工具變量法并沒有改變原模型，只是在原模型的參數(shù)估計(jì)過程中用工具變量“替代”（）。

DW檢驗(yàn)的局限性主要有哪些？

檢驗(yàn)多重共線性的方法有（）。

戈德菲爾德—匡特檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)（）。

普通最小二乘法、加權(quán)最小二乘法都是（）的特例。

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)存在異方差性，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用（）。

已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于-1，則DW統(tǒng)計(jì)量近似等于（）。

如果模型中出現(xiàn)隨機(jī)解釋變量并且與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)時，最常用的估計(jì)方法是（）。

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（）。