直接用最小二乘法估计有限分布滞后模型的有哪些？

相似题目

• 一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（）。

  A . A．无偏性 B . B．有效性 C . C．一致性 D . D．确定性 E . E．线性特性

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• 用最小二乘法估计出回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517055771208.jpg 的回归系数为（）。 https://assets.asklib.com/psource/2015101517060869618.jpg

  A . A B . B C . C D . D

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• 用二阶段最小二乘法估计结构方程一般要求（）。

  A . 结构方程必须是过度识别的 B . 结构方程中的随机项满足线性模型的基本假定 C . 相应的简化式方程中的随机项也满足线性模型的基本假定 D . 模型中的所有前定变量之间不存在严重的多重共线性 E . 样本容量足够大

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• 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

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• 在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下，普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量（）。

  A . 完全一样 B . 完全不同 C . 小样本下不同，大样本下相同 D . 小样本下不同，大样本下不同

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• 对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515021352953.jpg ，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量应满足（）。

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• 有限多项式分布滞后模型中，通过将原来分布滞后模型中的参数表示为滞后期i的有限多项式，从而克服了原分布滞后模型估计中的（）。

  A . A．异方差问题 B . B．序列相关问题 C . C．多重共性问题 D . D．参数过多难估计问题

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• 需要用工具变量法进行估计的自回归分布滞后模型有（）。

  A . 不经变换的无限期分布滞后模型 B . 有限期分布滞后模型 C . Koyck变换模型 D . 自适应预期模型 E . 局部调整模型

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• 对于有限分布滞后模型，对它应用最小二乘法估计存在的困难是（）。

  A . 产生多重共线性 B . 产生异方差 C . 产生自相关 D . 损失自由度 E . 最大滞后期k较难确定

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• 对于总体线性回归模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515061491824.jpg ，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量n应满足（）。

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• 对于引入了反映收入层次差异（高、中、低）的虚拟变量的家庭收入对某商品的消费需求函数模型 https://assets.asklib.com/psource/2014110515053469141.jpg ，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量n应满足（）

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• 对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数，会产生的不良后果有（）。

  A . 完全共线性下参数估计量不存在 B . 参数估计量不具有有效性 C . 近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大 D . 参数估计量的经济意义不合理 E . 变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

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• 用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量

  A . 正确 B . 错误

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• 有限分布滞后模型的修正估计方法有（）。

  A . 经验加权法 B . Almon多项式法 C . Koyck法 D . 工具变量法 E . 普通最小二乘法

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• 对分布滞后模型直接采用普通最小二乘法估计参数时，会遇到的困难有（）。

  A . 无法估计无限分布滞后模型参数 B . 难以预先确定最大滞后长度 C . 滞后期长而样本小时缺乏足够自由度 D . 滞后的解释变量存在序列相关问题 E . 解释变量间存在多重共线性问题

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• 不能直接应用OLS估计分布滞后模型的原因有（）。

  A . 对于无限期滞后模型，没有足够的样本 B . 对于有限期滞后模型，没有先验准则确定滞后期的长度 C . 可能存在多重共线性问题 D . 滞后期较长的分布滞后模型，缺乏足够的自由度进行统计检验 E . 解释变量与随机误差项相关

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• 最小二乘法估计量有哪些统计性质？

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• “似不相关回归”的方法是利用横截面模型残差的协方差进行广义最小二乘法估计，该法将自动修正横截面中出现的异方差和短期自相关

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• 【单选题】多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时，要求解释变量样本矩阵X是 。

  A．满秩方阵 B．行满秩矩阵 C．列满秩方阵 D．列满秩矩阵

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• 简答题：多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项，给出选项序号即可。【注意：最多选5个选项，多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的，每选对1个得1分；给出的选项序号超过5个的，在每选对1个得1分的基础上，每超1个倒扣1分。例如：甲同学选了4个选项，其中4个对的，得4*1=4分。乙同学选了5个选项，其中4个对的，得4*1=4分。丙同学选了8个选项，其中4个对的，则得4*1-（8-5）*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布，后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数，后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数，一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测，后者主要用于结构分析 J.多元线性

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• 含有内生解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的

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• 随机扰动项存在异方差性时，应该使用加权最小二乘法估计回归模型中的参数。

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• 一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计（）

  此题为判断题(对，错)。

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