假定某需求函数Yt=β0+β1Xt+ut,且需求量与季节有关,季节分为春、夏、秋、冬四季,引入4个虚拟变量得到虚拟变量模型,则模型参数估计量为()A、有效估计量B、有偏估计量C、非一致估计量D、无法估计

假定某需求函数Yt01Xt+ut,且需求量与季节有关,季节分为春、夏、秋、冬四季,引入4个虚拟变量得到虚拟变量模型,则模型参数估计量为()

  • A、有效估计量
  • B、有偏估计量
  • C、非一致估计量
  • D、无法估计

相关考题:

对于引入了反映收入层次差异(高、中、低)的虚拟变量的家庭收入对某商品的消费需求函数模型 对于引入了反映收入层次差异(高、中、低)的虚拟变量的家庭收入对某商品的消费需求函数模型,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量n应满足()

如果模型包含的随机解释变量与随机项不独立但也不线性相关,则普通最小二乘估计量和工具变量估计都是:()。 A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无编估计量

如果估计量的期望值等于被估参数,这个估计量就称为被估参数的( )A.无偏估计量B.一致估计量C.有效估计量D.有偏估计量

当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括( )。A.参数估计量非有效B.变量的显著性检验失去意义C.模型的预测失效D.参数估计量的方差被低估E.参数估计量的方差被高估

模型中引入一个无关的解释变量( )A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响B.导致普通最小二乘估计量有偏C.导致普通最小二乘估计量精度下降D.导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降

引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。( )

模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差( )。A.增大B.减小C.有偏D.非有效

在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致( )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

当模型存在异方差性时,对参数估计量的影响包括()。A、参数估计量非有效B、变量的显著性检验失去意义C、模型的预测失效D、参数估计量的方差被低估E、参数估计量的方差被高估

模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差()。A、增大B、减小C、有偏D、非有效

在引入虚拟变量后,OLS估计量的性质受到了影响。

当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A、有偏估计量B、有效估计量C、无效估计量D、渐近有效估计量

如果估计量的期望值等于被估参数,这个估计量就称为被估参数的()A、无偏估计量B、一致估计量C、有效估计量D、有偏估计量

某商品需求函数为Yi=β0+β1Xi+μi,其中为需求量,为价格。为了考虑“地区”(农村、城市)和“季节”(春、夏、秋、冬)两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为()。A、2B、4C、5D、6

在引入虚拟变量后,OLS估计量只有在大样本的时候才是无偏的。

随机解释变量x产生的后果主要取决于它与随机误差项u是否相关,以及相关的性质,以下说法正确的是()。A、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是无偏一致估计量B、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是有偏非一致估计量C、如果x与u同期不相关,异期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的,在大样本下具有一致性D、如果x与u同期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的、非一致的;在大样本下是无偏的、一致的E、如果x与u同期相关,则无论是小样本还是大样本,参数的OLS估计量均是有偏且非一致的

模型中引入一个无关的解释变量()A、对模型参数估计量的性质不产生任何影响B、导致普通最小二乘估计量有偏C、导致普通最小二乘估计量精度下降D、导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降

如果模型包含随机解释变量,且与随机干扰项异期相关,则普通最小二乘估计量是()。A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无偏估计量

如果模型包含随机解释变量,且与随机误差项在大样本下渐近无关,则普通最小二乘估计量是()。A、无偏估计量B、有效估计量C、一致估计量D、最佳线性无偏估计量

假设某需求函数为Yi=β0+β1Xi+μi,为了考虑“季节”因素(春、夏、秋、冬四个不同的状态),引入4个虚拟变量形成截距变动模型,则模型的()。A、参数估计量将达到最大精度B、参数估计量是有偏估计量C、参数估计量是非一致估计量D、参数将无法估计

对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时,如果模型中需要引入季节虚拟变量,一般引入虚拟变量的个数为()。

单选题如果估计量的期望值等于被估参数,这个估计量就称为被估参数的()。A无偏估计量B一致估计量C有效估计量D有偏估计量

判断题引入虚拟变量后,用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。A对B错

单选题当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A有偏估计量B有效估计量C无效估计量D渐近有效估计量

单选题假定某需求函数Yt=β0+β1Xt+ut,且需求量与季节有关,季节分为春、夏、秋、冬四季,引入4个虚拟变量得到虚拟变量模型,则模型参数估计量为()A有效估计量B有偏估计量C非一致估计量D无法估计

填空题对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时,如果模型中需要引入季节虚拟变量,一般引入虚拟变量的个数为()。

单选题在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致(  )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ