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[判断题]
用于进行广义差分变换的自相关系数p的常用估计方法有科克伦-奥科特迭代法和杜宾两步法。()此题为判断题(对，错)。
提问人：网友Iamxdg
发布时间：2022-01-06
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A.科克伦-奥科特迭代法
B.杜宾两步法
C.加权最小二乘法
D.回归法
E.DW法
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第2题
时间序列的Box-Jenkins建模思想主要包括如下哪些步骤？
A.对原序列进行平稳性检验, 如果序列不平稳, 通过差分变换或者其他变换, 使序列平稳
B.通过相关系数法或准则函数法, 确定ARMA模型的阶数p和q
C.估计模型的未知参数, 并检验参数的显著性
D.进行诊断分析, 残差检验
第5题
在下列修正序列自相关的方法中，不能修正高阶自相关的方法是（）
A.利用DW统计量值估计自相关系数，并作广义差分回归；
B.Cochrane-Orcutt（科克伦-奥克特）迭代法
C.Durbin（德宾）两步法
D.利用辅助回归法估计自相关系数，并作广义差分回归。
第6题
估计希尔德需思-卢扫描或搜寻程序。由于在下列一阶自回归模式中预期ρ落在-1与+1之间，为确定它的
估计希尔德需思-卢扫描或搜寻程序。由于在下列一阶自回归模式中
预期ρ落在-1与+1之间，为确定它的位置，希尔德需思和卢提出一种系统的“扫描"或搜寻程序。他们建议在-1与+1之间按一定的问隔，比方说，每隔0.1单位试选ρ值，并通过广义差分方程(12.6.5)对数据做变换。即把ρ选为-0.9，-0.8，....0.8，0.9.对每一选取的p值，做一个广义差分回归并得到相应的RSS：
。希尔德需思和卢建议最后选择使RSS最小(从而使R2最大)的p值。如果需要更精细的结果，则还可采用更小的单位间隔，如每隔0.01单位，把ρ取为-0.99，-0.98，...0.90，0.91，等等。
a.希尔德雷思-卢程序有何优越性？
b.怎样知道最后选取的p值所做的数据转换事实上能保证
最小？
第8题
判明以下陈述的真伪，简单地陈述你的理由。a.当出现自相关时，OLS估计量是偏误的和非有效的。b.德
判明以下陈述的真伪，简单地陈述你的理由。
a.当出现自相关时，OLS估计量是偏误的和非有效的。
b.德宾-沃森d检验假定误差项ut的方差有同方差性。
c.用一阶差分变换消除自相关的方法是假定自相关系数ρ为-1。
d.如果一个是一阶差分形式的回归，而另一个是水平值形式的回归，那么，这两个模型的R2值是不可直接比较的。
e.一个显著的德宾沃森d统计量不一定意味着一阶自相关。
f.在出现自相关时，通常计算的预报值的方差和标准误就不是有效的。
g.把一个(或多个)重要的变虽从回归模型排除出去可能导致一个显著的d值。
h.在AR(1)模式中，假设p=1既可通过贝伦布鲁特-韦布g统计虽也可通过德宾一沃森d统计量来检验
i.如果在Y的一阶差分对x的一阶差分的回归中有一常数项和一线性趋势项，就意味着在原始模型中有个线性项和一个二次趋势项。
，用实际数据测得一阶自相关系数为0.6451，则广义差分被解释变量是
