A) 博弈论 B) 回归分析 C) 决策树 D) 假设检验
A) 相关性显示变量之间的关系，因果关系则意味着一个变量直接影响另一个变量 B) 因果关系比相关关系更可靠 C) 计量经济学中的相关性等同于因果关系 D) 相关性比因果关系更强
A) 预测未来经济趋势的方法 B) 经济变量的分类 C) 对单一时间点的数据进行分析 D) 对长期收集的数据进行研究
A) 内生性 B) 多重共线性 C) 异方差 D) 自相关性
A) 对经济数据进行分类 B) 预测未来经济趋势 C) 检验内生性 D) 估计因变量和自变量之间的关系
A) 数值连续变化的变量 B) 用于测试自相关性的变量 C) 仅用于非线性回归的变量 D) 取值为 0 或 1 的变量，表示类别
A) 时间序列数据代表实体，横截面数据代表时间 B) 横截面数据是连续的，时间序列数据是分类的 C) 横截面数据是在单个时间点收集的，时间序列数据是在一段时间内收集的 D) 横截面数据用于预测，时间序列数据用于分析
A) 误差项的方差不变 B) 误差项不相关 C) 残差呈正态分布 D) 模型是线性的
A) 当误差项的方差不恒定时 B) 一种自相关 C) 数据中存在异常值 D) 回归分析中的不确定性度量
A) 重叠线段 B) 最优线性解 C) 普通最小二乘法 D) 运算最小序列
A) Econometrica B) Econometric Reviews C) The Journal of Applied Econometrics D) The Review of Economics and Statistics
A) 偏差 (Bias) B) 一致性 (Consistency) C) 无偏性 (Unbiasedness) D) 效率 (Efficiency)
A) 反事实信息。 B) 历史趋势。 C) 定性洞察。 D) 随机抽样数据。
A) 贝叶斯统计 B) 普通最小二乘法 (OLS) C) 最大似然估计 D) 广义矩估计法
A) 普通最小二乘法。 B) 差分法。 C) Card (1999)。 D) 回归不连续设计。
A) P值操纵 B) 模型设定偏差 C) 共线性 D) 双向因果关系
A) 贝叶斯计量经济学 B) 时间序列分析 C) 随机对照试验 D) 结构因果模型
A) 广义矩估计法 B) 贝叶斯统计 C) 普通最小二乘法 (OLS) D) 经典或频率学方法
A) 需要一个大型数据集。 B) 需要高级统计软件。 C) 需要专家共识。 D) 必须了解反事实情况。
A) 扬·廷伯根 (Jan Tinbergen) B) 拉格纳·弗里什 (Ragnar Frisch) C) 亨利·路德韦尔·摩尔 (Henry Ludwell Moore) D) 尤德尼·尤尔 (Udny Yule)
A) 通过增加研究样本量。 B) 通过采用准实验方法。 C) 仅使用历史数据。 D) 完全忽略该批评。
A) 效率 B) 偏差 C) 一致性 D) 无偏性
A) 在没有数据的情况下构建复杂的理论模型。 B) 从大型数据集提取简单的关系。 C) 在经济研究中忽略统计分析。 D) 仅关注历史数据。
A) 维尔弗雷多·帕累托的《政治经济学手册》 B) 亨利·路德韦尔·摩尔的《综合经济学》 C) 弗朗西斯·伊西德罗·埃德沃斯的《数学心理学》 D) 威廉·佩蒂爵士的《政治算术》 |