大样本条件下,时间序列回归要保证 OLSE的渐进有效性不需要满足以下哪项假定？

A.结构方程必须是过度识别的

B.结构方程中的随机误差项满足线性模型的基本假定

C.相应的简化式方程中的随机误差项也满足线性模型的基本假定

D.模型中的所有前定变量之间不存在严重的多重共线性

E.样本容量足够大

A.有偏性

B.非线性特性

C.有效性

D.非一致性

A.线性

B.无偏性

C.有效性

D.一致性

A.假定事物过去的规律会同样延续未来

B.假定事物过去的规律不会延续到未来

C.假定事物的未来是不会有变化

D.假定事物的未来是有规律变化的

A.多因了相关回归预测法

B.线性回归预测法

C.儿何平均数预测法

D.指数曲线回归预测法

A.多重共线性

B.异方差

C.自相关

D.设定偏误

A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量

B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善

C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测

D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性

A.聚类模型

B.分类模型

C.回归模型

D.置信区间

A.33.33

B.40

C.38.09

D.36

A.指标分析方法

B.一般线性回归

C.时间序列统计模型

D.参数检验