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第1题：
广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？
参考答案：基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换，使其转化成满足基本假定的模型，从而可以使用OLS方法估计模型。（5分）
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第2题：
下列说法不正确的有（ ）A.加权最小二乘法是广义最小二乘法的特殊情况
B.广义最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况
C.广义最小二乘法是广义差分法的特殊情况
D.广义差分法是广义最小二乘法的特殊情况
E.普通最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况
F加权最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情况答案：B,C,F解析： -
第3题：
针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。
- A、加权最小二乘法
- B、工具变量法
- C、广义差分法
- D、广义最小二乘法
- E、普通最小二乘法
正确答案:A,D -
第4题：
广义最小二乘法的特殊情况是（）
- A、 对模型进行对数变换
- B、 加权最小二乘法
- C、 数据的结合
- D、 广义差分法
- E、 增加样本容量
正确答案:B,D -
第5题：
广义最小二乘法可消除异方差。
正确答案:正确 -
第6题：
序列相关情况下，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、广义最小二乘法
正确答案:A,B,E -
第7题：
异方差性的解决方法主要有（）。
- A、普通最小二乘法
- B、加权最小二乘法
- C、广义差分法
- D、广义最小二乘法
- E、模型变换法
正确答案:B,D,E -
第8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
正确答案:C -
第9题：
如果某个结构式方程是过度识别的，则估计该方程参数的方法可用（）。
- A、二阶段最小二乘法
- B、间接最小二乘法
- C、广义差分法
- D、加权最小二乘法
正确答案:A -
第10题：
对于Koyck变换后自回归模型与自适应预期模型，估计方法可采用（）。
- A、加权最小二乘法
- B、广义差分法
- C、普通最小二乘法
- D、工具变量法
正确答案:D -
第11题：
多选题当结构方程为恰好识别时，可选择的估计方法为（）A普通最小二乘法
B广义差分法
C间接最小二乘法
D二阶段最小二乘法
E加权最小二乘法
正确答案： A,B解析： 暂无解析 -
第12题：
多选题针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。A加权最小二乘法
B工具变量法
C广义差分法
D广义最小二乘法
E普通最小二乘法
正确答案： A,D解析： 暂无解析 -
第13题：
广义差分法是对（ ）用最小二乘法估计其参数。
答案：D解析： -
第14题：
如果某个结构式方程是过度识别的，则估计该方程参数的方法可用（ ）。A.二阶段最小二乘法
B.间接最小二乘法
C.广义差分法
D.加权最小二乘法答案：A解析： -
第15题：
下列哪些方法可克服异方差性（）。
- 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
正确答案:B,D -
第16题：
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
正确答案:A,D -
第17题：
对于自适应预期模型，采用什么方法估计参数比较合适（）
- 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
正确答案:C -
第18题：
当结构方程为恰好识别时，可选择的估计方法为（）
- A、普通最小二乘法
- B、广义差分法
- C、间接最小二乘法
- D、二阶段最小二乘法
- E、加权最小二乘法
正确答案:C,D -
第19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
正确答案:A -
第20题：
如果某个结构方程是恰好识别的，估计其参数可用（）。
- A、最小二乘法
- B、极大似然法
- C、广义差分法
- D、间接最小二乘法
正确答案:D -
第21题：
广义差分法是（）的一个特例
- A、加权最小二乘法
- B、广义最小二乘法
- C、普通最小二乘法
- D、两阶段最小二乘法
正确答案:B -
第22题：
单选题对于自适应预期模型，采用什么方法估计参数比较合适（）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
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第23题：
多选题序列相关情况下，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广义最小二乘法
正确答案： A,D解析： 暂无解析