A.參數(shù)估計(jì)量非有效
B.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義
C.模型的預(yù)測(cè)失效
D.參數(shù)估計(jì)量的方差被低估
E.參數(shù)估計(jì)量的方差被高估
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A.普通最小二乘法
B.加權(quán)最小二乘法
C.廣義差分法
D.廣義最小二乘法
E.模型變換法
A.線性
B.無(wú)偏性
C.有效性
D.一致性
E.精確性
A.圖示檢驗(yàn)法
B.懷特檢驗(yàn)
C.戈里瑟檢驗(yàn)
D.樣本分段比較法檢驗(yàn)
E.帕克檢驗(yàn)
A.普通最小二乘估計(jì)量是有偏的
B.普通最小二乘估計(jì)量是無(wú)偏的
C.普通最小二乘估計(jì)量不再具有最小方差性
D.建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗(yàn)失效
E.建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)區(qū)間變寬
A.模型中遺漏了某些解釋變量
B.模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差
C.樣本數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差
D.隨機(jī)因素的影響
E.非隨機(jī)因素的影響
最新試題
對(duì)于被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)區(qū)間，（）。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)質(zhì)就是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析。
在t檢驗(yàn)過(guò)程中，如果小概率事件竟然發(fā)生了，就認(rèn)為原假設(shè)不真。
當(dāng)一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響是正向的，我們稱之為什么？（）
回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的原理是“小概率事件不易發(fā)生”。
關(guān)于X和Y兩個(gè)變量的樣本相關(guān)系數(shù)，說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）
在簡(jiǎn)單線性回歸模型y=β0+β1x+u中，假定E（u）≠0。令α0=E（u）。證明：這個(gè)模型總可以改寫為另一種形式：斜率與原來(lái)相同，但截距和誤差有所不同，并且新的誤差期望值為零。
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差項(xiàng)無(wú)區(qū)別。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模的最終目的是為了正確的估計(jì)出參數(shù)。
請(qǐng)論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用及其重要性。