A.不經(jīng)變換的無限期分布滯后模型
B.有限期分布滯后模型
C.Koyck變換模型
D.自適應(yīng)預(yù)期模型
E.局部調(diào)整模型
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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
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
最新試題
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)。
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。
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。
下列哪種情況可能會(huì)導(dǎo)致自相關(guān)性？（）
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。
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”。
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí)，我們稱之為什么？（）
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。
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，（）。