当模型存在一阶自相关情况下,常用的估计方法是()A、加权最小二乘法B、广义差分法C、工具变量法D、普通最小二乘法

当模型存在一阶自相关情况下,常用的估计方法是()

  • A、加权最小二乘法
  • B、广义差分法
  • C、工具变量法
  • D、普通最小二乘法

相关考题:

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法

针对存在异方差现象的模型进行估计,下面哪些方法可能是适用的()。A.加权最小二乘法B.工具变量法C.广义差分法D.广义最小二乘法E.普通最小二乘法

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

在异方差性情况下,常用的估计方法是( )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

如果模型存在异方差性,最常用的参数估计方法是( )。A.加权最小二乘法B.广义差分法C.普通最小二乘法D.工具变量法

如果模型中出现了与随机误差项相关的随机解释变量,最常用的参数估计方法是()。A加权最小二乘法B广义最小二乘法C差分法D工具变量法

异方差情形下,常用的估计方法是()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

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

针对存在异方差现象的模型进行估计,下面哪些方法可能是适用的()。A、加权最小二乘法B、工具变量法C、广义差分法D、广义最小二乘法E、普通最小二乘法

在异方差性情况下,常用的估计方法是()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

若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时,最常用的估计方法是()。A、广义最小二乘法B、加权最小二乘法C、差分法D、工具变量法

对于自适应预期模型,采用什么方法估计参数比较合适()A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、工具变量法D、广义差分法

序列相关情况下,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、广义最小二乘法

如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时,最常用的估计方法是()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、差分法D、工具变量法

若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

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

在异方差性情况下,常用的估计方法是()A、一阶差分法B、普通最小二乘法C、工具变量法D、广义差分法

对于Koyck变换后自回归模型与自适应预期模型,估计方法可采用()。A、加权最小二乘法B、广义差分法C、普通最小二乘法D、工具变量法

Koyck变换是将无限分布滞后模型转换为自回归模型,然后进行估计,估计方法可采用()。A、加权最小二乘法B、广义差分法C、普通最小二乘法D、工具变量法

当存在异方差现象时,估计模型参数的适当方法是()。A、加权最小二乘法B、工具变量法C、广义差分法D、使用非样本先验信息

单选题对于自适应预期模型,采用什么方法估计参数比较合适()A普通最小二乘法B加权最小二乘法C工具变量法D广义差分法

多选题序列相关情况下,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广义最小二乘法

单选题当模型存在一阶自相关情况下,常用的估计方法是()A加权最小二乘法B广义差分法C工具变量法D普通最小二乘法

单选题若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法

单选题异方差情形下,常用的估计方法是()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

多选题针对存在异方差现象的模型进行估计,下面哪些方法可能是适用的()。A加权最小二乘法B工具变量法C广义差分法D广义最小二乘法E普通最小二乘法