A.有限多項(xiàng)式分布滯后模型
B.自適應(yīng)預(yù)期模型
C.koyck變換模型
D.局部調(diào)整模型
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A.庫伊克模型
B.局部調(diào)整模型
C.自適應(yīng)預(yù)期模型
D.自適應(yīng)預(yù)期和局部調(diào)整混合模型
A.異方差問題
B.自相關(guān)問題
C.多重共線性問題
D.隨機(jī)解釋變量問題
A.如果x與u相互獨(dú)立,則參數(shù)的OLS估計量是無偏一致估計量
B.如果x與u相互獨(dú)立,則參數(shù)的OLS估計量是有偏非一致估計量
C.如果x與u同期不相關(guān),異期相關(guān),則參數(shù)的OLS估計量在小樣本下是有偏的,在大樣本下具有一致性
D.如果x與u同期相關(guān),則參數(shù)的OLS估計量在小樣本下是有偏的、非一致的;在大樣本下是無偏的、一致的
E.如果x與u同期相關(guān),則無論是小樣本還是大樣本,參數(shù)的OLS估計量均是有偏且非一致的
A.隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相互獨(dú)立
B.隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同期無相關(guān),但異期相關(guān)
C.隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同期相關(guān)
D.隨機(jī)解釋變量與模型中其他解釋變量高度相關(guān)
E.隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同期相關(guān),且隨機(jī)誤差項(xiàng)存在自相關(guān)
A.工具變量必須是有明確經(jīng)濟(jì)含義的外生變量
B.工具變量與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)
C.工具變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)
D.工具變量與模型中其它解釋變量不相關(guān),以避免出現(xiàn)多重共線性
E.模型中多個工具變量之間不相關(guān)
最新試題
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”。
對于估計出的樣本回歸線()
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。
請簡述工具變量法的基本思想。
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)()
在計量經(jīng)濟(jì)模型中,隨機(jī)擾動項(xiàng)與殘差項(xiàng)無區(qū)別。
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要任務(wù)不包括以下哪一項(xiàng)?()
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
請論述計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用及其重要性。