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
若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法
若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法
针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。A.加权最小二乘法B.工具变量法C.广义差分法D.广义最小二乘法E.普通最小二乘法
广义差分法是将原模型变换为满足普通最小二乘法的差分模型，再进行OLS估计的一种方法，它不会损失样本观测值。（ ）
针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（ ）。A.加权最小二乘法B.一阶差分法C.残差回归法D.广义差分法E.Durbin两步法
当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（ ）A.加权最小二乘法B.工具变C.广义差分法D.使用非样本先验信息
如果模型存在序列相关，可以采用（ ）估计模型的参数。A.广义最小二乘法B.普通最小二乘法C.逐步回归法D.广义差分法E.D.W.方法
若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。A、加权最小二乘法B、工具变量法C、广义差分法D、广义最小二乘法E、普通最小二乘法
针对存在自相关性的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（）。A、加权最小二乘法B、普通最小二乘法C、残差回归法D、广义差分法E、德宾两步法
广义最小二乘法的特殊情况是（）A、 对模型进行对数变换B、 加权最小二乘法C、 数据的结合D、 广义差分法E、 增加样本容量
若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（）A、加权最小二乘法B、工具变量法C、广义差分法D、使用非样本先验信息
序列相关情况下，常用的参数估计方法有（）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E、广义最小二乘法
若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法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
针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（）。A、加权最小二乘法B、一阶差分法C、残差回归法D、广义差分法E、Durbin两步法
对于Koyck变换后自回归模型与自适应预期模型，估计方法可采用（）。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
Koyck变换是将无限分布滞后模型转换为自回归模型，然后进行估计，估计方法可采用（）。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
当模型存在一阶自相关情况下，常用的估计方法是（）A、加权最小二乘法B、广义差分法C、工具变量法D、普通最小二乘法
对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有（）。A、加权最小二乘法B、差分法C、改变模型的数学形式D、移动平均法
多选题序列相关情况下，常用的参数估计方法有（）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E广义最小二乘法
单选题当模型存在一阶自相关情况下，常用的估计方法是（）A加权最小二乘法B广义差分法C工具变量法D普通最小二乘法
单选题若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法
单选题若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法
多选题针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。A加权最小二乘法B工具变量法C广义差分法D广义最小二乘法E普通最小二乘法