A.完全多重共线性下,参数估计值不确定B.不完全多重共线性下,可以得到参数估计值C.完全多重共线性下,参数估计值的方差无限大D.不完全多重共线性下,参数估计值的方差无限大
多项选择题采用差分方式降低模型多重共线性时,可能存在的问题包括()。
A.差分会丢失一些信息B.差分模型的误差项可能存在序列相关C.可能会违背经典线性回归模型的相关假设D.对模型多重共线性不产生任何影响
多项选择题当模型存在不完全多重共线性时,可能产生的后果包括()。
A.参数估计值的方差增大B.参数区间估计时,置信区间变大C.假设检验容易做出错误判断D.参数区间估计时,置信区间变小
多项选择题多重共线性包含()。
A.完全多重共线性B.不完全多重共线性C.解释变量间精确的线性关系D.非线性关系
多项选择题多重共线性的修正方法包括()。
A.广义差分法B.广义最小二乘法C.经验方法D.逐步回归法
多项选择题当模型存在完全多重共线性时,可能产生的后果包括()。
A.参数的估计值不确定B.参数的估计值能确定C.参数估计值的方差无限大D.参数估计值的方差无限小
单项选择题不完全多重共线性下,对参数区间估计时,置信区间趋于()
A.变大B.变小C.不变D.难以估计
单项选择题一般而言,如果每两个解释变量的简单相关系数(零阶相关系数)比较高,例如大于(),则可认为存在着较严重的多重共线性。
A.0.5B.0.6C.0.7D.0.8
单项选择题存在严重的完全多重共线性时,参数估计量的方差()
A.无限大B.减小C.增大D.等于0
判断题如果回归模型中遗漏一个重要变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势。
判断题如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中不存在异方差性。
判断题当模型存在异方差时,参数估计的无偏性仍然成立。
判断题拉格朗日乘数(LM)检验法可以用于检验模型的高阶自相关情况。
判断题在随机误差项为一阶自回归的相关形式时,随机误差依然是零均值同方差的误差项。
判断题经济系统的惯性是导致模型出现自相关问题的一个重要原因。
多项选择题当模型只存在一阶自相关问题时,使用OLS得到的参数估计量()特征。
A.仍具有无偏性B.仍具有有效性C.不再具有有效性D.不再具有无偏性