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
采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（）。A.0B.1C.-1＜＜0D.0＜＜1
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
采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（ ）。A.ρ≈0B.ρ≈1C.-1＜ρ＜0D.0＜ρ＜1
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
根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW＝2.3。在样本容量n=20，解释变量k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1，du=1.41，则可以决断（ ）。A.不存在一阶自相关B.存在正的一阶自相关C.存在负的一阶自D.无法确定
消除自相关影响的方法包括（ ）。Ⅰ.岭回归法Ⅱ.一阶差分法Ⅲ.异德宾两步法Ⅳ.增加样本容量A：Ⅱ.ⅣB：Ⅱ.ⅢC：Ⅰ.ⅡD：Ⅲ.Ⅳ
消除自相关影响的方法包括（ ）。Ⅰ.岭回归法Ⅱ.一阶差分法Ⅲ.德宾两步法Ⅳ.增加样本容量 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.Ⅱ.ⅣC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ
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
用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数ρ为-1。 判断以上陈述的真伪，并给出合理的解释。
采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（）。A、ρ≈0B、ρ≈1C、-1＜ρ＜0D、0＜ρ＜1
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
根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW＝2.3。在样本容量n=20，解释变量k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1，du=1.41，则可以决断（）。A、不存在一阶自相关B、存在正的一阶自相关C、存在负的一阶自D、无法确定
对于模型：Yt=β1β2Xt+μt。如果用变量的一阶差分估计该模型，则意味着采用了何种自相关形式？
采用一阶差分法估计一阶自相关模型，适合于（）A、ρ≈0B、ρ≈1C、-1＜ρ＜0D、0＜ρ＜1
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
若计算的DW统计量为2，则表明该模型（）A、不存在一阶序列相关B、存在一阶正序列相关C、存在一阶负序列相关D、存在高阶序列相关
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
DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验（）。A、模型包含有随机解释变量B、样本容量太小C、非一阶自回归模型D、含有滞后的被解释变量E、包含有虚拟变量的模型
对于模型：Yt=β1β2Xt+μt。在用一阶差分估计时，如果包含一个截距项，其含义是什么？
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
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