在自相关情况下,常用的估计方法( )
A: 普通最小二乘法
B: 广义差分法
C: 工具变量法
D: 加权最小二乘法
A: 普通最小二乘法
B: 广义差分法
C: 工具变量法
D: 加权最小二乘法
B
举一反三
- 在随机项序列自相关情况下，常用的估计方法（ ）。 A: 普通最小二乘法 B: 工具变量法 C: 广义差分法 D: 加权最小二乘法
- 如果模型存在自相关，可以采用（）消除自相关 A: 加权最小二乘法 B: B：广义差分法 C: 广义最小二乘 D: 工具变量法
- 对于自适应预期模型，采用什么方法估计参数比较合适（） A: 普通最小二乘法 B: 加权最小二乘法 C: 工具变量法 D: 广义差分法
- 对于自适应预期模型，采用____估计参数比较合适。 A: 普通最小二乘法 B: 加权最小二乘法 C: 工具变量法 D: 广义差分法
- 对于自适应预期模型，采用什么方法估计参数比较合适（） A: A普通最小二乘法 B: B加权最小二乘法 C: C工具变量法 D: D广义差分法
内容
- 0
对于Koyck变换后自回归模型与自适应预期模型，估计方法可采用（）。 A: 加权最小二乘法 B: 广义差分法 C: 普通最小二乘法 D: 工具变量法
- 1
如果模型中出现内生性问题时,最常用的估计方法是( ) A: 普通最小二乘法 B: 加权最小二乘法 C: 差分法 D: 工具变量法
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线性回归模型常用的参数估计方法是（） A: 最大二乘法 B: 最小残差和法 C: 最大残差和法 D: 最小二乘法
- 3
在线性回归模型中，如果存在异方差，则常用的估计方法是（ ） A: 广义差分法 B: 工具变量法 C: 一阶差分法 D: 加权最小二乘法
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下列方法中，可克服多重共线性的是（）。 A: 差分法 B: 加权最小二乘法 C: 工具变量法 D: 广义最小二乘法