A、

B、

C、

D、

A、依概率收斂可以推出依分布收斂

B、依分布收斂可以推出依概率收斂

C、當極限變量為常數時，依分布收斂可以退出依概率收斂

D、當極限變量為常數時，依概率收斂可以退出依分布收斂

A、將隨機解釋變量換成了工具變量，改變了原模型

B、可以用滯后一期的隨機解釋變量做工具變量

C、一個隨機解釋變量只能使用一個工具變量

D、是GMM估計的一個特例

A、離散型隨機變量的分布函數是個連續函數

B、離散型隨機變量的分布函數是個單減函數

C、離散型隨機變量的分布函數是個分段階梯形函數

D、離散型隨機變量的分布函數有時是分段函數，有時是連續函數

A、

B、

C、

D、

下列關于隨機變量的說法中，正確的有( )。 Ⅰ 如果一個隨機變量X最多只能取可數的不同值，則為離散型隨機變量 Ⅱ 如果X的取值無法一一列出，可以遍取某個區間的任意數值，則為連續型隨機變量 Ⅲ A公司發行的普通股股價在未來某一天的收盤價s可以是5元，可以是10元，也可以是5～10元的任意一個數值，于是S是一個隨機變量 Ⅳ 我們將一個能取得多個可能值的數值變量X稱為隨機變量

A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

C.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

D.Ⅲ、Ⅳ

A、工具變量應該與所有的解釋變量高度相關

B、工具變量必須與內生解釋變量高度相關

C、工具變量應該與隨機擾動項相關

D、以上說法都不正確

A、若隨機變量X服從區間(a,b)上的均勻分布，則E(X)=a+b.

B、若隨機變量X服從區間(a,b)上的均勻分布，則E(X)=(a+b)/2.

C、若隨機變量X服從參數為的指數分布，則E(X)=1/.

D、若隨機變量X服從參數為的指數分布，則E(X)=

A、隨機解釋變量與隨機誤差項正相關，OLS估計會低估截距項而高估斜率項

B、隨機解釋變量與隨機誤差項正相關，OLS估計會高估截距項而低估斜率項

C、隨機解釋變量與隨機誤差項負相關，OLS估計會高估截距項而低估斜率項

D、隨機解釋變量與隨機誤差項負相關，OLS估計會低估截距項而高估斜率項

A、若聯合分布函數等于邊緣分布函數的乘積，則X, Y一定相互獨立

B、若(X, Y)是二維離散型隨機變量，則可通過聯合分布列和邊緣分布列來判別獨立性

C、若聯合分布函數等于邊緣分布函數的乘積，則X, Y不一定相互獨立

D、若(X, Y)是二維連續型隨機變量，則可通過聯合密度函數和邊緣密度函數來判別獨立性