A. 存在完全的正自相關(guān)
B. 存在完全的負(fù)自相關(guān)
C. 不存在自相關(guān)
D. 不能判定
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A. 利用DW統(tǒng)計(jì)量值求出
B. Cochrane-Orcutt法
C. Durbin兩步法
D. 移動平均法
已知模型的形式為Yt=β0+β1X1t+ut，在用實(shí)際數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的時候，測得DW統(tǒng)計(jì)量為0.6453，則廣義差分變量是（）
A.A
B.B
C.C
D.D
A. 解釋變量為非隨機(jī)的
B. 被解釋變量為非隨機(jī)的
C. 線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量
D. 隨機(jī)誤差項(xiàng)服從一階自回歸
A. 無多重共線性假定成立
B. 同方差假定成立
C. 零均值假定成立
D. 解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定成立
A.0
B.1
C.2
D.4
最新試題
當(dāng)一個變量對另一個變量的影響是正向的，我們稱之為什么？（）
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。
如果一個時間序列中的數(shù)據(jù)與其自身過去的數(shù)據(jù)存在相關(guān)性，那么這個時間序列具有自相關(guān)性。
對于被解釋變量平均值預(yù)測與個別值預(yù)測區(qū)間，（）。
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)，對于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
當(dāng)一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時，我們稱之為什么？（）
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
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。
只要運(yùn)用計(jì)量模型估計(jì)出相關(guān)參數(shù)，就可以用于實(shí)際的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。
對于被解釋變量平均值預(yù)測與個別值預(yù)測，（）。