广义最小二乘法(GLS)的基本思想是什么?
第1题:
第2题:
第3题:
下列哪些方法可克服异方差性()。
第4题:
下列哪些方法可克服序列相关性()。
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:
当结构方程为恰好识别时,可选择的估计方法为()
第7题:
异方差性的解决方法主要有()。
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()。
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()。
第10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11题:
第12题:
第13题:
第14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15题:
广义最小二乘法的特殊情况是()
第16题:
广义最小二乘法可消除异方差。
第17题:
序列相关情况下,常用的参数估计方法有()
第18题:
最小二乘法的基本思想是什么?
第19题:
下列方法中,可克服多重共线性的是()。
第20题:
广义最小二乘法
第21题:
广义差分法是()的一个特例
第22题:
一阶差分法
广义差分法
工具变量法
加权最小二乘法
广义最小二乘法
第23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