自回归模型一定存在随机扰动项自相关
举一反三
- 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
- 一阶自回归模型随机扰动项存在一阶自相关，关于随机扰动项下列说法正确的是（） A: 随机扰动项可以经过变换由独立同分布随机误差序列表示 B: [img=76x25]18033804884e31b.png[/img] C: [img=76x25]1803380491b5e2c.png[/img] D: [img=129x49]180338049a2adeb.png[/img]
- 检验一阶自回归模型随机扰动项是否存在自相关，为什么用BG检验或德宾[tex=0.643x1.0]8+M7OwdUGZPUoOQAaQHP2A==[/tex]检验而不用DW检验?
- 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
- 若回归模型中随机扰动项与解释变量成比例,则我们说存在 A: 自相关 B: 异方差性 C: 多重共线性 D: 非正态性