经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（ ）A.异方差问题B.多重共线性问题C.序列相关性问题D.设定误差问题
Goldfeld-Quandt方法用于检验（ ）A.异方差性B.自相关性C.随机解释变量D.多重共线性
对于分布滞后模型，时间序列资料的序列相关问题，就转化为（ ）。A.异方差问题B.多重共线性问题C.多余解释变量D.随机解释变量
A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.随机解释变量问题
果戈德菲尔特——匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（ ）A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.设定误差问题
如果方差膨胀因子VIF＝10，则什么问题是严重的（ ）。A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.解释变量与随机项的相关性
如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20，则认为（ ）是严重的。A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.解释变量与随机项的相关性
一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（ ）。Ⅰ.多重共线性Ⅱ.自相关Ⅲ.异方差Ⅳ.序列相关性A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC.Ⅰ.Ⅱ.ⅣD.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
回归检验法可以处理回归模型中常见的（ ）问题。A.异方差性B.序列相关性C.多重共线性D.同方差性
一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（ ）。A、多重共线性B、自相关C、异方差D、序列相关性
在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的序列相关问题就表现为（）。A、异方差问题B、自相关问题C、多重共线性问题D、随机解释变量问题
在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的问题表现为（）。A、异方差问题B、自相关问题C、多重共线性问题D、随机解释变量问题
如果方差膨胀因子VIF＝10，则什么问题是严重的（）。A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性
经验认为，某个解释变量与其他解释变量间多重共线性很严重的判别标准是这个解释变量的方差扩大因子VIF（）A、大于1B、小于1C、大于10D、小于5
虚拟变量陷阱是指（）A、引进虚拟变量后造成多重共线性问题B、引进虚拟变量后造成异方差问题C、引进虚拟变量造成序列相关问题D、引进虚拟变量后造成设定误差问题
对于分布滞后模型，时间序列资料的序列相关问题，就转化为（）。A、异方差问题B、多重共线性问题C、多余解释变量D、随机解释变量
简单相关系数矩阵方法主要用于检验（）。A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性
Glejser检验方法主要用于检验（）A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性
经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（）。A、异方差问题B、多重共线性问题C、序列相关性问题D、设定误差问题
逐步回归法既检验又修正了（）A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性
DW检验主要用于检验（）。A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性
产生虚假回归的原因是（）。A、自相关性B、异方差性C、序列非平稳D、随机解释变量
Gleiser检验法主要用于检验（）。A、异方差性B、自相关性C、随机解释变量D、多重共线性
果戈德菲尔特——匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（）A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、设定误差问题
单选题虚拟变量陷阱是指（）A引进虚拟变量后造成多重共线性问题B引进虚拟变量后造成异方差问题C引进虚拟变量造成序列相关问题D引进虚拟变量后造成设定误差问题
单选题经验认为，某个解释变量与其他解释变量间多重共线性很严重的判别标准是这个解释变量的方差扩大因子VIF（）A大于1B小于1C大于10D小于5
单选题在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的序列相关问题就表现为（）A异方差问题B自相关问题C多重共线性问题D随机解释变量问题