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假设回归模型Yi=β0+β1Xi+μi,其中Xi为随机变量,Xi与μi相关,则β的普通最小二乘估计量()。
- A、无偏且一致
- B、无偏但不一致
- C、有偏但一致
- D、有偏且不一致
参考答案
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考题
对于有限分布滞后模型,将参数βi表示为关于滞后i的多项式并代入模型,作这种变换可以()。A、使估计量从非一致变为一致B、使估计量从有偏变为无偏C、减弱多重共线性D、避免因参数过多而自由度不足E、减轻异方差问题
考题
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的最小二乘回归结果显示,残差平方和RSS=40.32,样本容量n=25,则回归模型的标准差σ为()。A、1.270B、1.324C、1.613D、1.753
考题
随机解释变量x产生的后果主要取决于它与随机误差项u是否相关,以及相关的性质,以下说法正确的是()。A、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是无偏一致估计量B、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是有偏非一致估计量C、如果x与u同期不相关,异期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的,在大样本下具有一致性D、如果x与u同期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的、非一致的;在大样本下是无偏的、一致的E、如果x与u同期相关,则无论是小样本还是大样本,参数的OLS估计量均是有偏且非一致的
考题
假设某需求函数为Yi=β0+β1Xi+μi,为了考虑“季节”因素(春、夏、秋、冬四个不同的状态),引入4个虚拟变量形成截距变动模型,则模型的()。A、参数估计量将达到最大精度B、参数估计量是有偏估计量C、参数估计量是非一致估计量D、参数将无法估计
考题
一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+μi的基本假定包括()。A、E(μi)=0B、Var(μi)=σ2C、Cov(μi,μj)(i≠j)D、μi~N(0,1)E、X为非随机变量,且Cov(Xiμi)=0
考题
单选题如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的普通最小二乘估计量()。A
无偏且有效B
无偏但非有效C
有偏但有效D
有偏且非有效
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