满足基本假设情况下,应用OLS法估计模型,回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从()。A、t分布B、F分布C、χ2分布D、正态分布
满足基本假设情况下,应用OLS法估计模型,回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从()。
- A、t分布
- B、F分布
- C、χ2分布
- D、正态分布
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回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( )Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ.随机误差项服从正态分布Ⅲ.各个随机误差项的方差相同Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A:Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB:Ⅰ.Ⅲ.ⅣC:Ⅰ.Ⅱ.ⅣD:Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型早回归分析的基础。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是( )。Ⅰ.随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关=常数Ⅱ.Ⅲ.每个μi均为独立同分布,服从正态分布的随机变量Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅱ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( )。 I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ 随机误差项服从正态分布 Ⅲ 各个随机误差项的方差相同 Ⅳ 各个随机误差项之间不相关A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅲ、ⅣC.Ⅱ、Ⅲ、ⅣD.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假硅是( )。A: 被解释变量与解释变量之间具有线性关系B: 随机误差项服从止态分布C: 并个随机误差项的方差相同D: 并个随机误差项之叫不相关
在实际中估计联立方程模型,OLS法仍被普遍采用,是基于以下原因()。A、相比于其他方法,OLS法可以充分利用所估计的单方程样本数据信息B、相比于其他方法,OLS法利用了模型系统提供的所有信息C、相比于其他方法,OLS法可以较好避免确定性误差的传递D、相比于其他方法,OLS法对样本容量要求不高E、对于递归模型,可以依次对每个结构方程采用OLS法估计
使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时,若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定,则估计量是一致估计量的模型是()A、Koyck变换模型B、部分调整模型C、自适应预期模型D、自适应预期和部分调整混合模型
在Excel中进行回归分析的基本步骤为()A、绘制散点图——建立理论模型——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用B、建立理论模型——绘制散点图——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用C、绘制散点图——建立理论模型——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用D、建立理论模型——绘制散点图——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用
不能直接应用OLS估计分布滞后模型的原因有()。A、对于无限期滞后模型,没有足够的样本B、对于有限期滞后模型,没有先验准则确定滞后期的长度C、可能存在多重共线性问题D、滞后期较长的分布滞后模型,缺乏足够的自由度进行统计检验E、解释变量与随机误差项相关
对于固定影响的变截距面板数据模型,以下阐述正确的有()。A、模型满足古典假定,可以采用OLS法对模型进行估计B、模型满足古典假定,可以采用最小二乘虚拟变量法(LSDV)对模型进行估计C、随机误差项不满足基本假设,可以采用广义最小二乘法(GLS)对模型进行估计D、随机误差项与解释变量相关,可以采用二阶段最小二乘方法(TSLS)对模型进行估计E、以上阐述都正确
关于自回归模型,下列表述正确的有()。A、估计自回归模型时的主要问题在于,滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关,以及随机误差项出现自相关性B、Koyck模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题C、局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关,因此可以应用OLS估计D、Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定,如果用OLS直接进行估计,则估计量是有偏的、非一致估计E、无限期分布滞后模型可以通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型
单选题回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( )。Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ.随机误差项服从正态分布Ⅲ.各个随机误差项的方差相同Ⅳ.各个随机误差项之间不相关AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅲ、ⅣCⅡ、Ⅲ、ⅣDⅠ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
单选题在Excel中进行回归分析的基本步骤为()A绘制散点图——建立理论模型——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用B建立理论模型——绘制散点图——模型的参数估计——模型的假设检验——模型的应用C绘制散点图——建立理论模型——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用D建立理论模型——绘制散点图——模型的假设检验——模型的参数估计——模型的应用
单选题使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时,若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定,则估计量是一致估计量的模型是()AKoyck变换模型B部分调整模型C自适应预期模型D自适应预期和部分调整混合模型
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