A.差分模型
B.自回歸模型
C.分布滯后模型
D.動(dòng)態(tài)模型
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A.Cov（ui，uj）=σ2，i=j
B.Cov（ui，uj）=0，i≠j
C.Cov（ui，uj）≠0，i≠j
D.Cov（ui，uj）≠σ2，i=j
A.異方差
B.設(shè)定誤差
C.多重共線性
D.自相關(guān)
A.4-dU≤DW＜4-dL
B.4-dL≤DW≤4
C.dL＜DW≤dU
D.dU＜DW＜4-dU
A.截面數(shù)據(jù)
B.時(shí)間序列數(shù)據(jù)
C.面板數(shù)據(jù)
D.虛擬變量數(shù)據(jù)
A.遞減型
B.復(fù)雜性
C.遞增型
D.水平型
最新試題
在簡單線性回歸模型y=β0+β1x+u中，假定E（u）≠0。令α0=E（u）。證明：這個(gè)模型總可以改寫為另一種形式：斜率與原來相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
當(dāng)一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響是正向的，我們稱之為什么？（）
除了模型設(shè)定正確外，能否獲得用于計(jì)量分析的合適的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性？（）
由于簡單線性回歸與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn)，因此預(yù)測(cè)沒有任何意義。
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
對(duì)于估計(jì)出的樣本回歸線（）
如果一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)與其自身過去的數(shù)據(jù)存在相關(guān)性，那么這個(gè)時(shí)間序列具有自相關(guān)性。
在t檢驗(yàn)過程中，如果小概率事件竟然發(fā)生了，就認(rèn)為原假設(shè)不真。