你可能感興趣的試題

單項選擇題
若回歸模型中的隨機(jī)誤差項存在異方差性，則估計模型參數(shù)應(yīng)采用（）。
A.普通最小二乘法
B.加權(quán)最小二乘法
C.廣義差分法
D.工具變量法
單項選擇題
戈德菲爾德—匡特檢驗法可用于檢驗（）。
A.異方差性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
填空題
以時間序列數(shù)據(jù)為樣本建立起來的計量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項往往存在（）。
答案：序列相關(guān)
填空題
以截面數(shù)據(jù)為樣本建立起來的計量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項往往存在（）。
答案：異方差
填空題
狹義工具變量法參數(shù)估計量的統(tǒng)計性質(zhì)是小樣本下（），大樣本下（）。
答案：有偏，漸近無偏
填空題
工具變量法并沒有改變原模型，只是在原模型的參數(shù)估計過程中用工具變量“替代”（）。
答案：隨機(jī)解釋變量
填空題
普通最小二乘法、加權(quán)最小二乘法都是（）的特例。
答案：廣義最小二乘法
填空題
處理多重共線性的方法主要有兩大類：（）和（）。
答案：排除引起共線性的變量；差分法
填空題
檢驗樣本是否存在多重共線性的常見方法有：（）和逐步回歸法
答案：判定系數(shù)檢驗法
填空題
在多元線性回歸模型中，解釋變量間呈現(xiàn)線性關(guān)系的現(xiàn)象稱為（）問題，給計量經(jīng)濟(jì)建模帶來不利影響，因此需檢驗和處理它。
答案：多重共線性

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如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計量（）。

你可能感興趣的試題

若回歸模型中的隨機(jī)誤差項存在異方差性，則估計模型參數(shù)應(yīng)采用（）。

戈德菲爾德—匡特檢驗法可用于檢驗（）。

以時間序列數(shù)據(jù)為樣本建立起來的計量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項往往存在（）。

以截面數(shù)據(jù)為樣本建立起來的計量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項往往存在（）。

狹義工具變量法參數(shù)估計量的統(tǒng)計性質(zhì)是小樣本下（），大樣本下（）。

工具變量法并沒有改變原模型，只是在原模型的參數(shù)估計過程中用工具變量“替代”（）。

普通最小二乘法、加權(quán)最小二乘法都是（）的特例。

處理多重共線性的方法主要有兩大類：（）和（）。

檢驗樣本是否存在多重共線性的常見方法有：（）和逐步回歸法

在多元線性回歸模型中，解釋變量間呈現(xiàn)線性關(guān)系的現(xiàn)象稱為（）問題，給計量經(jīng)濟(jì)建模帶來不利影響，因此需檢驗和處理它。

如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計量（）。

你可能感興趣的試題

若回歸模型中的隨機(jī)誤差項存在異方差性，則估計模型參數(shù)應(yīng)采用（）。

戈德菲爾德—匡特檢驗法可用于檢驗（）。

以時間序列數(shù)據(jù)為樣本建立起來的計量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項往往存在（）。

以截面數(shù)據(jù)為樣本建立起來的計量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項往往存在（）。

狹義工具變量法參數(shù)估計量的統(tǒng)計性質(zhì)是小樣本下（），大樣本下（）。

工具變量法并沒有改變原模型，只是在原模型的參數(shù)估計過程中用工具變量“替代”（）。

普通最小二乘法、加權(quán)最小二乘法都是（）的特例。

處理多重共線性的方法主要有兩大類：（）和（）。

檢驗樣本是否存在多重共線性的常見方法有：（）和逐步回歸法

在多元線性回歸模型中，解釋變量間呈現(xiàn)線性關(guān)系的現(xiàn)象稱為（）問題，給計量經(jīng)濟(jì)建模帶來不利影響，因此需檢驗和處理它。

如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計量（）。

若回歸模型中的隨機(jī)誤差項存在異方差性，則估計模型參數(shù)應(yīng)采用（）。

戈德菲爾德—匡特檢驗法可用于檢驗（）。

以截面數(shù)據(jù)為樣本建立起來的計量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項往往存在（）。

狹義工具變量法參數(shù)估計量的統(tǒng)計性質(zhì)是小樣本下（），大樣本下（）。

工具變量法并沒有改變原模型，只是在原模型的參數(shù)估計過程中用工具變量“替代”（）。

普通最小二乘法、加權(quán)最小二乘法都是（）的特例。

在多元線性回歸模型中，解釋變量間呈現(xiàn)線性關(guān)系的現(xiàn)象稱為（）問題，給計量經(jīng)濟(jì)建模帶來不利影響，因此需檢驗和處理它。