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发现模型中存在随机误差项序列相关时,可以利用差分法来消除自相关性。
A:正确
B:错误
相关性
分法
随机
发布时间:
2024-05-17 10:48:13
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相关试题
1.
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
2.
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
3.
如果模型被检验证明存在序列相关性,则可以采用广义差分法消除自相关选项: A:正确; B:错误
4.
差分法有时可以消除-阶序列相关。 选项: A:正确 B:错误
5.
差分法有时可以消除一阶序列相关 选项: A:正确 B:错误
6.
差分法有时可以消除一阶序列相关。选项: A:正确; B:错误
7.
差分法有时可以消除一阶序列相关。
8.
中国大学MOOC: 差分法有时可以消除一阶序列相关。
9.
用滞后被解释变量作解释变量,模型随机误差项必然存在序列相关,这时D—W检验就不适用了A.正确B.错误
10.
对于德宾—瓦森(DW)检验,下列结论中正确的是( )A、适用于一阶自回归形式的序列相关性检验B、模型不能含有滞后的因变量C、没有不能判定的区域D、当DW
11.
对于德宾——瓦森DW检验,下列结论中正确的是( )。选项: A:适用于一阶自回归形式的序列相关性检验 B:模型不能含有滞后的因变量 C:没有不能判定的区域 D:当DW<dL时,认为随机误差项存在一阶正自相关 E:当DW<dL时,认为随机误差项存在一阶负自相关
12.
Arellano-Bond的自相关检验方法对差分方程的随机误差项的二阶序列相关进行检验,其原假设是一阶差分方程的随机误差项中不存在二阶序列相关。选项: A:正确; B:错误
13.
时间序列数据作样本,容易引起模型随机误差项产生序列相关。选项: A:正确; B:错误
14.
时间序列数据作样本,容易引起模型随机误差项产生序列相关。 选项: A、正确 B、错误
15.
多元线性回归模型和一元线性回归模型相比,显著不同的基本假设是?? 随机误差项无序列相关性|随机误差项具有零均值|解释变量之间互不相关|随机误差项具有同方差
16.
多元线性回归模型和一元线性回归模型相比,显著不同的基本假设是?? 随机误差项无序列相关性随机误差项具有零均值解释变量之间互不相关随机误差项具有同方差
17.
任何情况下都可以用一阶差分法消除序列相关。
18.
以下哪一项不是检验模型是否存在序列相关性的方法
19.
多元线性回归模型和一元线性回归模型相比,显著不同的基本假设是?选项: A:解释变量之间互不相关; B:随机误差项具有零均值; C:随机误差项具有同方差; D:随机误差项无序列相关性
20.
如果模型存在序列相关性,则可以采用以下哪种方法估计模型:
21.
1.若回归模型随机误差项存在一阶序列相关,则估计参数应采用
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