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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

题目
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
相似考题

1.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

2.如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（ ）A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低E.参数估计值仍是无偏的

3.针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（ ）。A.加权最小二乘法B.一阶差分法C.残差回归法D.广义差分法E.Durbin两步法

4.当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关。（ ）

更多“当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（ ）。”相关问题

  • 第1题：

    当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（ ）。

    A.参数估计量非有效
    B.变量的显著性检验失去意义
    C.模型的预测失效
    D.参数估计量的方差被低估
    E.参数估计量的方差被高估

    答案：A,B,C
    解析：
    模型存在异方差性的后果是：①普通最小二乘法（OLS）的参数估计量非有效。参数估计量仍然具有线性性、无偏性，但不具有有效性。而且，在大样本情况下，尽管参数估计量具有一致性，但仍然不具有渐近有效性；②变量的显著性检验失去意义；③模型的预测失效。若仍用OLS法去估计参数的方差，会高估或低估参数估计量的方差。

  • 第2题：

    若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响的是( )。

    A: 模型参数估计值非有效
    B: 参数估计量的方差变大
    C: 参数估计量的经济含义不合理
    D: 运用回蚪模型进行预测会失效

    答案：A,B,D
    解析：
    回归模型存在自相关问题带来的后果有：①不影响参数估计量的线性和无偏性，
    但是参数估计量失去有效性，②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验巾，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增人，因此实际的t统计量变小，从而接受原假发2 i=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此，③模型的预测失效。

  • 第3题：

    当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。

    • A、参数估计量非有效
    • B、变量的显著性检验失去意义
    • C、模型的预测失效
    • D、参数估计量的方差被低估
    • E、参数估计量的方差被高估

    正确答案:A,B,C

  • 第4题：

    如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（）

    • A、 参数估计值有偏
    • B、 参数估计值的方差不能正确确定
    • C、 变量的显著性检验失效
    • D、 预测精度降低
    • E、 参数估计值仍是无偏的

    正确答案:B,C,D,E

  • 第5题：

    当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（）

    • A、有偏估计量
    • B、有效估计量
    • C、无效估计量
    • D、渐近有效估计量

    正确答案:C

  • 第6题：

    “根据系统观测到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法”指的是哪种商情分析方法：（）。

    • A、回归分析方法
    • B、相关分析方法
    • C、时间序列分析方法
    • D、聚类分析方法

    正确答案:C

  • 第7题：

    当存在序列相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。


    正确答案:错误

  • 第8题：

    下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法，正确的有（）。

    • A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义
    • B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在
    • C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测
    • D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性
    • E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救

    正确答案:A,E

  • 第9题：

    针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（）。

    • A、加权最小二乘法
    • B、一阶差分法
    • C、残差回归法
    • D、广义差分法
    • E、Durbin两步法

    正确答案:B,D,E

  • 第10题：

    单选题
    回归模型进行自相关检验，直接用DW检验，那么DW的值接近于几，检验是否有效：（）-[DW=0时，残差序列存在完全正自相关，DW=（0，2）时，残差序列存在正自相关，DW=2时，残差序列无自相关，DW=（2，4）时，残差序列存在负自相关，DW=4时，残差序列存在完全负自相关。]
    A

    1

    B

    2

    C

    3

    D

    4


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    “根据系统观测到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法”指的是哪种商情分析方法：（）。
    A

    回归分析方法

    B

    相关分析方法

    C

    时间序列分析方法

    D

    聚类分析方法


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    若计算的DW统计量为2，则表明该模型（）
    A

    不存在一阶序列相关

    B

    存在一阶正序列相关

    C

    存在一阶负序列相关

    D

    存在高阶序列相关


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    若多元线性回归模型存在自相关问题.这可能产生的不利影晌的是（ ）。
    Ⅰ.模型参数估计值非有效
    Ⅱ.参数佑计量的方差变大
    Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理
    Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效

    A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

    答案：C
    解析：
    回归模型存在白相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性；②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的的t统计量变小，从而接受原假设Ⅰ3=0的可能性增大，检验就失去意义。采用其他检验也是如此；③模型的预测失效。

  • 第14题：

    如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（）

    • A、参数估计值有偏
    • B、参数估计值的方差不能正确确定
    • C、变量的显著性检验失效
    • D、预测精度降低
    • E、参数估计值仍是无偏的

    正确答案:B,C,D,E

  • 第15题：

    序列相关性的后果包括（）。

    • A、参数估计量不再满足无偏性
    • B、变量的显著性检验失去意义
    • C、模型的预测失效
    • D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

    正确答案:B,C

  • 第16题：

    对于自回归模型，检验是否存在序列相关的方法是（）

    • A、DW检验
    • B、方差比检验
    • C、自相关系数检验
    • D、h检验法

    正确答案:D

  • 第17题：

    若计算的DW统计量为2，则表明该模型（）

    • A、不存在一阶序列相关
    • B、存在一阶正序列相关
    • C、存在一阶负序列相关
    • D、存在高阶序列相关

    正确答案:A

  • 第18题：

    Probit模型或Logit模型最主要的参数估计方法是（）。


    正确答案:极大似然估计法

  • 第19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20题：

    当模型存在异方差现象时，模型利用加权最小二乘法估计回归参数，则参数估计量具备（）。

    • A、线性
    • B、无偏性
    • C、有效性
    • D、一致性
    • E、精确性

    正确答案:A,B,C,D

  • 第21题：

    当历史资料或数据不够充分，或者当模型中需要相当程度的主观判断时，这时最适宜采用的旅游需求预测模型是（）。

    • A、一元线形回归模型
    • B、时间序列模型
    • C、特尔菲法
    • D、引力模型

    正确答案:C

  • 第22题：

    单选题
    若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（　　）。Ⅰ．模型参数估计值非有效Ⅱ．参数估计量的方差变大Ⅲ．参数估计量的经济含义不合理Ⅳ．运用回归模型进行预测会失效
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： B
    解析：
    回归模型存在自相关问题带来的后果有：①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性；②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的t统计量变小，从而接受原假设βi＝0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此；③模型的预测失效。

  • 第23题：

    单选题
    当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时，直接用普通最小二乘法估计参数，则参数估计量为（）
    A

    有偏估计量

    B

    有效估计量

    C

    无效估计量

    D

    渐近有效估计量


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    单选题
    对于自回归模型，检验是否存在序列相关的方法是（）
    A

    DW检验

    B

    方差比检验

    C

    自相关系数检验

    D

    h检验法


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

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