在AR（1)假定下，古典线性回归模型的假定之一，总体概率分布函数中的误差项不相关的后果是什么？

A.H₀:β₀=β₁=0，并运用F检验

B.H₀:β₁=0，并运用F检验

C.H₀:β₁=0，运用T检验

D.B和C都是正确的，可以仍选其一进行检验

简化式模型中的各个简化式方程（)。

A、解释变量都是先决变量

B、方程中的参数反映相应的先决变量对被解释变量的间接影响

C、在满足线性回归模型的基本假设下简化式参数的最小二乘估计具有线性、无偏性、有效性

D、从简化式参数中计算出来的结构参数也具有无偏性

在方程（10.8)所给的线性模型中，如果解释变量满足。于是， 在给定解释变量的当期值和所有过去值时

在方程(10.8)所给的线性模型中，如果解释变量满足。于是， 在给定解释变量的当期值和所有过去值时， 误差是无从预测的，那么，它就被称为序列外生的(有时又被称为弱外生的)。

(i)请解释为什么严格外生性意味着序列外生性？

(ii)请解释为什么序列外生性意味着同期外生性？

(iii)在序列外生假定下， OLS估计量通常是无偏的吗？请解释。

(iv)考虑用一个州、一个教区或一个省人均避孕套使用量的分布滞后来解释艾滋病感染比率的一个如下模型：

请解释为什么这个模型满足序列外生性假定。它看上去也满足严格外生性假定吗？

（i)利用WAGE PRC.RAW中的数据，估计习题11.5中的分布滞后模型。用回归（12.14)来检验AR（1)序列相

关。

(ii)用迭代的科克伦-奥卡特方法重新估计这个模型。长期倾向的新估计值是多少？

(iii)用迭代C0求出LRP的标准误。(这要求你估计一个修正方程。) 判断LRP估计值在5%的水平上是否统计显著异于1？

A.β0

B.β1

C.ε

D.x

E.y

A.采用线性模型

B.假定非负

C.搜索

D.导数

A.卡尔曼滤波是一组线性最小均方估计的递推算法

B.卡尔曼滤波能够提供离散时间线性系统状态的线性最小均方估计

C.卡尔曼滤波在应用时需要对随机动态线性系统建立模型

D.在卡尔曼滤波算法推导中，系统扰动噪声和测量噪声都是假定为白噪声