局部调整模型不具有下面的特点( )。
A: 原始模型中被解释量为不可观测值
B: 调整后的模型为一阶自回归模型
C: 模型中的滞后被解释变量与随机扰动项不相关
D: 模型中的随机扰动项存在自相关
A: 原始模型中被解释量为不可观测值
B: 调整后的模型为一阶自回归模型
C: 模型中的滞后被解释变量与随机扰动项不相关
D: 模型中的随机扰动项存在自相关
举一反三
- 关于自回归模型，下列表述正确的有 A: 估计自回归模型时的主要问题在于，滞后被解释变量的存在可能导致它与随机干扰项相关，以及随机干扰项出现序列相关 B: Koyck模型和自适应预期模型都存在随机解释变量与随机干扰项同期相关问题 C: 局部调整模型中随机解释变量与随机干扰项没有同期相关，因此可以应用OLS估计 D: 无限期分布滞后模型通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型
- 自回归模型一定存在随机扰动项自相关
- 下列哪个模型可用DW检验进行扰动项自相关检验（ ） A: 局部调整模型 B: 自适应预期模型 C: 自回归分布滞后模型 D: 有限分布滞后模型
- 模型中有的解释变量与随机扰动项相关，这样的解释变量被称为外生解释变量。
- 多元线性回归模型假设随机扰动项与解释变量()