对于适应预期模型,估计模型参数应采用( ) 。
A: 普通最小二乘法
B: 工具变量法
C: 广义最小二乘法
D: 间接最小二乘法
A: 普通最小二乘法
B: 工具变量法
C: 广义最小二乘法
D: 间接最小二乘法
B
举一反三
- 对于自适应预期模型，估计模型参数应采用（）。 A: 普通最小二乘法 B: 间接最小二乘法 C: 二阶段最小二乘法 D: 工具变量法
- 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
- （），又称最小平方法。 A: 最小二乘法 B: 最大二乘法 C: 扩大时距法 D: 移动平均法
- 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
- 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
内容
- 0
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
- 1
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
- 2
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
- 3
如果模型存在序列相关，可以采用()估计模型的参数。 A: 广义最小二乘法 B: 普通最小二乘法
- 4
解决“数据饱和”情况下的最小二乘辨识方法有哪些? A: 带遗忘因子的最小二乘法 B: 广义最小二乘法 C: 限定记忆最小二乘法 D: 辅助变量法