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下面这个模型用于预测β值：预测β=0.047+0.88(现在的β)+6.3 (每股未来的收益增长)-0.4(负债率)。如果一家公司的β现值是 1.24，每股收益的预期增长是0.053，负债率是0.74。那么其未来β值是多少？
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下面这个模型用于预测β值：预测β=0．047+0．88(现在的β)+6．3(每股未来的收益增长)一0．4(负债率)。如果一家公司的β现值是1．24，每股收益的预期增长是0．053，负债率是0．74。那么其未来β值是多少？
A.滑动平均(MA)模型
B.指数平滑(ES)模型
C.自回归(AR)模型
D.自回归滑动平均(ARIMA)模型
(i)用虚拟变量demwins来代替教材(10.23)中的demvote，并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率？请用截至1992年的数据。
(ii)有多少个拟合值小于0？有多少个拟合值大于1？
(iii)采用下面的预测规则：如果demwins＞0.5，你就可以预测民主党会获胜;否则，共和党将获胜。那么，在这20次选举中，这个模型有多少次正确地预测了实际结果？
(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上，克林顿获胜了，你的预测结果是否与事实相符？
(v)对误差中的AR(1)序列相关，做异方差-稳健：检验。你有何发现？
(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。!统计量有什么明显的变化吗？
(i)用虚拟变量dem wins来代替式(10.23)中的dem vote，并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率？请用截至1992年的数据。
(ii)有多少个拟合值小于0？有多少个拟合值大于1？
(iii)采用下面的预测规则：如果den wins＞0.5， 你就可以预测民主党会获胜：否则， 共和党将获胜。那么，在这20次选举中，这个模型有多少次正确地预测了实际结果？
(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上，克林顿获胜了，你的预测结果是否与事实相符？
(v)对误差中的AR(1)序列相关，做异方差-稳健1检验。你有何发现？
(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。t统计量有什么明显的变化吗？
A.候选框数量越多，目标检测的性能越强，耗时越短
B.非极大抑制(NMS)主要是提高模型检测的效率
C.IoU交并比主要是验证了目标检测的准确度
D.IoU的值越小，表示物体预测越准确
