A.模型滿足古典假定，可以采用OLS法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)
B.模型滿足古典假定，可以采用最小二乘虛擬變量法（LSDV）對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)
C.隨機(jī)誤差項(xiàng)不滿足基本假設(shè)，可以采用廣義最小二乘法（GLS）對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)
D.隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān)，可以采用二階段最小二乘方法（TSLS）對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)
E.以上闡述都正確
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A.可以建立固定影響變截距模型進(jìn)行分析
B.可以建立隨機(jī)影響變截距模型進(jìn)行分析
C.如果隨機(jī)誤差項(xiàng)不滿足同方差性或相互獨(dú)立的假設(shè)，則需要采用廣義最小二乘法（GLS）對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)
D.如果隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān)，則需要采用二階段最小二乘方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)
A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)
B.截面數(shù)據(jù)
C.面板數(shù)據(jù)
D.虛擬變量數(shù)據(jù)
A.相比于其他方法，OLS法可以充分利用所估計(jì)的單方程樣本數(shù)據(jù)信息
B.相比于其他方法，OLS法利用了模型系統(tǒng)提供的所有信息
C.相比于其他方法，OLS法可以較好避免確定性誤差的傳遞
D.相比于其他方法，OLS法對(duì)樣本容量要求不高
E.對(duì)于遞歸模型，可以依次對(duì)每個(gè)結(jié)構(gòu)方程采用OLS法估計(jì)
A.結(jié)構(gòu)式方程是可識(shí)別的
B.工具變量是模型中的前定變量，與結(jié)構(gòu)式方程中的隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)
C.工具變量與所要替代的內(nèi)生解釋變量高度相關(guān)
D.工具變量與所要估計(jì)的結(jié)構(gòu)式方程中的前定變量不存在多重共線性
E.如果要引入多個(gè)工具變量，則這些工具變量之間不相關(guān)
A.結(jié)構(gòu)方程必須是過度識(shí)別的
B.結(jié)構(gòu)方程中的隨機(jī)項(xiàng)滿足線性模型的基本假定
C.相應(yīng)的簡化式方程中的隨機(jī)項(xiàng)也滿足線性模型的基本假定
D.模型中的所有前定變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性
E.樣本容量足夠大
最新試題
在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果自變量和因變量之間不存在線性關(guān)系，那么回歸結(jié)果將沒有任何意義。
計(jì)量模型的建立要遵循科學(xué)的理論原則，也要運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆椒ā?/p>
簡述什么是工具變量法，并舉例說明其應(yīng)用場(chǎng)景。
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（）
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？（）
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(gè)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。
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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(duì)于經(jīng)濟(jì)研究非常重要。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)質(zhì)就是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。
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