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[主观题]

比较Probit模型和Logit模型的差别 加法法则引入虚拟变量时,参数的含义该如何解读? 为什么有m个互斥类型的时候,我们只能设置m-1个虚拟变量?

提问人:网友yzy14533 发布时间:2022-01-07
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第1题
以下关于虚拟应变量模型的说法错误的是:

A.线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。

B.调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。

C.Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。

D.Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。

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第2题
信用评分模型有:线性概率模型,LOGIT模型,PROBIT模型和线性辨别模型。()

信用评分模型有:线性概率模型,LOGIT模型,PROBIT模型和线性辨别模型。()

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第3题
对于含有截距项的计量经济模型,若想将一个含有m个互斥类型的定性因素引入到模型中,则应该引入虚拟变量个数为:

A.m

B.m -1

C.m +1

D.m - k

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第4题
我们可以引入()来刻画时间序列的时变性及集聚性

A.Garch系列模型

B.蛛网模型

C.Logit模型

D.Probit模型

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第5题
以加法方式引入虚拟变量改变模型的()
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第6题
当自变量为0-1变量时,建议使用Probit或logit这类二值选择模型回归
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第7题
虚拟变量作为解释变量引入模型有两种基本方式:加法方式和乘法方式。
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第8题
Probit模型的预测效果好于Logit模型。
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第9题
在建立计量经济学模型时,什么时候,为什么要引入虚拟变量?
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