第五章异方差性、判断题在异方差的情况下,通常预测失效
(T)当模型存在异方差时,普通最小二乘法是有偏的
(F)存在异方差时,可以用广义差分法进行补救
(F)存在异方差时,普通最小二乘法会低估参数估计量的方差
(F)如果回归模型遗漏一个重要变量则 OLS 残差必定表现出明显的趋势
(T)二、单项选择题1
Goldfeld-Quandt 方法用于检验(A•异方差性 B
在异方差性情况下,常用的估计方法是A
一阶差分法 B
广义差分法3
White 检验方法主要用于检验(AA
异方差性 B
下列哪种方法不是检验异方差的方法C
随机解释变量D)C
工具变量法D
多重共线性D
加权最小二乘法C
随机解释变量D)C
戈里瑟检验D
多重共线性A
戈德菲尔特匡特检验 B
加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即(B)A
重视大误差的作用,轻视小误差的作用 B
重视小误差的作用,轻视大误差的作用C
重视小误差和大误差的作用 D
轻视小误差和大误差的作用D
方差膨胀因子检验6
如果戈里瑟检验表明,普通最小二乘估计结果的残差 e与 X
有显著的形式iie 二 0
28715x+vi的相关关系( vi满足线性模型的全部经典假设),则用加权最小二乘法估计模型参数时,权数应为(BA
—x2i1C
设回归模型为 y
二bx工 xy-b二B
其中 Var(u)=GX2,则 b 的最有效估计量为(D)
n工X2一(为 X)2C
b二-工冬X-X
容易产生异方差的数据是(C)A
时间序列数据 B
平均数据 C
横截面数据 D
年度数据9•假设回归模型为 Y++u,其中 Var(u)=GX2,则使用加权最小二乘法估计模
◎2HQ2=0121D