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[单选题]

下列方法中,可克服多重共线性的是

A.差分法

B.加权最小二乘法

C.工具变量法

D.广义最小二乘法

答案
更多“下列方法中,可克服多重共线性的是”相关的问题

第1题

当模型出现一阶自相关情况下,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

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第2题

对于自适应预期模型,采用____估计参数比较合适。

A.普通最小二乘法

B.加权最小二乘法

C.工具变量法

D.广义差分法

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第3题

通常可以采用()方法消除多重共线性

A.普通最小二乘法

B.逐步回归法

C.二阶段最小二乘法

D.三阶段最小二乘法

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第4题

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.广义最小二乘法

B.残差回归法

C.广义差分法

D.Durbin两步法

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第5题

传统的工具变量法一般通过两阶段最小二乘法来实现。
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第6题

当模型中遗漏了重要变量时,加权最小二乘法要优于OLS。
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第7题

关于多重共线性带来的问题与诊断方法,下述说法中,不正确的是哪个?

A.当变量之间存在多重共线性时,设计矩阵的列向量之间会近似线性相关。

B.当变量之间存在多重共线性时,最小二乘法的参数估计可能会增大。

C.一个正定矩阵的条件数指的是它的最大特征值与最小特征值的商。

D.当设计矩阵的条件数大于100时,认为变量之间存在较强的多重共线性。

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第8题

解决内生性的主要方法是加权最小二乘法。
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第9题

当一个回归模型存在序列相关性时,不能使用

A.迭代法

B.差分法

C.BOX-COX变换

D.最小二乘法

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第10题

倪老师自编 组合测量中常采用的数据处理方法有

A.图解法

B.求和法

C.最小二乘法

D.逐差法

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