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
广义差分法是将原模型变换为满足普通最小二乘法的差分模型，再进行OLS估计的一种方法，它不会损失样本观测值。（ ）
针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（ ）。A.加权最小二乘法B.一阶差分法C.残差回归法D.广义差分法E.Durbin两步法
广义差分法是（ ）的一个特例A.加权最小二乘法B.广义最小二乘法C.普通最小二乘法D.两阶段最小二乘法
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C.广义差分法D.使用非样本先验信息
下列说法不正确的有（ ）A.加权最小二乘法是广义最小二乘法的特殊情况B.广义最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况C.广义最小二乘法是广义差分法的特殊情况D.广义差分法是广义最小二乘法的特殊情况E.普通最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况 F加权最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情况
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
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
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
下列哪些方法可克服异方差性（）。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
针对存在自相关性的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（）。A、加权最小二乘法B、普通最小二乘法C、残差回归法D、广义差分法E、德宾两步法
广义最小二乘法的特殊情况是（）A、 对模型进行对数变换B、 加权最小二乘法C、 数据的结合D、 广义差分法E、 增加样本容量
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
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
异方差性的解决方法主要有（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、广义最小二乘法E、模型变换法
下列方法中，可克服多重共线性的是（）。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
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
如果某个结构方程是恰好识别的，估计其参数可用（）。A、最小二乘法B、极大似然法C、广义差分法D、间接最小二乘法
针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（）。A、加权最小二乘法B、一阶差分法C、残差回归法D、广义差分法E、Durbin两步法
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
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
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
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