A. 又称序列相关 B. 总体回归随机扰动项之间存在相关关系 C. 可能是正自相关 D. 可能是负自相关
A. ut=ρ1ut-1+ρ2ut-2+vt形式 B. ut=ρut-1+vt形式 C. ut=ρ1ut-1+ρ2ut-2+…+ρmut-m+vt形式 D. ut=ρut-1+ρ2ut-2+vt形式
A. GDP、价格等数据随经济周期波动 B. 居民可支配收入对消费的影响存在滞后效应 C. 前期农产品价格可能影响后期的农产品供应 D. 对平均值法补充数据可能使数据前后相关
A. 截面数据更容易出现自相关现象 B. 时间序列数据往往有自相关 C. 时间序列数据往往没有自相关 D. 截面数据也有可能出现自相关现象
A. 随机扰动项仍满足零均值假定 B. 随机扰动项仍满足同方差假定 C. 随机扰动项可表示为独立同分布的随机误差序列vt的加权和 D. 随机扰动项不满足零均值假定
A. 绘制残差当期与滞后一期的散点图 B. 绘制残差的时间序列图 C. 绘制解释变量与被解释变量的散点图 D. 绘制解释变量的时间序列图
A. 广义差分形式受一阶自相关系数影响 B. 广义差分法中的一阶自相关系数通过残差对残差滞后一期回归而得 C-O迭代法通过不断的迭代获取更精确的一阶自相关系数 D. 德宾两步法获取一阶自相关系数的方法与广义差分法一致
A. 可消除模型一阶自相关问题 B. 消除一阶正自相关问题时往往是有效的 C. 消除自相关时,模型没有常数项 D. 可以消除任何自相关问题
A. 普通最小二乘法 B. 加权最小二乘法 C. 加权残差平方和最小 D. 残差平方和最小
A. 用残差与解释变量的散点图来分析异方差问题 B. 用残差的平方与解释变量的散点图来分析异方差问题 C. 用残差与残差滞后一期的散点图来分析自相关问题 D. 用残差随时间的变动图来分析自相关问题
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