多选题

在包含有随机解释变量的回归模型中,可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有,此工具变量( )。

A. 与该解释变量高度相关
B. 与其它解释变量高度相关
C. 与随机误差项高度相关
D. 与该解释变量不相关
E. 与随机误差项不相关

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多选题
在包含有随机解释变量的回归模型中,可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有,此工具变量( )。
A.与该解释变量高度相关 B.与其它解释变量高度相关 C.与随机误差项高度相关 D.与该解释变量不相关 E.与随机误差项不相关
答案
判断题
DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量,随机扰动项满足一阶自回归形式并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量,且回归模型含有不为零的截距项()
答案
判断题
DW检验假设条件为解释变量X为非随机变量,随机扰动项满足一阶自回归形式并且回归模型中含有滞后因变量作为解释变量,且回归模型不含有不为零的截距项()
答案
单选题
DW检验的假设条件有()。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足i=ρi-1+ViⅢ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ
答案
单选题
DW检验的假设条件有( )。 Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量 Ⅱ.随机扰动项满足i=ρi-1+Vi Ⅲ. 回归模型含有不为零的截距项 Ⅳ. 回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ C.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
答案
单选题
DW检验的假设条件有(  )。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足mi=rmi-1+niⅢ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
A.Ⅱ、Ⅳ B.Ⅲ、Ⅳ C.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
答案
主观题
回归分析中解释变量为非随机变量,被解释变量为()
答案
单选题
DW检验的假设条件有( )。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项,满足μi=ρμi-1+viⅢ.方回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
A.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
答案
单选题
按经典假设,线性回归模型中的解释变量应是非随机变量,且( )。
A.与随机误差项不相关 B.与残差项不相关 C.与被解释变量不相关 D.与回归值不相关
答案
单选题
DW检验的假设条件有(  )。I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υiⅢ回归模型含有不为零的截距项IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
A.I、II、III、IV B.I、II、III C.II、III、IV D.I、II、IV
答案
热门试题
DW检验的假设条件有()。<br/>Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量<br/>Ⅱ.随机扰动项满足mi=rmi-1+ni<br/>Ⅲ.回归模型含有不为零的截距项<br/>Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 DW检验的假设条件有()。<br/>I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量<br/>Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υi<br/>Ⅲ回归模型含有不为零的截距项<br/>IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 在多元线性回归模型中,如果某解释变量对其他解释变量回归的决定系数接近于1,则表明模型中存在()。 含有随机解释变量的线性回归模型,其普通最小二乘法估计量都是有偏的。 随机解释变量是指在现实经济现象中,解释变量是不可控的,解释变量的观测值具有随机性,并且与模型的随机误差项可能有相关关系 线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。( ) 线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果() 随机解释变量问题 如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的自相关。 如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的自相关() 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 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( ) Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ.随机误差项服从正态分布 Ⅲ.各个随机误差项的方差相同 Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 工具变量替代随机解释变量后,实际上是工具变量变为了解释变量。() 在回归模型中,随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。( ) 存在随机解释变量的情形包括()。 中国大学MOOC: 耐用品存量调整模型的随机解释变量与随机误差项 在回归模型中,随机误差项反映了自变量对因变量的影响。 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是(  )。I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ 随机误差项服从正态分布Ⅲ 各个随机误差项的方差相同Ⅳ 各个随机误差项之间不相关 通过比较回归模型中解释变量系数的绝对值,就可以判断不同解释变量对被解释变量影响程度的高低. 在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明 模型中存在()
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