对于变截距面板数据模型，截面上存在个体影响可以用常数项的差别来说明模型，以下阐述不正确的有（）。A、可以建立固定影响变截距模型进行分析B、可以建立随机影响变截距模型进行分析C、如果随机误差项不满足同方差性或相互独立的假设，则需要采用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计D、如果随机误差项与解释变量相关，则需要采用二阶段最小二乘方法对模型进行估计
对于变截距面板数据模型，截面上存在个体影响可以用常数项的差别来说明模型，以下阐述不正确的有（）。
- A、可以建立固定影响变截距模型进行分析
- B、可以建立随机影响变截距模型进行分析
- C、如果随机误差项不满足同方差性或相互独立的假设，则需要采用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计
- D、如果随机误差项与解释变量相关，则需要采用二阶段最小二乘方法对模型进行估计
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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
DW检验的假设条件有（ ）。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变引作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足Ⅲ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
面板数据模型，截面上个体影响不同，且个体影响可用常数项的差别来说明的模型，下列表述可取的是（）。A、可以建立固定影响变截距模型进行分析B、可以建立随机影响变截距模型进行分析C、可以用最小二乘虚拟变量模型（LSDV）进行参数估计D、可以用广义最小二乘法（GLS）进行参数估计E、可以通过模型设定检验法（协变分析检验）对模型的形式进行检验
当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C、估计量的精度将大幅度下降D、估计对于样本容量的变动将十分敏感E、模型的随机误差项也将序列相关
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
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
判断题如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。A对B错