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

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

A.适用于一阶自回归形式的序列相关性检验

B.模型不能含有滞后的因变量

C.没有不能判定的区域

D.当DW<dL时，认为随机误差项存在一阶正自相关

E.当DW<dL时，认为随机误差项存在一阶负自相关8降低多重共线性的经验方法有（ABCD）—

A、用OLS估计得到的模型残差对其一阶滞后进行回归，一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量

B、通过DW统计量来计算，即r=1-DW/2

C、直接计算模型残差与其一阶滞后的简单相关系数

D、用被解释变量与其一阶滞后回归，一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量

A.解释变量为非随机的

B.随机误差项为一阶自回归形式

C.线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量

D.线性回归模型只能为一元回归形式

A.解释变量为非随机的

B.被解释变量为非随机的

C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量

D.随机误差项服从一阶自回归

A.解释变量为非随机的

B.被解释变量为非随机的

C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量

D.随机误差项服从一阶自回归

A.解释变量为非随机的

B.被解释变量为非随机的

C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量

D.随机误差项服从一阶自回归

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