A、 与该解释变量高度相关
B、 与其它解释变量高度相关
C、 与随机误差项高度相关
D、 与该解释变量不相关
E、 与随机误差项不相关
答案:AE
A、 与该解释变量高度相关
B、 与其它解释变量高度相关
C、 与随机误差项高度相关
D、 与该解释变量不相关
E、 与随机误差项不相关
答案:AE
A. 保留重要的解释变量,去掉次要的或替代的解释变量
B. 利用先验信息改变参数的约束形式
C. 变换模型的形式
D. 综合使用时序数据与截面数据
E. 逐步回归法以及增加样本容量
A. 递增型异方差的检验
B. ut=ρut-1+ρ2ut-2+vt形式的序列相关检验
C. xi=b0+b1xj+ut形式的多重共线性检验
D. 的一阶线性自相关检验
E. 遗漏重要解释变量导致的设定误差检验
A.
B.
C.
D.
E.
F.
G.
H.
I.
J.
解析:
A.
B.
C.
D.
E.
A. 方程只要符合阶条件,就一定符合秩条件
B. 方程只要符合秩条件,就一定可以识别
C. 方程识别的阶条件和秩条件相互独立
D. 秩条件成立时,根据阶条件判断方程是恰好识别还是过度识别
A. 是基础类型截距项
B. 是基础类型截距项
C. 称为公共截距系数
D. 称为公共截距系数
E. 为差别截距系数
A. 在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。
B. 多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善。
C. 虽然多重共线性下,很难精确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进行预测。
D. 如果回归模型存在严重的多重共线性,可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。
A. 与该解释变量高度相关
B. 与其它解释变量高度相关
C. 与随机误差项高度相关
D. 与该解释变量不相关
E. 与随机误差项不相关
A. 参数无法估计
B. 只能估计参数的线性组合
C. 模型的判定系数为0
D. 模型的判定系数为1
A. 行为方程
B. 技术方程
C. 经验方程
D. 制度方程
E. 统计方程