若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计参数应采用()。
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当模型存在一阶自相关情况下,常用的估计方法是()
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若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。
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如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关,普通最小二乘估计仍具备()。
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采用一阶差分法估计一阶自相关模型,适合于()
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DW检验不适用于以下情况下的一阶自相关性检验()。
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检验一阶自回归模型随机扰动项是否存在自相关,为什么用德宾h-检验而不用DW检验?
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在对某国“实际通货膨胀率(Y)”与“失业率(X1)”、“预期通货膨胀率(X2)”的关系的研究中,建立模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi,利用EViews软件进行参数估计,得到了如下估计结果: 可否判断模型是否存在一阶自相关?为什么?(显著性水平α取5%,已知α=5%、n=16、k=2时,dL=0.98,dU=1.54)
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已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1,则DW统计量近似等于()
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