A.加權(quán)最小二乘法
B.廣義差分法
C.普通最小二乘法
D.工具變量法
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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
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(jì)量是無偏一致估計(jì)量
B.如果x與u相互獨(dú)立,則參數(shù)的OLS估計(jì)量是有偏非一致估計(jì)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(jì)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(jì)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(jì)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)
最新試題
可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)()
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。
論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)政策制定中的作用和重要性。
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。
關(guān)于X和Y兩個(gè)變量的樣本相關(guān)系數(shù),說法錯(cuò)誤的是()
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性?()
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
工具變量法的基本思想是通過尋找一個(gè)與誤差項(xiàng)相關(guān)的變量,來消除什么問題?()
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測與個(gè)別值預(yù)測區(qū)間,()。