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第1题
序列相关性的后果包括
A.参数估计量不再满足无偏性
B.变量的显著性检验失效
C.模型的预测失效
D.参数估计量的方差具备有效性
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第2题
经典假设中的哪条假设保证了普通最小二乘估计量的无偏性()
A.模型设定正确性
B.解释变量严格外生
C.无多重共线性
D.球型扰动项(扰动项同方差和无序列相关)
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第3题
异方差性将导致()
A.普通最小二乘估计量有偏和非一致
B.普通最小二乘估计量非有效
C.建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效
D.建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽
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第4题
对于经典线性回归模型,回归系数的普通最小二乘估计量具有优良特性有
A.无偏性
B.线性性
C.有效性
D.确定性
E.误差最小性
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第5题
普通最小二乘(OLS)估计量的无偏性主要依赖的假设有:
A.模型设定无误。
B.误差项总体均值为0。
C.所有解释变量与误差项都不相关。
D.误差项具有同方差。
E.误差项无序列相关 。
F.随机误差项服从正态分布。
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第6题
当模型存在序列相关性,若仍用OLS估计模型参数,得到的估计量是有偏的。
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第7题
在对多元线性回归模型进行检验时,发现各参数估计量的t检验值都很低,但模型的F检验值却很高,这说明模型存在()
A.方差非齐性
B.序列相关性
C.多重共线性
D.设定误差
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第8题
当一个线性回归误差模型的随机误差项存在序列自相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为
A.有偏估计量
B.有效估计量
C.无效估计量
D.渐进有效估计量
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第9题
当经典假设满足时,普通最小二乘估计量具有最优线性无偏估计特征。
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第10题
当模型存在异方差问题或者序列相关问题时,显著性检验与预测都失效。
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