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若回归模型修正了非纯序列相关问题后，无需检验纯序列相关问题。

参考答案和解析
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更多 “若回归模型修正了非纯序列相关问题后，无需检验纯序列相关问题。” 相关考题
考题 对于分布滞后模型，时间序列资料的序列相关问题，就转化为（）。A.异方差问题B.多重共线性问题C.多余解释变量D.随机解释变量
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考题 什么是虚假序列相关？如何避免虚假序列相关问题。
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考题 当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关。（ ）
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考题 经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（ ）A.异方差问题 B.多重共线性问题 C.序列相关性问题 D.设定误差问题
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考题 DW检验不适用一下列情况的序列相关检验（ ）。A.高阶线性自回归形式的序列相关B.一阶非线性自回归的序列相关C.移动平均形式的序列相关D.正的一阶线性自回归形式的序列相关E.负的一阶线性自回归形式的序列相关
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考题 D-W检验是一种检验序列自相关的方法，应用该方法时需要满足的假定条件是（ ）。A.解释变量非随机 B.随机干扰项为一阶自回归形式 C.回归模型中不应含有滞后应变量作为解释变量 D.回归模型含有截距项 E.回归模型为一元形式
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考题 ARIMA模型常应用在下列（ ）模型中。A：一元线性回归模型 B：多元线性回归模型 C：非平稳时间序列模型 D：平稳时间序列模型
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考题 回归检验法可以处理回归模型中常见的（ ）问题。A.异方差性 B.序列相关性 C.多重共线性 D.同方差性
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考题 ARIMA模型常应用在下列（ ）模型中。A.一元线性回归模型 B.多元线性回归模型 C.非平稳时间序列模型 D.平稳时间序列模型
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考题 一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（ ）。A、多重共线性 B、自相关 C、异方差 D、序列相关性
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考题 ADF检验可以用来检验含有高阶序相关的序列是否平稳性问题。（ ）
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考题 ADF检验可以用来检验含有高阶序列相关的序列是否平稳性问题。( )
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考题 根据DW指标数值做出的合理判断是( )。A.回归模型存在多重共线性 B.回归模型存在异方差问题 C.回归模型存在一阶负自相关问题 D.回归模型存在一阶正自相关问题
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考题 若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法
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考题 在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的序列相关问题就表现为（）。A、异方差问题B、自相关问题C、多重共线性问题D、随机解释变量问题
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考题 DW检验不适用一下列情况的序列相关检验（）。A、高阶线性自回归形式的序列相关B、一阶非线性自回归的序列相关C、移动平均形式的序列相关D、正的一阶线性自回归形式的序列相关E、负的一阶线性自回归形式的序列相关
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考题 有限自回归模型一般不存在下列哪个问题？（）A、随机解释变量问题B、近似多重共线性问题C、序列相关问题D、完全多重共线性问题
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考题 对于自回归模型，检验是否存在序列相关的方法是（）A、DW检验B、方差比检验C、自相关系数检验D、h检验法
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考题 若计算的DW统计量为2，则表明该模型（）A、不存在一阶序列相关B、存在一阶正序列相关C、存在一阶负序列相关D、存在高阶序列相关
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考题 对于分布滞后模型，时间序列资料的序列相关问题，就转化为（）。A、异方差问题B、多重共线性问题C、多余解释变量D、随机解释变量
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考题 经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（）。A、异方差问题B、多重共线性问题C、序列相关性问题D、设定误差问题
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考题 下列检验方法中，可用于检验序列相关性的是（）。A、Gleiser检验B、回归检验C、G-Q检验D、White检验
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考题 F检验主要用以检验（）。A、相关系数的显著性B、回归系数的显著性C、回归方程的显著性D、残差序列是否相关
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考题 问答题什么是虚假序列相关？如何避免虚假序列相关问题。
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考题 单选题回归模型进行自相关检验，直接用DW检验，那么DW的值接近于几，检验是否有效：（）-[DW=0时，残差序列存在完全正自相关，DW=（0，2）时，残差序列存在正自相关，DW=2时，残差序列无自相关，DW=（2，4）时，残差序列存在负自相关，DW=4时，残差序列存在完全负自相关。]A 1B 2C 3D 4
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考题 单选题在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的序列相关问题就表现为（）A 异方差问题B 自相关问题C 多重共线性问题D 随机解释变量问题
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考题 单选题若计算的DW统计量为2，则表明该模型（）A 不存在一阶序列相关B 存在一阶正序列相关C 存在一阶负序列相关D 存在高阶序列相关
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考题 单选题对于自回归模型，检验是否存在序列相关的方法是（）A DW检验B 方差比检验C 自相关系数检验D h检验法
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