用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型，并赋予时间变量t所需要的值，从而得到相应时刻的时间序列未来值，这就是趋势外推法。

在一元线性回归模型中，y通常称为（ ）

A、回归元

B、自变量

C、被解释变量

D、因变量

A、1

B、0

C、-1

D、+∞

E、-∞

A、在模型中引入两个及以上虚拟变量作解释变量时才有可能出现

B、会影响OLS估计量的小样本性质

C、即“虚拟变量陷阱”

D、即“虚拟变量陷阱”

A、因变量Y对于未知回归系数是线性

B、因变量Y对于自变量X是线性的

C、模型中允许存在出现这样的项

D、模型中允许存在这样的项

A、分离变量

B、常数变易

C、变量代换

D、以上三种方法