如果∣ei∣与Xi之间存在线性关系，则认为异方差的形式为（）

如果∣ei∣与√Xi之间存在线性关系，则认为异方差形式为（）

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如果普通最小二乘法估计残差ei与Xi有显著的形式为∣ei∣=0.2875 Xi+vi的关系，则加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（）

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若假定t期解释变量观测值与同期被解释变量希望达到水平之间存在线性关系，则这种理论假定属于（）

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如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）

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消费和收入之间如存在线性关系，消费可分为（）。

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如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）

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如果同阶单整的线性组合是平稳时间序列，则这些变量之间的关系是（）。

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什么是随机扰动项和剩余项（残差）？它们之间的区别是什么？ 总体回归函数中，被解释变量个别值Yi 与条件期望E(Y|Xi) 的偏差是随机扰动项ui 。样本回归函数中，被解释变量个别值Yi 与样本条件均值的偏差是残差项ei 。残差项ei 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项ui ，可视为对随机扰动项ui 的估计。 总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测的；而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。

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因为折现率与净现值不是线性关系，故为保证IRR的精度，i2与i1之间的差距一般以不超过（）为宜，最大不宜超过（）

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