在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。（ ）

题目
在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。（ ）

相似考题

1.模型中引入一个无关的解释变量（）A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响B.导致普通最小二乘估计量有偏C.导致普通最小二乘估计量精度下降D.导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

2.如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。

3.在如下耐用品存量调整模型中耐用品的存量yt由前一个时期的存量yt－1和当期收入xt共同决定。假定模型的随机误差项不存在序列相关性,是独立同分布的高斯白噪声过程。下列说法正确的是()。A、普通最小二乘估计量是无偏的B、普通最小二乘估计量是一致的C、普通最小二乘估计量是有偏的

4.为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？

参考答案和解析
答案：错
解析：
在古典假定条件下，OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计（具有线性、无偏性、有效性）。总之，提出古典假定是为了使所作出的估计量具有较好的统计性质以便进行统计推断。
更多“在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。（ ）”相关问题

  • 第1题：

    在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。（ ）


    答案：对
    解析：

  • 第2题：

    多元线性回归模型满足基本假设的情况时，其参数的普通最小二乘估计是（ ）。

    A.非线性有偏估计
    B.非线性无偏估计
    C.线性有偏估计
    D.线性无偏估计

    答案：D
    解析：
    在经典线性回归的假定下，普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性等优良性质，是最佳线性无偏估计量。

  • 第3题：

    为什么在对参数作最小二乘估计之前，要对模型提出古典假设？


    正确答案:在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设。因为模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定所估计参数的分布性质，也才可能进行假设检验和区间估计。只有具备一定的假定条件，所作出的估计才具有较好的统计性质。

  • 第4题：

    间接最小二乘法是：（）。

    • A、使用最小二乘法间接估计简化式参数
    • B、仅估计得到简化式参数
    • C、恰好可识别模型的参数估计方法
    • D、过度可识别模型的参数估计方法

    正确答案:C

  • 第5题：

    使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）

    • A、Koyck变换模型
    • B、部分调整模型
    • C、自适应预期模型
    • D、自适应预期和部分调整混合模型

    正确答案:B

  • 第6题：

    存在多重共线情况下，多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。


    正确答案:错误

  • 第7题：

    在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。


    正确答案:错误

  • 第8题：

    存在异方差情况下，线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。


    正确答案:错误

  • 第9题：

    为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？


    正确答案: 在满足经典假设的条件下，参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性以及最小性方差，所以被称为最优线性无偏估计量（BLUE）。
    对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是（X’X）-1存在，或者说各解释变量间不完全线性相关。

  • 第10题：

    问答题
    用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难？

    正确答案： 首先对于无限分布滞后模型，因为其包含无限多个参数，无法用最小二乘法直接对其估计，其次对于有限分布滞后模型，即使假设它满足经典假定条件，对它应用最小二乘估计也存在以下困难。
    （1）产生多重共线问题
    对于时间序列Xt的各期变量之间往往是高度相关的，因而分布滞后模型常常产生多重共线性问题。
    （2）损失自由度问题
    由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必然使得自由度减少。由于经济数据的收集常常受到各种条件的限制，估计这类模型时经常会遇到数据不足的困难。
    （3）对于有限分布滞后模型，最大滞后期k较难确定。
    （4）分布滞后模型中的随机误差项往往是严重自相关的。
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    判断题
    在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。(    )
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析：

  • 第12题：

    单选题
    使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（）
    A

    Koyck变换模型

    B

    部分调整模型

    C

    自适应预期模型

    D

    自适应预期和部分调整混合模型


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。（ ）


    答案：对
    解析：
    在经典线性回归的假定下，普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性等优良性质，是最佳线性无偏估计量。

  • 第14题：

    采用最小二乘原理进行多元参数估计时，当出现可决系数R2较大，模型参数的联合检验(F检验)显著性明显，但单个参数的t检验可能不显著，可以认为模型存在异方差问题。（ ）


    答案：错
    解析：
    采用最小二乘原理进行参数估计时，当出现可决系数R2较大，模型参数的联合检验(F检验)显著性明显，但单个参数的t检验可能不显著，甚至可能得出估计的回归系数与实际的符号相反的结论时，可以认为模型存在多重共线性问题。

  • 第15题：

    模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。


    正确答案:正确

  • 第16题：

    用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难？


    正确答案: 首先对于无限分布滞后模型，因为其包含无限多个参数，无法用最小二乘法直接对其估计，其次对于有限分布滞后模型，即使假设它满足经典假定条件，对它应用最小二乘估计也存在以下困难。
    （1）产生多重共线问题
    对于时间序列Xt的各期变量之间往往是高度相关的，因而分布滞后模型常常产生多重共线性问题。
    （2）损失自由度问题
    由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必然使得自由度减少。由于经济数据的收集常常受到各种条件的限制，估计这类模型时经常会遇到数据不足的困难。
    （3）对于有限分布滞后模型，最大滞后期k较难确定。
    （4）分布滞后模型中的随机误差项往往是严重自相关的。

  • 第17题：

    根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？


    正确答案:普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。

  • 第18题：

    模型中引入一个无关的解释变量（）

    • A、对模型参数估计量的性质不产生任何影响
    • B、导致普通最小二乘估计量有偏
    • C、导致普通最小二乘估计量精度下降
    • D、导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

    正确答案:C

  • 第19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20题：

    满足基本假设条件下，一元线性回归模型的被解释变量及参数β0、β1的普通最小二乘估计量都服从正态分布。


    正确答案:正确

  • 第21题：

    为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？


    正确答案: 最小二乘法只是寻找估计量的一种方法，其寻找到的估计量是否具有良好的性质则依赖模型的一些基本的假定。只有在一系列的经典假定下，最小二乘估计量才是BLUE。

  • 第22题：

    判断题
    如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量是有偏无效的。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    问答题
    为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？

    正确答案： 在古典假定条件下，OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计，具有无偏性、有效性、线性。总之，作古典假定是为了使所作出的估计具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    问答题
    为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？

    正确答案： 最小二乘法只是寻找估计量的一种方法，其寻找到的估计量是否具有良好的性质则依赖模型的一些基本的假定。只有在一系列的经典假定下，最小二乘估计量才是BLUE。
    解析： 暂无解析

相关内容