模型yt=β0+β1xt+ut的随机误差项自相关系数为-2.21，说明该模型存在随机误差项自相关问题（）

当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验是由来实现（） 中国大学MOOC: 某模型自相关系数图呈伪周期性，偏自相关系数图呈二阶截尾，那么它属于（ ）。 对于线性回归模型，如果随机误差项的各期值之间存在相关关系，则称模型出现了______ 没有随机误差项的模型不是计量经济模型。() 自相关系数的取值范围是（） 如果线性回归模型中随机误差项的方差不是（），则称随机误差项具有异方差性。 序列相关量指回归模型的随机误差项之间存在某种相关性。（） ARMA（p,q）的样本自相关系数是（） 平稳随机过程中不依赖于时间t的包括均值、方差和自相关系数。 可以利用DW值去估计自相关系数 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ） Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ.随机误差项服从正态分布 Ⅲ.各个随机误差项的方差相同 Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 如果在回归模型中出现随机误差项之间存在相关性，我们称模型出现了序列相关性。（） 是通过分析原始客流时间数列的不同自相关系数来选择适当的预测模型 随机误差项互不相关对于回归模型y=ＸＢ+ Ｕ，是基本假设之一， 如果对于不同的样本点，随机误差项之间存在某种相关性，则出现序列相关性（Serial Correlation)。（） 在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？ 回归模型中随机误差项产生的原因是什么？ D.W.检验法可以对随机误差项存在一阶自相关性进行检验，也可以对存在滞后被解释变量的模型进行检验。（ ） 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（  ）。I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ 随机误差项服从正态分布Ⅲ 各个随机误差项的方差相同Ⅳ 各个随机误差项之间不相关 广义差分法的前提是自相关系数是确定的 多重共线性的含义是指: 解释变量与随机误差项相关|解释变量与随机误差项高度相关|解释变量之间低度相关|解释变量之间高度相关