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115年 - 115 臺灣土地銀行_新進人員甄試試題:邏輯推理#144158(15題)
115年 - 115 臺灣土地銀行_新進人員甄試試題:英文#144157(20題)
115年 - 115 臺灣土地銀行年新進人員甄試試題_五職等/證券業務人員、五職等/客服專業人員、七職等/電子金融-數據分析人員、七職等/高資產財管業務企劃人員、七職等/財務金融人員、七職等/建築工程人員、七職等/機電工程人員、七職等/環境管理人員、一般金融人員:國文#144156(2題)
115年 - 115 臺灣土地銀行_職等/甄試類組:五職等/證券業務人員、 五職等/客服專業人員、 五職等/一般金融人員 :綜合科目【含會計學概要、貨幣銀行學概要、票據法概要】#144010(70題)
115年 - 115 勞動部勞動力發展署桃竹苗分署_自辦在職進修訓練甄試參考試題#144003(10題)
115年 - 115 導遊人員及領隊人員評量測驗試題_通用制外語導遊人員(韓語)、專用制外語導遊人員(韓語):外國語(韓語)#143973(80題)
115年 - 115 導遊人員及領隊人員評量測驗試題_通用制外語導遊人員(越南語)、專用制外語導遊人員(越南語):外國語(越南語)#143971(80題)
115年 - 115 導遊人員及領隊人員評量測驗試題_通用制外語導遊人員(馬來語)、專用制外語導遊人員(馬來語):外國語(馬來語)#143969(80題)
115年 - 115 導遊人員及領隊人員評量測驗試題_通用制外語導遊人員(日語)、專用制外語導遊人員(日語):外國語(日語)#143965(80題)
115年 - 115 導遊人員及領隊人員評量測驗試題_專用制外語領隊人員:領隊執業實務及法規(包括領隊技巧、航空票務、急救常識、旅遊安全與緊急事件處理、國際禮儀、觀光法規、入出境相關法規、外匯常識、民法債編旅遊專節與國外定型化旅遊契約、臺灣地區與大陸地區人民關係條例、兩岸現況認識)#143961(50題)
最新試題
6. Consider the linear population model with intercept:$y_t = \alpha + \beta x_t + \varepsilon_t$The variance structure is known as below: $E(\varepsilon_t^2) = \sigma^2 h_t^2,$Which regression may obtain efficiency $\hat{\beta}$ estimator? (A) Regress \( y_{t} \) on 1, \( x_{t} \) (B) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(C) Regress \( y_{t} / h_{t}^{2} \) on 1/h2t ,xt/h2t(D) Regress \( y_{t} \) on 1/ht ,xt/ht(E) Regress \( y_{t} / h_{t} \) on 1, \( x_{t} \)
5. Consider the linear model with intercept: $y_t = \alpha + \beta x_t + u_t$ If the $A = \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$ is positive definite and $E(u_i \mid x_i) = 0, \forall t = 1, 2, \dots, T$, which statement is true under sample size $T \to \infty$. (A) \( \hat{\beta} \) is consistent, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (B) \( \hat{\beta} \) is unbiased and efficiency (C) \( \hat{\beta} \) is consistent and efficiency (D) \( \hat{\beta} \) is, but we cannot judge whether \( \hat{\beta} \) is efficiency (E) \( \hat{\beta} \) is unbiased and consistent.
4. Consider the simple regression $y_i = \alpha + \beta x_i + \varepsilon_i$And suppose population parameter $\beta = 2$ and least square estimator $\hat{\beta} = 2.3$. Now consider the regression $(x_i - y_i) = \alpha^* + \beta^* x_i + u_i.$What is the value of \( \hat{\beta} \)? (A) 1 (B)-1 (C)-1.3 (D)-0.3 (E) 0.3
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