使用异质自回归模型（HAR）对明天的日度已实现波动率预测，不会使用的期限

时间序列模型一般分为（　　）类型。Ⅰ自回归过程Ⅱ移动平均过程Ⅲ自回归移动平均过程Ⅳ单整自回归移动平均过程 二元自回归分析预测模型有()个变量 时间序列模型一般分为（ ）类型。Ⅰ.自回归过程Ⅱ.移动平均过程Ⅲ.方自回归移动平均过程Ⅳ.单整自回归移动平均过程 ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括（）。 Ⅰ．移动平均过程 Ⅱ．自回归过程 Ⅲ．自回归移动平均过程Ⅳ．ARIMA过程 对于自回归模型，检验是否存在序列相关的方法是（） 对一元线性回归模型进行拟合优度检验利用的是t统计量。（ ） 建立自回归模型的主要任务是得到自回归系数的估计值，从而得到自回归预测模型，但首先需要判断t时刻的实际观测值和过去的“几”个时刻的实际观测值有关系（） 时间序列模型一般分为（）类型。<br/>Ⅰ自回归过程<br/>Ⅱ移动平均过程<br/>Ⅲ自回归移动平均过程<br/>Ⅳ单整自回归移动平均过程 使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（） 只含有一个解释变量的线性总体回归模型简称一元线性回归模型或: 简单线性回归模型|简单非线性回归模型|线性回归模型|非线性回归模型 一元自回归分析预测模型只有一个变量。() 二元自回归分析预测模型有两个变量。() 有限自回归模型一般不存在下列哪个问题?() 自适应过滤法中自回归模型的一个重要特点是回归系数是（）。 设k为回归模型中的解释变量个数，n为样本容量，则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量的自由度为 。 在评估回归模型性能时，（）是指可解释的波动与总波动之比，反应了Y的波动有多少百分比能被X的波动表述 多元线性回归模型的拟和优度检验的方法有（ ）。 若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计参数应采用()。 总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 —元回归模型和多元回归模型的划分依据是（）。