中国大学MOOC: 移动平均模型（即MA模型）可以被视作多个_______过程（即各期的随机干扰项）的线性组合
白噪声
举一反三
- 中国大学MOOC: 在自适应预期模型中，滞后被解释变量与随机干扰项同期无关
- 中国大学MOOC: 当交易组合包含期权时，线性模型只是一个近似模型，并没有考虑交易组合的Gamma项
- 一元线性回归模型，对随机干扰项做了哪些假设？
- 考虑如下非随机模型(即不含随机误差项的模型)。它们是线性回归模型吗?若不是，可以通过适当的代数变换使之转化为线性模型吗?[br][/br][tex=5.714x2.571]wCKspqfqw4RkFwOMJduOQvk1b0sxe6GfLnupRQjuYVko+Mzf4UkicDcSqs4IISU/[/tex]
- 考虑如下非随机模型(即不含随机误差项的模型)。它们是线性回归模型吗?若不是，可以通过适当的代数变换使之转化为线性模型吗?[br][/br][tex=10.429x2.643]wCKspqfqw4RkFwOMJduOQjAkhX3At+4mwF4iVFG7A6ZYjA8fP+g7mpvTOyLLK3ttQCF0uaHtvaEVoWYNwQc9YqBPN5QXxB0SUBqQ4lw0LWI=[/tex]
内容
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考虑如下非随机模型(即不含随机误差项的模型)。它们是线性回归模型吗?若不是，可以通过适当的代数变换使之转化为线性模型吗?[br][/br][tex=5.714x2.643]nLs7Y3+1gtJ5/RBeBMk6OyV5JfTwLtsyvlKjGuykroehG7pE35pLaKRsNjfQxXWo[/tex]
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中国大学MOOC: 目前，为简化起见，一般假设线性模型的随机扰动项服从正态分布。
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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
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中国大学MOOC: 固定效应模型与随机效应模型区别在于是否有随机扰动项。
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中国大学MOOC: EGARCH模型是线性模型，TGARCH模型是非线性模型