A.普通最小二乘法
B.加權(quán)最小二乘法
C.廣義差分法
D.工具變量法
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A.無(wú)偏且有效
B.無(wú)偏但非有效
C.有偏但有效
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B.加權(quán)最小二乘法
C.廣義差分法
D.工具變量法
A.異方差性
B.多重共線性
C.序列相關(guān)
D.設(shè)定誤差
最新試題
如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差,則模型參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量()。
以時(shí)間序列數(shù)據(jù)為樣本建立起來(lái)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)往往存在()。
檢驗(yàn)樣本是否存在多重共線性的常見方法有:()和逐步回歸法
工具變量法并沒有改變?cè)P?,只是在原模型的參?shù)估計(jì)過程中用工具變量“替代”()。
選擇作為工具變量的變量必須滿足以下條件()。
在多元線性回歸模型中,解釋變量間呈現(xiàn)線性關(guān)系的現(xiàn)象稱為()問題,給計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模帶來(lái)不利影響,因此需檢驗(yàn)和處理它。
若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān),則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用()。
DW檢驗(yàn)的局限性主要有哪些?
針對(duì)存在異方差現(xiàn)象的模型進(jìn)行估計(jì),下面哪些方法可能是適用的()。
在給定的顯著性水平之下,若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL<DW<du時(shí),可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)()。