时间系列预测的一个主要缺陷是:由于它是将过去的趋势延伸到未来,因此这种方法无法预测时间系列的（）
- A
拐点
- B
平衡点
- C
转折点
- D
整合点
估计误差的大小,是衡量估算结果的一个重要标准。估算的效果越好，则所估算回归方程的误差（）
- A
越大
- B
越小
- C
大于1
- D
小于1
在回归模型中，t统计值的大小表示（）
- A
模型的拟合效果
- B
自变量对因变量的影响
- C
判断异方差
- D
模型趋势
统计中常说的环比增长率是指计算时间序列数据的逐月/季/年（）
- A
增长率
- B
增长的绝对量
- C
比值
- D
平均值
除了简单线性回归模型的基本假设条件，多元回归模型还应满足的假设是（）
- A
误差项u的数学期望值为0
- B
误差的方差为一常量
- C
各项误差之间不存在相关关系
- D
自变量间不存在相关关系
在简单线性回归方程的估算中，衡量其估算结果的一个重要标准是（）
- A
观察值的大小
- B
估算误差的大小
- C
相关指数的大小
- D
显著水平的高低
