采用差分法等变换模型形式的方法主要用于检验
举一反三
- 如果模型被检验证明存在序列相关性,则可以采用广义差分法消除自相关
- 对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有()。 A: 加权最小二乘法 B: 差分法 C: 改变模型的数学形式 D: 移动平均法
- 当回归模型出现异方差,可以采用下列哪些方法( ) A: 广义差分法 B: 广义最小二乘法 C: 变换模型的函数形式,考虑双对数模型或半对数模型 D: 使用white的异方差校正后的标准误 E: 侦测是否遗漏了重要变量
- 对原模型[img=119x24]17e0c91c0cbcb85.png[/img],经过模型变换后,变为[img=119x24]17e0c91c1a980d7.png[/img],其中[img=87x24]17e0c91c290dcca.png[/img],[img=100x24]17e0c91c36315e6.png[/img],[img=86x24]17e0c91c43c7ffb.png[/img]。该方法( )。 A: 可减弱模型多重共线性 B: 叫广义差分法 C: 叫一阶差分法 D: 变换后模型可能会违背某些线性回归经典假定
- 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