假設(shè)回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)具有一階自回歸形式
。則ut的方差var（ut）為（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
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對(duì)于模型
，以ρ 表示et與et-1之間的線性相關(guān)系數(shù)（t=1，2，... ，n）。則下面明顯錯(cuò)誤的是（）。
A.ρ=0.8，DW=0.4
B.ρ=－0.8，DW=－0.4
C.ρ=0，DW=2
D.ρ=1，DW=0
根據(jù)一個(gè)n=30的樣本估計(jì)
后計(jì)算得DW=1.4，已知在5％得的置信度下，dL＝1.35，dU＝1.49，則認(rèn)為原模型（）。
A.不存在一階序列自相關(guān)
B.不能判斷是否存在一階自相關(guān)
C.存在完全的正的一階自相關(guān)
D.存在完全的負(fù)的一階自相關(guān)
假定某企業(yè)的生產(chǎn)決策由模型
描述（其中St為產(chǎn)量，Pt為價(jià)格）。如果該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)過(guò)剩，經(jīng)濟(jì)人員會(huì)削減t期的產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在（）。
A.異方差問(wèn)題
B.序列相關(guān)問(wèn)題
C.多重共線性問(wèn)題
D.隨機(jī)解釋變量問(wèn)題
A.0
B.1
C.1〈ρ〈0
D.0〈ρ〈1
對(duì)于原模型
，一階廣義差分模型是指（）。
A.A
B.B
C.C
D.D
最新試題
簡(jiǎn)述什么是工具變量法，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。
如果一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)與其自身過(guò)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。
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”。
在簡(jiǎn)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(xiě)為另一種形式：斜率與原來(lái)相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。
在t檢驗(yàn)過(guò)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。
邊際分析、彈性分析、乘數(shù)分析等屬于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析。
給定顯著性水平及自由度，若計(jì)算得到的值超過(guò)臨界值，我們將接受零假設(shè)。
在計(jì)量模型中，X、Y代表參數(shù)和表示變量。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性？（）
由于簡(jiǎn)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(méi)有任何意義。