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当随机误差项存在自相关时,进行单位根检验通过实现

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如果模型yt=β0+β1xt+ut,可以说明不存在随机误差项自相关问题的是() 可以用来检验随机误差项是否存在序列相关性的常用方法包括()。 检验误差包括 、随机误差和粗大误差。 多重共线性的含义是指: 解释变量与随机误差项相关|解释变量与随机误差项高度相关|解释变量之间低度相关|解释变量之间高度相关 DW检验的零假设是(ρ为随机误差项的一阶相关系数)( )。 如果线性回归模型中随机误差项的方差不是(),则称随机误差项具有异方差性。 随机误差又叫 误差,随机误差决定了测量的 。 序列相关量指回归模型的随机误差项之间存在某种相关性。() 计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的异方差检验、()检验、解释变量的()检验。 随机误差可通过()方法减免 随机误差项互不相关对于回归模型y=XB+ U,是基本假设之一, 如果对于不同的样本点,随机误差项之间存在某种相关性,则出现序列相关性(Serial Correlation)。() 随机误差的评定以作为随机误差的极限偏差() 随机误差项方差的估计量公式( )。 随机误差 检验时间序列的平稳性方法通常采用单位根检验,常用的单位根检验方法有 () 检验时间序列的平稳性方法通常采用单位根检验,常用的单位根检验方法有() 通过修正可以消除系统误差和随机误差。 系统误差可以进行修正,随机误差无法进行修正。 系统误差可以进行修正,随机误差无法进行修正() 检验时间序列的平稳性方法通常采用单位根检验,不是常用的单位根检验方法有 ()
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