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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


参考答案

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考题 当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时,模型中就存在序列相关。( )

考题 如果模型中存在序列自相关现象,则有如下后果( )A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低E.参数估计值仍是无偏的

考题 在对多元线性回归模型进行检验时,发现各参数估计量的t检验值都很低,但模型的F检验值却很高,这说明模型存在()A.方差非齐性B.序列相关性C.多重共线性D.设定误差

考题 当模型存在异方差问题或者序列相关问题时,显著性检验与预测都失效。

考题 当模型存在序列相关性问题时,使用可行的广义最小二乘法所得到的估计量是有偏的。

考题 当模型存在序列相关性,若仍用OLS估计模型参数,得到的估计量是有偏的。

考题 多元线性回归模型中,发现各参数估计量的值都不显著,但模型的(或)很大, 值很显著,这说明模型存在()A.多重共线性B.异方差C.序列相关D.设定误差

考题 当模型中解释变量存在完全多重共线性时,参数估计的方差趋向于0。

考题 对于自回归模型,检验是否存在序列相关的方法是h检验法。