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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.可以用最小二乘虛擬變量模型(LSDV)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)
D.可以用廣義最小二乘法(GLS)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)
E.可以通過模型設(shè)定檢驗(yàn)法(協(xié)變分析檢驗(yàn))對模型的形式進(jìn)行檢驗(yàn)
A.模型滿足古典假定,可以采用OLS法對模型進(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)對模型進(jìn)行估計(jì)
E.以上闡述都正確
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法對樣本容量要求不高
E.對于遞歸模型,可以依次對每個(gè)結(jié)構(gòu)方程采用OLS法估計(jì)
最新試題
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
如何通過樣本觀測值正確的估計(jì)總體模型中的參數(shù),是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要內(nèi)容。
當(dāng)一個(gè)變量對另一個(gè)變量的影響是正向的,我們稱之為什么?()
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。
下列哪些是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本假設(shè)?()
對于被解釋變量平均值預(yù)測與個(gè)別值預(yù)測區(qū)間,()。
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
邊際分析、彈性分析、乘數(shù)分析等屬于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析。
由于簡單線性回歸與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象相關(guān)很遠(yuǎn),因此預(yù)測沒有任何意義。