普通最小二乘法、加权最小二乘法都是()的特例。
第1题:
第2题:
第3题:
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()。
第4题:
针对存在自相关性的模型估计,下述哪些方法可能是适用的()。
第5题:
对于自适应预期模型,采用什么方法估计参数比较合适()
第6题:
异方差性的解决方法主要有()。
第7题:
试比较说明模型存在异方差时,普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。
第8题:
加权最小二乘法
第9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()。
第10题:
当模型存在一阶自相关情况下,常用的估计方法是()
第11题:
普通最小二乘法
加权最小二乘法
工具变量法
广义差分法
第12题:
普通最小二乘法
加权最小二乘法
广义差分法
工具变量法
第13题:
第14题:
第15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()。
第16题:
对于过度识别的方程,适宜的单方程估计法是()。
第17题:
当结构方程为恰好识别时,可选择的估计方法为()
第18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()。
第19题:
简述加权最小二乘法的思想。
第20题:
广义差分法是()的一个特例
第21题:
Koyck变换是将无限分布滞后模型转换为自回归模型,然后进行估计,估计方法可采用()。
第22题:
第23题:
普通最小二乘法
广义差分法
间接最小二乘法
二阶段最小二乘法
加权最小二乘法
第24题:
加权最小二乘法
工具变量法
广义差分法
广义最小二乘法
普通最小二乘法