当随机误差项不存在自相关时,用()进行单位根检验;当随机误差项存在自相关时,用()进行单位根检验。

当随机误差项不存在自相关时,用()进行单位根检验;当随机误差项存在自相关时,用()进行单位根检验。


相关考题:

计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的异方差检验、()检验、解释变量的()检验。

在给定的显著性水平之下,若DW统计量的下和上临界值分别为dL和du,则当dL<DW<du时,可认为随机误差项()。A.存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定

线性回归的基本假设不包括哪个()A.随机误差项是一个期望值为0的随机变量B.对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差C.随机误差项彼此相关D.解释变量是确定性变量不是随机变量,与随机误差项之间相互独立E.随机误差项服从正态分布

关于多元线性回归分析应满足的基本假定,以下说法错误的是( )。 A.随机误差项服从正态分布B.随机误差项异方差C.随机误差项零均值D.自变量彼此间无多重共线性

DW检验的零假设是(ρ为随机误差项的一阶相关系数)( )。A.DW=0B.ρ=0C.DW=1D.ρ=1

D.W.检验法可以对随机误差项存在一阶自相关性进行检验,也可以对存在滞后被解释变量的模型进行检验。( )

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

解释变量与随机误差项相关,是产生多重共线性的主要原因。( )

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

随机误差项

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

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

DW检验的零假设是(ρ为随机误差项的一阶相关系数)()。A、DW=0B、ρ=0C、DW=1D、ρ=1

在给定的显著性水平之下,若DW统计量的下、上临界值分别为dL和dU,则当dL〈DW〈dU时,可认为随机误差项()。A、存在一阶正自相关B、存在一阶负相关C、不存在序列相关D、存在序列相关与否不能断定

当解释变量中包含随机被解释变量时,下面哪一种情况不可能出现()。A、参数估计量无偏B、参数估计量渐进无偏C、参数估计量有偏D、随机误差项的自相关问题仍可用D-W检验

当随机误差项存在自相关时,单位根检验采用的是()。A、DF检验B、ADF检验C、EG检验D、DW检验

如果线性回归模型中随机误差项的方差不是(),则称随机误差项具有异方差性。

随机解释变量问题主要分为三种情况()。A、随机解释变量与随机误差项相互独立B、随机解释变量与随机误差项同期无相关,但异期相关C、随机解释变量与随机误差项同期相关D、随机解释变量与模型中其他解释变量高度相关E、随机解释变量与随机误差项同期相关,且随机误差项存在自相关

D-W检验中的D-W值在0到4之间,数值越小说明模型随机误差项的自相关程度越小,数值越大说明模型随机误差项的自相关程度越大。

当回归模型随机误差项有自相关时,普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。 判断以上陈述的真伪,并给出合理的解释。

在联立方程结构模型中,产生联立方程偏倚现象的原因是()。A、内生解释变量既是被解释变量,同时又是解释变量B、内生解释变量与随机误差项相关,违背了古典假定C、内生解释变量与随机误差项不相关,服从古典假定D、内生解释变量与随机误差项之间存在着依存关系E、内生解释变量与随机误差项之间不存在依存关系

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

不定项题A因变量与自变量之间的关系为线性关系B随机误差项的均值为1C随机误差项之间是不独立的D随机误差项的方差是常数

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

多选题A因变量与自变量之间的关系为线性关系B随机误差项的均值为lC随机误差项之间是不独立的D随机误差项的方差是常数

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

问答题试举一可能产生随机误差项序列相关的例子。