当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验通过实现

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 随机误差的评定以作为随机误差的极限偏差（） 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 随机误差项方差的估计量公式( )。 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 （）