A.模型滿足古典假定,可以采用OLS法對模型進(jìn)行估計
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
C.隨機(jī)誤差項不滿足基本假設(shè),可以采用廣義最小二乘法(GLS)對模型進(jìn)行估計
D.隨機(jī)誤差項與解釋變量相關(guān),可以采用二階段最小二乘方法(TSLS)對模型進(jìn)行估計
E.以上闡述都正確
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
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)誤差項不滿足同方差性或相互獨立的假設(shè),則需要采用廣義最小二乘法(GLS)對模型進(jìn)行估計
D.如果隨機(jī)誤差項與解釋變量相關(guān),則需要采用二階段最小二乘方法對模型進(jìn)行估計
A.時間序列數(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,可以依次對每個結(jié)構(gòu)方程采用OLS法估計
A.結(jié)構(gòu)式方程是可識別的
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)方程必須是過度識別的
B.結(jié)構(gòu)方程中的隨機(jī)項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
對于定義關(guān)系所確定的一些恒等式,一般不宜用于建立單一方程模型。
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
關(guān)于X和Y兩個變量的樣本相關(guān)系數(shù),說法錯誤的是()
計量模型的建立要遵循科學(xué)的理論原則,也要運用適當(dāng)?shù)姆椒ā?/p>
無多重共線性是簡單線性回歸模型的古典假定之一。
只要運用計量模型估計出相關(guān)參數(shù),就可以用于實際的經(jīng)濟(jì)計量分析。
下列哪種情況可能會導(dǎo)致自相關(guān)性?()
計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實質(zhì)就是對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。
當(dāng)一個時間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時間的增加而增加時,我們稱之為什么?()
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。