一般情况下，使用估计的回归方程之前，需要对模型进行的检验有（）。
对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类，即：（）。
利用回归方程进行估计和预测通常分为（）
当结构方程为恰好识别时，可选择的估计方法是（）
工具变量法适用于估计下列哪些模型（或方程）的参数（）。
对联立方程模型参数的单方程估计法包括（）
如果某个结构方程是恰好识别的，估计其参数可用（）。
用二阶段最小二乘法估计结构方程一般要求（）。
用工具变量法估计结构式方程的一般要求是（）。
一般对所估计的回归方程进行的评价与统计检验的主要内容与方法包括（ ）。
线性回归得出的估计方程为y=38+3x，此时若已知未来x的值是30，那么我们可以预测y的估计值为（）。
由于回归方程是由数理统计得出的，它反映的是实际数据的统计规律，所以，根据回归方程所得的预测值y0只是对应于x0的单点预测估计值，预测值应该有一个（）
如果某个结构式方程是过度识别的，则估计该方程参数的方法可用（）。
对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估计量具备（）。
如果联立方程中一个随机方程具有多组参数估计量，则称该随机方程为（）。
联立方程模型中既可适用于恰好识别的结构方程，又可适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法是（）。
在某个结构方程是过度识别的条件下，在下列估计方法中，不适用的估计方法是（）。
对于过度识别的方程，适宜的单方程估计法是（）。
（i)利用NYSE.RAW中的数据估计教材方程（12.48)。令h<sub>t</sub>表示这个方程的拟合值（条件方差的估计值
如果我们认为式（13.14)中的为，且负相关，那么，在一阶差分方程中，的OLS估计量会有什么偏误？[提示
在有M个方程的完备联立方程组中，若用H表示联立方程组中全部的内生变量与全部的前定变量之和的总数，用Ni表示第i个方程中内生变量和前定变量之和的总数时，第i个方程恰好识别时，则有公式()成立。
如果联立方程组中的方程误差是自相关的，或者在不同方程之间是相关的，则2SLS和其他方法将不适宜用来估计结构方程。（)
当一个结构方程为恰好识别时，这个方程中内生解释变量的个数（）
如果某个结构式方程是过度识别的，则估计该方程的参数可用（）
