假设某需求函数为$Y_t = \beta_0 + \beta_1X_t

单选题假设某需求函数为$Y_t = \beta_0 + \beta_1X_t + u_t$，为了考虑“季节”因素（春、夏、秋、冬四个不同的状态），引入4个虚拟变量形成截距变动模型，则模型的（）

A、参数估计量将达到最大精度

B、参数估计量是有偏估计量

C、参数估计量是非一致估计量

D、参数将无法估计

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相关试题

单选题设Y表示实际观测值，$$\hat{Y}$$表示OLS估计回归值，则下列哪项成立（）。

A、$$\hat{Y}$$=Y

B、$$\hat{Y}$$=$$\overline{Y}$$

C、$$\overline{\hat{Y}}$$=Y

D、$$\overline{\hat{Y}}$$=$$\overline{Y}$$

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单选题设样本回归模型为$$Y_i = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1X_i + e_i$$，则普通最小二乘法确定的$$\hat{\beta}_1$$的公式中，错误的是（）。

A、$$\hat{\beta}_1 = \frac{\sum(X_i - \overline{X})(Y_i - \overline{Y})}{\sum(X_i - \overline{X})^2}$$

B、$$\hat{\beta}_1 = \frac{n\sum X_iY_i - \sum X_i\sum Y_i}{n\sum X_i^2 - (\sum X_i)^2}$$

C、$$\hat{\beta}_1 = \frac{\sum X_iY_i - n\overline{X}\overline{Y}}{\sum X_i^2 - n\overline{X}^2}$$

D、$$\hat{\beta}_1 = \frac{n\sum X_iY_i - \sum X_i\sum Y_i}{\sigma_x^2}$$

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单选题参数β的估计量$$\hat{\beta}$$具备有效性是指（）。

A、var($$\hat{\beta}$$)=0

B、var($$\hat{\beta}$$)为最小

C、($$\hat{\beta}$$-β)=0

D、($$\hat{\beta}$$-β)为最小

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单选题对回归模型$$Y_i = \beta_0 + \beta_1X_i + u_i$$进行检验时，通常假定$$u_i$$服从（）。

A、N(0,$$\sigma_i^2$$)

B、t(n-2)

C、N(0,$$\sigma^2$$)

D、t(n)

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单选题在总体回归直线E（$$\hat{Y}$$）=$$\beta_0 + \beta_1X$$中，$$\beta_1$$表示（）。

A、当X增加一个单位时,Y增加$$\beta_1$$个单位

B、当X增加一个单位时,Y平均增加$$\beta_1$$个单位

C、当Y增加一个单位时,X增加$$\beta_1$$个单位

D、当Y增加一个单位时,X平均增加$$\beta_1$$个单位

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单选题产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为$$\hat{Y}$$=356-1.5X，这说明（）。

A、产量每增加一台,单位产品成本增加356元

B、产量每增加一台,单位产品成本减少1.5元

C、产量每增加一台,单位产品成本平均增加356元

D、产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元

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单选题对于$$Y_i = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1X_i + e_i$$，以$$\hat{\sigma}$$表示估计标准误差，$$\hat{Y}$$表示回归值，则（）。

A、$$\hat{\sigma}$$=0时,$$\sum(Y_i - \hat{Y})$$=0

B、$$\hat{\sigma}$$=0时,$$\sum(Y_i - \hat{Y})^2$$=0

C、$$\hat{\sigma}$$=0时,$$\sum(Y_i - \hat{Y})$$为最小

D、$$\hat{\sigma}$$=0时,$$\sum(Y_i - \hat{Y})^2$$为最小

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单选题以Y表示实际观测值，$$\hat{Y}$$表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（）。

A、$$\sum(Y_i - \hat{Y})$$=0

B、$$\sum(Y_i - \hat{Y})^2$$=0

C、$$\sum(Y_i - \hat{Y})$$=最小

D、$$\sum(Y_i - \hat{Y})^2$$=最小

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