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可行的广义差分法修正序列相关得到的参数估计量满足BLUE性质。
广义
序列
分法
发布时间:
2024-05-17 10:47:56
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相关试题
1.
可行的广义差分法修正序列相关得到的参数估计量满足BLUE性质。
2.
可行的广义差分法修正序列相关得到的参数估计量是满足BLUE性质。
3.
可行的广义差分法修正序列相关得到的参数估计量满足BLUE性质。 选项: A、正确 B、错误
4.
可行的广义差分法修正序列相关得到的参数估计量满足BLUE性质。() 选项:A.正确 B.错误
5.
用广义差分法修正模型的序列相关问题时,DW检验的样本容量减少,因为 选项: A、差分变化的误差 B、广义差分导致的样本错误 C、广义差分用掉了一个样本 D、样本数量发生了改变
6.
序列相关情形下,常用的参数估计方法有( )A、一阶差分法B、广义差分法C、工具变量法D、加权最小二乘法E、普通最小二乘法
7.
如果模型检验出存在序列相关性,那么可以采用广义差分法消除自相关。
8.
如果模型检验出存在序列相关性,那么可以采用广义差分法消除自相关。选项: A:正确; B:错误
9.
如果模型检验出存在序列相关性,那么可以采用广义差分法消除自相关。 选项: A、正确 B、错误
10.
当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是()选项: A:加权最小二乘法; B:间接最小二乘法; C:广义差分法; D:工具变量法
11.
[单选题]当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是() A 加权最小二乘法 B 间接最小二乘法 C 广义差分法 D 工具变量法
12.
下列选项中,可克服序列相关的有选项: A:广义差分法 ; B:加权最小二乘法; C:工具变量法; D:广义最小二乘法
13.
下列说法不正确的是选项: A:虚变量数据的使用容易产生序列相关; B:时间序列数据的使用容易产生序列相关; C:序列自相关不影响参数估计量的大样本性质; D:截面数据的使用容易产生序列相关
14.
如果内生解释变量与随机误差项同期不相关但异期相关,则( )。 选项:得到的参数估计量无偏且一致|得到的参数估计量有偏且一致|得到的参数估计量无偏且非一致|得到的参数估计量有偏且非一致
15.
如果内生解释变量与随机误差项同期不相关但异期相关,则( )。 选项:A、得到的参数估计量无偏且一致 B、得到的参数估计量有偏且一致 C、得到的参数估计量无偏且非一致 D、得到的参数估计量有偏且非一致
16.
序列相关性的影响包括 A: 参数估计量不再满足无偏性 B: 变量的显著性检验失去意义 C: 模型的预测失效 D: 普通最小二乘法参数估计量方差较大
17.
序列相关性的影响包括( )A、参数估计量不再满足无偏性B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、普通最小二乘法参数估计量方差较大
18.
下列哪些方法可克服序列相关性( )A、差分法B、加权最小二乘法C、工具变量法D、广义最小二乘法
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