在存在一阶自相关的情形下，估计自相关参数ρ有哪些不同的方法？说明基本思路。

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第1题

[简答题] 以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型：判断模型是否存在一阶自相关，若存在，说明类型。

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第2题

[单选题] 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（）。

A、普通最小二乘法 B、加权最小二乘法 C、广义差分法 D、工具变量法

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第3题

[简答题] 以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业回归方程逐步描述如何使用LM统计量进行一阶自相关检验。

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第4题

[多选题] 关于自回归模型，下列表述正确的有（）。

A、估计自回归模型时的主要问题在于，滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关，以及随机误差项出现自相关性 B、Koyck模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题 C、局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关，因此可以应用OLS估计 D、Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定，如果用OLS直接进行估计，则估计量是有偏的、非一致估计 E、无限期分布滞后模型可以通过一定的方法可以转换为一阶自回归模型

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第5题

[简答题] 以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业回归方程试证明：一阶自相关的DW检验是无定论的（取显著性水平α=0.05）。

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第6题

[简答题] 在对某国“实际通货膨胀率（Y）”与“失业率（X1）”、“预期通货膨胀率（X2）”的关系的研究中，建立模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi，利用EViews软件进行参数估计，得到了如下估计结果：可否判断模型是否存在一阶自相关？为什么？（显著性水平α取5%，已知α=5%、n=16、k=2时，dL=0.98，dU=1.54）

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第7题

[] 下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法，正确的有（）。

A、A.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义 B、B.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在 C、C.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测 D、D.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性 E、E.当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救