更多“克服多重共线性的方法？”相关问题
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第1题：
White检验方法主要用于检验（ ）。A、异方差性
B、自相关性
C、协整
D、多重共线性答案：A解析：检验异方差的方法很多，常用的方法有帕克（Park）检验与戈里瑟（Gleiser）检验，戈德菲尔德一匡特检验（G-Q检验）、怀特（White）检验、ARCH检验等。 -
第2题：
多重共线性直观判定法包括哪些主要方法？
正确答案: （1）R2较高，而显著t统计量较少时，可能存在多重共线性问题。
（2）当增加或剔除一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归系数的估计值发生较大变化，就认为回归方程存在严重的多重共线性。
（3）一些重要的解释变量在回归方程中没有通过显著性检验时，可初步判断存在着严重的多重共线性。
（4）有些解释变量的回归系数所带符号与定性分析结果违背时，可能存在多重共线性问题。
（5）解释变量间的相关系数较大时，可能会出现多重共线性问题。 -
第3题：
多重共线性补救方法有哪几种？
正确答案: 处理多重共线性问题的方法很多，常用的有下面几种。
（1）使用非样本先验信息
如果据先前的经济计量分析或经济理论分析已知模型中的共线性解释变量的参数间具有某种线性关系，则可利用此条件消除解释变量间的多重共线性。
（2）横截面与时间序列数据并用
就是先利用横截面数据估计某一参数，将结果代入原方程后，再利用时间序列数据估计另一参数。
（3）剔除一些不重要的共线性解释变量
（4）增大样本容量
（5）使用有偏估计 -
第4题：
多重共线性的实质是什么？为什么会出现多重共线性？
正确答案: 多重共线性包括完全的多重共线性和不完全的多重共线性。多重共线性实质上是样本数据问题，出现了解释变量系数矩阵的线性相关问题。
产生多重共线性的经济背景主要有以下几种情形：
第一，经济变量之间具有共同变化趋势。
第二，模型中包含滞后变量。
第三，利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。
第四，样本数据自身的原因。 -
第5题：
下列关于异方差性、自相关性和多重共线性的说法，正确的有（）。
- A、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都会导致参数显著性检验失去意义
- B、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，利用普通最小二乘法的估计量都存在
- C、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，仍然可以进行模型预测
- D、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，如果参数估计量存在，那么都具有有效性
- E、当存在异方差性、自相关性和多重共线性时，都可以通过一定的方法进行补救
正确答案:A,E -
第6题：
多重共线性
正确答案: 如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。 -
第7题：
Goldfeld-Quandt方法用于检验（）
- A、异方差性
- B、自相关性
- C、随机解释变量
- D、多重共线性
正确答案:A -
第8题：
何为多重共线性？多重共线性对资料分析有何影响？
正确答案: 1.多重共线性是指多元回归中自变量之间存在较强的线性关系，这种情况在实际中非常常见，比如研究高血压与年龄、吸烟年限、饮白酒年限等因素回归关系，这些自变量之间通常是相关的，如果相关程度很高，所得到的回归方程会很不可靠，可能会将很有统计学意义的自变量变得无统计学意义在多重线性回归分析中，当一个或n个自变量可以由另外的自变量线性表达时，称为该自变量与另外的自变量间存在有多重共线性（muti-co-lineanty）
2.如果自变量间共线性程度很高（相关系数接近1），使用最小二乘法建立的回归方程就有可能失效，偏回归系数的估计值容易失真且稳定性差（即计算结果并不是参数的估计值，且没有实际意义），补充“可引起的问题”见后
3.消除多重共线性的自变量
①剔除某个造成共线性的自变量
②将具有多重共线性的自变量合并成一个新的变量
③逐步回归方法遏制有较强相关关系的变量同时进入方程 -
第9题：
填空题处理多重共线性的方法主要有两大类：（）和（）。正确答案： 排除引起共线性的变量,差分法解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题多重共线性的处理方法有哪些？正确答案：
多重共线性的处理有以下几种处理方法:
(1)将一个或多个相关的自变量从模型中剔除,使保留的自变量尽可能不相关。
(2)如果要在模型中保留所有的自变量,那就应该:①避免根据t统计量对单个参数β进行检验;②对因变量y值的推断(估计或预测)限定在自变量样本值的范围内。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题多重共线性补救方法有哪几种？正确答案： 处理多重共线性问题的方法很多，常用的有下面几种。
（1）使用非样本先验信息
如果据先前的经济计量分析或经济理论分析已知模型中的共线性解释变量的参数间具有某种线性关系，则可利用此条件消除解释变量间的多重共线性。
（2）横截面与时间序列数据并用
就是先利用横截面数据估计某一参数，将结果代入原方程后，再利用时间序列数据估计另一参数。
（3）剔除一些不重要的共线性解释变量
（4）增大样本容量
（5）使用有偏估计解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题多重共线性直观判定法包括哪些主要方法？正确答案： （1）R2较高，而显著t统计量较少时，可能存在多重共线性问题。
（2）当增加或剔除一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归系数的估计值发生较大变化，就认为回归方程存在严重的多重共线性。
（3）一些重要的解释变量在回归方程中没有通过显著性检验时，可初步判断存在着严重的多重共线性。
（4）有些解释变量的回归系数所带符号与定性分析结果违背时，可能存在多重共线性问题。
（5）解释变量间的相关系数较大时，可能会出现多重共线性问题。解析： 暂无解析 -
第13题：
多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？
正确答案: 多重共线性的后果是：各个解释变量对被解释变量的影响很难精确鉴别；系数估计量的方差很大，显著性检验无效；参数估计量对于增减少量观测值或删除一个不显著的解释变量可能比较敏感。 -
第14题：
阿尔蒙估计法的优点是（）
- A、克服了自由度不足的问题
- B、阿尔蒙变换具有充分的柔顺性
- C、解决了滞后阶数问题
- D、多项式的阶数是固定的
- E、可以克服多重共线性问题
正确答案:A,B,E -
第15题：
什么是多重共线性？如何处理多重共线性？
正确答案: 多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。 -
第16题：
下列方法中，可克服多重共线性的是（）。
- A、差分法
- B、加权最小二乘法
- C、工具变量法
- D、广义最小二乘法
正确答案:A -
第17题：
Glejser检验方法主要用于检验（）
- A、异方差性
- B、自相关性
- C、随机解释变量
- D、多重共线性
正确答案:A -
第18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19题：
多重共线性的典型表现是什么？判断是否存在多重共线性的方法有哪些？
正确答案: 多重共线性的典型表现是模型拟和较好，但偏回归系数几乎都无统计学意义；偏回归系数估计值不稳定，方差很大；偏回归系数估计值的符号可能与预期不符或与经验相悖，结果难以解释。
具体判断方法有：解释变量之间简单相关系数矩阵法；方差扩大因子法以及一些直观判断法和逐步回归的方法。 -
第20题：
问答题什么是多重共线性？如何处理多重共线性？正确答案： 多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。解析： 暂无解析 -
第21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22题：
多选题阿尔蒙估计法的优点是（）A克服了自由度不足的问题
B阿尔蒙变换具有充分的柔顺性
C解决了滞后阶数问题
D多项式的阶数是固定的
E可以克服多重共线性问题
正确答案： C,A解析： 暂无解析 -
第23题：
填空题检验样本是否存在多重共线性的常见方法有：（）和逐步回归法正确答案： 判定系数检验法解析： 暂无解析