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

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

相关考题：

当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关。（ ）
查看答案
如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（ ）A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低E.参数估计值仍是无偏的
查看答案
在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t检验值都很低，但模型的F检验值却很高，这说明模型存在（）A．方差非齐性B．序列相关性C．多重共线性D．设定误差
查看答案
当模型存在异方差问题或者序列相关问题时，显著性检验与预测都失效。
查看答案
当模型存在序列相关性问题时，使用可行的广义最小二乘法所得到的估计量是有偏的。
查看答案
当模型存在序列相关性，若仍用OLS估计模型参数，得到的估计量是有偏的。
查看答案
多元线性回归模型中，发现各参数估计量的值都不显著，但模型的（或)很大， 值很显著，这说明模型存在（)A．多重共线性B．异方差C．序列相关D．设定误差
查看答案
当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差趋向于0。
查看答案
对于自回归模型，检验是否存在序列相关的方法是h检验法。
查看答案
热门标签