在实际中估计联立方程模型,OLS法仍被普遍采用,是基于以下原因()。A、相比于其他方法,OLS法可以充分利用所估计的单方程样本数据信息B、相比于其他方法,OLS法利用了模型系统提供的所有信息C、相比于其他方法,OLS法可以较好避免确定性误差的传递D、相比于其他方法,OLS法对样本容量要求不高E、对于递归模型,可以依次对每个结构方程采用OLS法估计

题目

在实际中估计联立方程模型,OLS法仍被普遍采用,是基于以下原因()。

  • A、相比于其他方法,OLS法可以充分利用所估计的单方程样本数据信息
  • B、相比于其他方法,OLS法利用了模型系统提供的所有信息
  • C、相比于其他方法,OLS法可以较好避免确定性误差的传递
  • D、相比于其他方法,OLS法对样本容量要求不高
  • E、对于递归模型,可以依次对每个结构方程采用OLS法估计

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  • 第1题:

    计量经济学模型一旦出现异方差性,OLS估计量就不再具备无偏性了。( )


    答案:错
    解析:
    计量经济学模型一旦出现异方差性,如果仍采用OLS估计模型参数,OLS估计量仍然具有无偏性,但OLS估计的方差不再是最小的。

  • 第2题:

    下列选项中说法正确的有()。

    • A、当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性
    • B、当异方差出现时,常用的t和F检验失效
    • C、异方差情况下,通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差
    • D、如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中不存在异方差性
    • E、如果回归模型中遗漏一个重要变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势

    正确答案:B,E

  • 第3题:

    已知二元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800,估计用样本容量为n=23,则随机误差项μt的方差的OLS估计值为()。

    • A、33.33
    • B、40
    • C、38.09
    • D、36.36

    正确答案:B

  • 第4题:

    模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差()。

    • A、增大
    • B、减小
    • C、有偏
    • D、非有效

    正确答案:A

  • 第5题:

    满足基本假设情况下,应用OLS法估计模型,回归平方和与随机误差项的方差之比ESS/σ2服从()。

    • A、t分布
    • B、F分布
    • C、χ2分布
    • D、正态分布

    正确答案:C

  • 第6题:

    在引入虚拟变量后,OLS估计量只有在大样本的时候才是无偏的。


    正确答案:错误

  • 第7题:

    产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。


    正确答案: (1)模型中遗漏了某些解释变量;(2)模型函数形式的设定误差;(3)样本
    数据的测量误差;(4)随机因素的影响。产生的影响:如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、
    模型检验及模型应用带来重大影响,主要有:(1)不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性;(2)参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量;(3)对模型参数估计值的显著性检验失效;(4)模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低。

  • 第8题:

    普通OLS方法也可以用来对联立方程组的结构式方程进行估计。


    正确答案:错误

  • 第9题:

    对于固定影响的变截距面板数据模型,以下阐述正确的有()。

    • A、模型满足古典假定,可以采用OLS法对模型进行估计
    • B、模型满足古典假定,可以采用最小二乘虚拟变量法(LSDV)对模型进行估计
    • C、随机误差项不满足基本假设,可以采用广义最小二乘法(GLS)对模型进行估计
    • D、随机误差项与解释变量相关,可以采用二阶段最小二乘方法(TSLS)对模型进行估计
    • E、以上阐述都正确

    正确答案:B,C,D

  • 第10题:

    已知三元线性回归模型估计的残差平方和为Σe2i=800,估计用样本容量为n=24,则随机误差项μt的方差的OLS估计为()。

    • A、33.33
    • B、40
    • C、38.09
    • D、36.36

    正确答案:B

  • 第11题:

    回归模型中具有异方差性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是()

    • A、 参数估计值是无偏非有效的
    • B、 参数估计量仍具有最小方差性
    • C、 常用F检验失效
    • D、 参数估计量是有偏的

    正确答案:A

  • 第12题:

    判断题
    在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。
    A

    B


    正确答案:
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    OLS估计法


    正确答案:指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。

  • 第14题:

    如果直接运用OLS法对联立方程组进行估计,则估计值是:()。

    • A、无偏且一致的
    • B、无偏但不一致
    • C、有偏但一致
    • D、有偏且不一致

    正确答案:D

  • 第15题:

    联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS估计?


    正确答案: 主要的原因有三:
    第一,结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变
    量,不能直接用OLS来估计;
    第二,在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时,需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息,而单方程的OLS估计做不到这一点;
    第三,联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性,表现于不同方程随机干扰项之间,如果采用单方程方法估计某一个方程,是不可能考虑这种相关性的,造成信息的损失。

  • 第16题:

    在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。


    正确答案:错误

  • 第17题:

    自相关性的影响主要有()。

    • A、OLS参数估计值仍是无偏的
    • B、OLS参数估计值不再具有最小方差性
    • C、随机误差项的方差一般会低估
    • D、模型的统计检验失效
    • E、区间估计和预测区间的精度降低

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第18题:

    如果OLS法估计的残差呈现系统模式,则意味着存在着异方差。


    正确答案:正确

  • 第19题:

    随机解释变量x产生的后果主要取决于它与随机误差项u是否相关,以及相关的性质,以下说法正确的是()。

    • A、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是无偏一致估计量
    • B、如果x与u相互独立,则参数的OLS估计量是有偏非一致估计量
    • C、如果x与u同期不相关,异期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的,在大样本下具有一致性
    • D、如果x与u同期相关,则参数的OLS估计量在小样本下是有偏的、非一致的;在大样本下是无偏的、一致的
    • E、如果x与u同期相关,则无论是小样本还是大样本,参数的OLS估计量均是有偏且非一致的

    正确答案:A,C,E

  • 第20题:

    联立方程计量经济学模型中的结构式方程为什么不能直接用OLS法估计?


    正确答案: 主要的原因有三:
    第一,结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变量,不能直接用OLS来估计;
    第二,在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时,需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息,而单方程的OLS估计做不到这一点;
    第三,联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性,表现于不同方程随机干扰项之间,如果采用单方程方法估计某一个方程,是不可能考虑这种相关性的,造成信息的损失。

  • 第21题:

    关于自回归模型,下列表述正确的有()。

    • A、估计自回归模型时的主要问题在于,滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关,以及随机误差项出现自相关性
    • B、Koyck模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题
    • C、局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关,因此可以应用OLS估计
    • D、Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定,如果用OLS直接进行估计,则估计量是有偏的、非一致估计
    • E、无限期分布滞后模型可以通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第22题:

    在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。


    正确答案:正确

  • 第23题:

    问答题
    产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。

    正确答案: 产生原因:
    (1)模型中遗漏了某些解释变量;
    (2)模型函数形式的设定误差;
    (3)样本数据的测量误差;
    (4)随机因素的影响。产生的影响:如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响,
    主要有:
    (1)不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性;
    (2)参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量;
    (3)对模型参数估计值的显著性检验失效;
    (4)模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低。
    解析: 暂无解析