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

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

相关考题:

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

常用的点估计是用样本均值估计总体均值,用样本比例估计总体比例,用样本方差估计总体方差。( )

下列说法正确的有( )。A.当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B.当异方差出现时,常用的t和F检验失效C.异方差情况下,通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差D.如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中不存在异方差性E.如果回归模型中遗漏一个重要变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势

在异方差的情况下,参数估计值的方差不能正确估计的原因是( )

在序列自相关的情况下,参数估计值的方差不能正确估计的原因是( )

如果模型存在异方差性,最常用的参数估计方法是( )。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

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。A对B错

在异方差的情况下,参数估计值的方差不能正确估计的原因是()AABBCCDD

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

下列选项中说法正确的有()。A、当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B、当异方差出现时,常用的t和F检验失效C、异方差情况下,通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差D、如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中不存在异方差性E、如果回归模型中遗漏一个重要变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势

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

在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。

异方差情况下将导致()A、参数估计量是无偏的,但不是最小方差无偏估计B、参数显著性检验失效C、模型预测失效D、参数估计量是有偏的,且方差不是最小的E、模型预测有效

常用的点估计有()A、用样本均值估计总体均值B、用样本比例估计总体比例C、用样本方差估计总体方差D、用总体均值估计样本均值E、有总体方差估计样本方差

检验异方差性的常用方法主要有()、()、()和()等。

下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法,正确的有()。A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,都会导致参数显著性检验失去意义B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,利用普通最小二乘法的估计量都存在C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,仍然可以进行模型预测D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,如果参数估计量存在,那么都具有有效性E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时,都可以通过一定的方法进行补救

产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。

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

存在异方差情况下,线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。

在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。

存在异方差情况下,普通最小二乘估计量依然是无偏和有效的。

估计套期保值比率最常用的方法是()。A、最小二乘法B、最大似然估计法C、最小方差法D、参数估计法

判断题在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。A对B错

判断题在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。A对B错

多选题异方差情况下将导致()A参数估计量是无偏的,但不是最小方差无偏估计B参数显著性检验失效C模型预测失效D参数估计量是有偏的,且方差不是最小的E模型预测有效

问答题产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。

判断题常用的点估计是用样本均值估计总体均值,用样本比例估计总体比例,用样本方差估计总体方差。(  )A对B错

单选题异方差情形下,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