A.模型滿足古典假定,可以采用OLS法對模型進(jìn)行估計(jì)
B.模型滿足古典假定,可以采用最小二乘虛擬變量法(LSDV)對模型進(jìn)行估計(jì)
C.隨機(jī)誤差項(xiàng)不滿足基本假設(shè),可以采用廣義最小二乘法(GLS)對模型進(jìn)行估計(jì)
D.隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān),可以采用二階段最小二乘方法(TSLS)對模型進(jìn)行估計(jì)
E.以上闡述都正確
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A.可以建立固定影響變截距模型進(jìn)行分析
B.可以建立隨機(jī)影響變截距模型進(jìn)行分析
C.如果隨機(jī)誤差項(xiàng)不滿足同方差性或相互獨(dú)立的假設(shè),則需要采用廣義最小二乘法(GLS)對模型進(jìn)行估計(jì)
D.如果隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量相關(guān),則需要采用二階段最小二乘方法對模型進(jìn)行估計(jì)
A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)
B.截面數(shù)據(jù)
C.面板數(shù)據(jù)
D.虛擬變量數(shù)據(jù)
A.相比于其他方法,OLS法可以充分利用所估計(jì)的單方程樣本數(shù)據(jù)信息
B.相比于其他方法,OLS法利用了模型系統(tǒng)提供的所有信息
C.相比于其他方法,OLS法可以較好避免確定性誤差的傳遞
D.相比于其他方法,OLS法對樣本容量要求不高
E.對于遞歸模型,可以依次對每個(gè)結(jié)構(gòu)方程采用OLS法估計(jì)
A.結(jié)構(gòu)式方程是可識別的
B.工具變量是模型中的前定變量,與結(jié)構(gòu)式方程中的隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)
C.工具變量與所要替代的內(nèi)生解釋變量高度相關(guān)
D.工具變量與所要估計(jì)的結(jié)構(gòu)式方程中的前定變量不存在多重共線性
E.如果要引入多個(gè)工具變量,則這些工具變量之間不相關(guān)
A.結(jié)構(gòu)方程必須是過度識別的
B.結(jié)構(gòu)方程中的隨機(jī)項(xiàng)滿足線性模型的基本假定
C.相應(yīng)的簡化式方程中的隨機(jī)項(xiàng)也滿足線性模型的基本假定
D.模型中的所有前定變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性
E.樣本容量足夠大
最新試題
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要任務(wù)不包括以下哪一項(xiàng)?()
計(jì)量模型()。
論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)政策制定中的作用和重要性。
下列哪些是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本假設(shè)?()
相關(guān)分析與回歸分析的經(jīng)濟(jì)含義一樣。
請論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用及其重要性。
只要運(yùn)用計(jì)量模型估計(jì)出相關(guān)參數(shù),就可以用于實(shí)際的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。
在簡單線性回歸模型y=β0+β1x+u中,假定E(u)≠0。令α0=E(u)。證明:這個(gè)模型總可以改寫為另一種形式:斜率與原來相同,但截距和誤差有所不同,并且新的誤差期望值為零。
在進(jìn)行回歸分析時(shí),如果自變量和因變量之間不存在線性關(guān)系,那么回歸結(jié)果將沒有任何意義。
當(dāng)一個(gè)時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)的方差隨著時(shí)間的增加而增加時(shí),我們稱之為什么?()