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[单选题]当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是() A 加权最小二乘法 B 间接最小二乘法 C 广义差分法 D 工具变量法
发布时间:
2024-06-15 10:15:58
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1.
当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是()选项: A:加权最小二乘法; B:间接最小二乘法; C:广义差分法; D:工具变量法
2.
当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是选项: A:加权最小二乘法 ; B:间接最小二乘法 ; C:广义差分法 ; D:工具变量
3.
当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是()选项: A:加权最小二乘法; B:间接最小二乘法; C:广义最小二乘法; D:工具变量法
4.
序列相关情形下,常用的参数估计方法有( )A、一阶差分法B、广义差分法C、工具变量法D、加权最小二乘法E、普通最小二乘法
5.
下列哪些方法可克服序列相关性( )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
6.
下列选项中,可克服序列相关的有选项: A:广义差分法 ; B:加权最小二乘法; C:工具变量法; D:广义最小二乘法
7.
当模型存在异方差时,估计模型参数的适当方法是( )。选项: A:加权最小二乘法 B:工具变量法 C:广义差分法 D:使用非样本先验信息
8.
当随机扰动项存在自相关性时,可用下列哪种方法估计回归模型中的参数( ) 选项: A:OLS(普通最小二乘法) B:WLS(加权最小二乘法) C:广义差分法 D:工具变量法
9.
如果模型存在自相关,可以采用()消除自相关选项: A:加权最小二乘法 ; B:B:广义差分法; C:广义最小二乘 ; D:工具变量法
10.
下列选项中,可克服序列相关的有 选项:A.广义差分法B.加权最小二乘法C.工具变量法D.广义最小二乘法
11.
下列哪些方法可克服自相关性选项: A:广义最小二乘法; B:广义差分法; C:序列相关稳健标准误法; D:加权最小二乘法
12.
若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用( )A、普通最小二乘法B、广义差分法C、加权最小二乘法D、工具变量法
13.
[单选题]若回归模型中的随机误差项存在异方差性,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 E F
14.
下列哪些方法可克服异方差性()。 选项: A、A差分法 B、B加权最小二乘法 C、C工具变量法 D、D广义最小二乘法
15.
下列方法中,可克服多重共线性的是选项: A:差分法; B:工具变量法; C:加权最小二乘法; D:广义最小二乘法
16.
方差非齐性情形下,常用的估计方法是( )A、一阶差分法B、广义差分法C、工具变量法D、加权最小二乘法
17.
异方差的修正方法是 选项: A: 加权最小二乘法 B: 加权差分法 C: 广义差分法 D: 广义最小二乘法
18.
下列哪些方法可克服异方差性?() 选项: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
19.
在异方差性情况下,常用的估计方法是( )选项: A:一阶差分法; B:广义差分法; C:工具变量法; D:加权最小二乘法
20.
下列方法中可以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
21.
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
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