下列选项中判断正确的有（）。A、在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B、多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。C、虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。D、如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

题目

下列选项中判断正确的有（）。

  • A、在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。
  • B、多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。
  • C、虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。
  • D、如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。
相似考题

1.下列选项中判断正确的有（）。A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

2.根据以下内容，回答2~3题。在实际应用当中，线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主 要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。以下说法正确的是（ ）。A．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性B．当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性C．同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差，不随样本的变化而变化D．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关

3.在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。（ ）

4.下列对于多重共线性问题消除方法的叙述，正确的是（ ）。A．可以剔除一些不重要的解释变量 B．增加样本容量C．回归系数的有偏估计D．减少样本容量

更多“下列选项中判断正确的有（）。A、在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B、多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。C、虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。D、如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。”相关问题

  • 第1题：

    关于多重共线性，判断错误的有（ ）。

    A.解释变量两两不相关，则不存在多重共线性
    B.所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
    C.有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义
    D.存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

    答案：A,B,C
    解析：

  • 第2题：

    在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（ ）。

    A.异方差
    B.序列相关
    C.多重共线性
    D.高拟合优度

    答案：C
    解析：

  • 第3题：

    下列判断正确的有（ ）

    A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量
    B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善
    C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测
    D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性

    答案：A,B,C
    解析：

  • 第4题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。
    Ⅰ 回归参数估计量非有效
    Ⅱ 变量的显著性检验失效
    Ⅲ 模型的预测功能失效
    Ⅳ 解释变量之间不独立

    A.I、Ⅱ、Ⅲ
    B.I、Ⅱ、II
    C.I、Ⅲ、Ⅳ
    D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

    答案：A
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第5题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是( )

    A: 回归参数估计量非有效
    B: 变量的显著性检验失效
    C: 模型的预测功能失效
    D: 解释变量之叫不独立

    答案：A,B,C
    解析：
    在多兀线性回归模型巾，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得估计值b不稳定，井对于样本非常敏感，②使得参数估计值的方差COV (b)增^，③南于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍对因变量有显著影响的变量，导致模型错误，④由于COV (b)增人，做预测时，会导致预测的置信区间过人，降低预测精度。

  • 第6题：

    当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。

    • A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别
    • B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关
    • C、估计量的精度将大幅度下降
    • D、估计对于样本容量的变动将十分敏感
    • E、模型的随机误差项也将序列相关

    正确答案:A,C,D

  • 第7题：

    有限自回归模型一般不存在下列哪个问题？（）

    • A、随机解释变量问题
    • B、近似多重共线性问题
    • C、序列相关问题
    • D、完全多重共线性问题

    正确答案:D

  • 第8题：

    在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（）。

    • A、异方差
    • B、序列相关
    • C、多重共线性
    • D、高拟合优度

    正确答案:C

  • 第9题：

    多重共线性产生的主要原因有（）。

    • A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势
    • B、经济变量之间往往存在密切的关联度
    • C、在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性
    • D、在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性
    • E、以上都不正确

    正确答案:A,B,C,D

  • 第10题：

    下列对于多重共线性问题消除方法的叙述，正确的是（）。

    • A、可以剔除一些不重要的解释变量
    • B、增加样本容量
    • C、回归系数的有偏估计
    • D、减少样本容量

    正确答案:A,B,C

  • 第11题：

    问答题
    如何考察自变量之间是否存在多重共线性问题？如果存在多重共线性，会有怎样的不良后果？如何在尽量不降低模型解释能力的前提下消除多重共线性问题？

    正确答案： 多重共线性可从以下几个方面识别：
    1）变量的重要性与专业不符
    2）R2高，但各自变量对应的回归系数均不显著
    3）方差膨胀因子（VIF）>10
    4）回归系数的符号与专业知识不符
    不良后果：
    1）参数估计值的标准误差变得很大，从而t值变得很小
    2）回归方程不稳定，增加或减少某几个观察值，估计值可以发生很大变化
    3）t检验不准确，误将应保留在方程中的重要变量舍弃
    4）估计值的客观符号与客观实际不一致
    解决方法：当发现自变量存在严重的多重共线性时，可以通过剔除一些不重要的自变量、增大样本容量、对回归系数做有偏估计（如采用岭回归法、主成分法、偏最小二乘法等）等方法来克服多重共线性。
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明 模型中存在（）
    A

    异方差

    B

    自相关

    C

    多重共线性

    D

    设定误差


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    多重共线性产生的原因主要有（ ）。

    A.经济变量之间往往存在同方向的变化趋势
    B.经济变量之间往往存在着密切的关联
    C.在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性
    D.在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性

    答案：A,B,C,D
    解析：

  • 第14题：

    下列说法不正确的是（ ）

    A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量
    B.多重共线性是样本现象
    C.检验多重共线性的方法有DW检验法
    D.修正多重共线性的方法有增加样本容量

    答案：C
    解析：

  • 第15题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
    Ⅰ.回归参数估计量非有效
    Ⅱ.变量的显著性检验失效
    Ⅲ.模型的预测功能失效
    Ⅳ.解释变量之间不独立

    A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


    答案：B
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括:①多重共线性使得估计值b不稳定，并对于样本非常敏感;②使得参数估计值的方差COV (b)增大;③由于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误;④由于COV (b)增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第16题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
    I回归参数估计量非有效
    Ⅱ变量的显著性检验失效
    Ⅲ模型的预测功能失效
    Ⅳ解释变量之间不独立

    A.I、Ⅱ、Ⅲ
    B.I、Ⅱ
    C.I、Ⅲ、Ⅳ
    D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

    答案：A
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第17题：

    如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（）

    A无偏的

    B有偏的

    C不确定

    D确定的


    C
    略

  • 第18题：

    多重共线性产生的原因主要有（）。

    • A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势
    • B、经济变量之间往往存在着密切的关联
    • C、在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性
    • D、在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性
    • E、以上都正确

    正确答案:A,B,C,D

  • 第19题：

    在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明 模型中存在（）

    • A、异方差
    • B、自相关
    • C、多重共线性
    • D、设定误差

    正确答案:A

  • 第20题：

    K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）

    • A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果
    • B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果
    • C、变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响
    • D、变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的

    正确答案:C

  • 第21题：

    关于多重共线性，判断错误的有（）。

    • A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性
    • B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
    • C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义
    • D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

    正确答案:A,B,C

  • 第22题：

    单选题
    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是()。 Ⅰ 回归参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验失效 Ⅲ 模型的预测功能失效 Ⅳ 解释变量之间不独立
    A

    I、Ⅱ、Ⅲ

    B

    I、Ⅱ

    C

    I、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： I、Ⅱ、Ⅲ,I、Ⅱ,I、Ⅲ、Ⅳ,Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
    解析： 在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第23题：

    单选题
    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。Ⅰ．回归参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验失效Ⅲ．模型的预测功能失效Ⅳ．解释变量之间不独立
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： D
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第24题：

    单选题
    K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）
    A

    变量存在多重共线性时无法得到聚类结果

    B

    变量存在多重共线性时无法解释聚类结果

    C

    变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响

    D

    变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

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