在线性回归模型中,当解释变量 [图]与随机扰动项 [图]...
在线性回归模型中,当解释变量与随机扰动项相关时,OLS估计量与IV估计量都是一致的,尽管前者是有偏的。
在线性回归模型中,当解释变量与随机扰动项相关时,OLS估计量与IV估计量都是一致的,尽管前者是有偏的。
A.除了解释变量X意外的其他被忽略或者无法量化的因素对被解释变量Y的影响
B.变量观测值的观测误差
C.模型关系可能存在设定误差
D.其他随机因素的干扰
A.随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项
B.随机解释变量与随机误差项正相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项
C.随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会高估截距项而低估斜率项
D.随机解释变量与随机误差项负相关,OLS估计会低估截距项而高估斜率项
在经典多元线性回归分析中,随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别()。
参考答案:错误
A.无限期分布滞后模型不可以转换为一阶自回归模型
B.科伊克模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机干扰项同期相关问题
C.局部调整模型中解释变量与随机干扰项没有同期相关,因此可以应用OLS估计
D.自适应预期模型最初表现形式是Yt=β0+β1Xte+μt
E.估计自回归模型时的主要问题在于滞后被解释变量的存在可能导致它与随机干扰项相关,以及随机干扰项出现序列相关
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