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5.4 样本自相关与部分自相关函数 5.5 自相关性检验 5.6 ARMA模型的实证分析及应用 5.7 实例应用:中国CPI通胀率的AR模型
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Ch. 15 Forecasting Having considered in Chapter 14 some of the properties of ARMA models, we now show how they may be used to forecast future values of an observed time series. For the present we proceed as if the model were known ecactly Forecasting is an important concept for the studies of time series analysis. In the scope of regression model we usually
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一、单项选择题 1、双对数模型 Y = β + β10 lnlnln X + μ 中,参数 β1的含义是 ( C ) A. Y 关于 X 的增长率 B .Y 关于 X 的发展速度 C. Y 关于 X 的弹性 D. Y 关于 X 的边际变化
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一、单项选择题 1、设 OLS 法得到的样本回归直线为Y X i β β 1 2 i i = + + e   ,则点( ) X ,Y ( B ) A.一定不在回归直线上 B.一定在回归直线上 C.不一定在回归直线上 D.在回归直线上方
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一、单项选择题 1、把反映某一总体特征的同一指标的数据,按一定的时间顺序和时间间 隔排列起来,这样的数据称为( B ) A. 横截面数据 B. 时间序列数据 C. 修匀数据 D. 原始数据
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一、单项选择题 1、对样本的相关系数γ ,以下结论错误的是( A ) A. γ 越接近 0, X 与Y 之间线性相关程度高 B. γ 越接近 1, X 与Y 之间线性相关程度高 C. −≤ ≤ 1 γ 1 D、γ = 0,则在一定条件下 X 与Y 相互独立
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一、单项选择题 1、在满足经典假定条件的回归分析中,下列有关解释变量和被解释变量的 说法正确的有( C ) A.被解释变量和解释变量均为非随机变量 B. 被解释变量和解释变量均为随机变量 C.被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量 D. 被解释变量为非随机变量,解释变量为随机变量
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一、单项选择题 1、下列说法正确的有( C ) A.时序数据和横截面数据没有差异 B.对总体回归模型的显著性检验没有必要 C.总体回归方程与样本回归方程是有区别的 D.判定系数 不可以用于衡量拟合优度 2 R
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一、数据及其类型 二、变量及其类型 三、参数 四、随机扰动项 五、方程及其种类 六、模型
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问题的提出 在前述基本假定下OLS估计具有BLUE的优 良性。 然而实际问题中,这些基本假定往往不能 满足,使OLS方法失效不再具有BLUE特性 估计参数时,必须检验基本假定是否满足 ,并针对基本假定不满足的情况,采取相 应的补救措施或者新的方法
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