参考答案和解析
正确答案:
解析:
更多“问答题异方差性”相关问题
  • 第1题:

    回归检验法可以处理回归模型中常见的( )问题。

    A.异方差性
    B.序列相关性
    C.多重共线性
    D.同方差性

    答案:B
    解析:
    回归模型中常见的问题有三种:异方差性、序列相关性和多重共线性,处理序列相关性的方法有:(1)回归检验法:(2)D.W检验:(3)冯诺曼比检验法。

  • 第2题:

    下列选项中说法正确的有()。

    • A、当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性
    • B、当异方差出现时,常用的t和F检验失效
    • C、异方差情况下,通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差
    • D、如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中不存在异方差性
    • E、如果回归模型中遗漏一个重要变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势

    正确答案:B,E

  • 第3题:

    存在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()

    • A、线性性
    • B、无偏性
    • C、最小方差性
    • D、有偏性
    • E、无效性

    正确答案:A,B,E

  • 第4题:

    检验异方差性的常用方法主要有()、()、()和()等。


    正确答案:戈德菲尔德—匡特检验;怀特检验;帕克检验;戈里瑟检验

  • 第5题:

    产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。


    正确答案: (1)模型中遗漏了某些解释变量;(2)模型函数形式的设定误差;(3)样本
    数据的测量误差;(4)随机因素的影响。产生的影响:如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、
    模型检验及模型应用带来重大影响,主要有:(1)不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性;(2)参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量;(3)对模型参数估计值的显著性检验失效;(4)模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低。

  • 第6题:

    在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()

    • A、线性
    • B、无偏性
    • C、最小方差性
    • D、精确性
    • E、有效性

    正确答案:A,B

  • 第7题:

    消除异方差性的主要方法有()、()和()等。


    正确答案:模型变换法;加权最小二乘法;广义最小二乘法

  • 第8题:

    问答题
    检验异方差性的方法有哪些?

    正确答案: 检验方法:
    (1)图示检验法;
    (2)戈德菲尔德—匡特检验;
    (3)怀特检验;
    (4)戈里瑟检验和帕克检验(残差回归检验法);
    (5)ARCH检验(自回归条件异方差检验)
    解析: 暂无解析

  • 第9题:

    问答题
    异方差带来的后果有哪些?

    正确答案: 回归模型一旦出现异方差性,如果仍采用OLS估计模型参数,会产生下列不良后果:
    1、参数估计量非有效
    2、变量的显著性检验失去意义
    3、回归方程的应用效果极不理想
    总的来说,当模型出现异方差性时,参数OLS估计值的变异程度增大,从而造成对Y的预测误差变大,降低预测精度,预测功能失效。
    解析: 暂无解析

  • 第10题:

    问答题
    简述存在异方差时普通最小二乘估计存在的问题。

    正确答案: 模型中存在异方差时,如果采用普通最小二乘法估计,存在以下问题:
    (1)参数估计量虽是无偏的,但不是最小方差线性无偏估计。
    (2)参数的显著性检验失效。
    解析: 暂无解析

  • 第11题:

    多选题
    存在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()
    A

    线性性

    B

    无偏性

    C

    最小方差性

    D

    有偏性

    E

    无效性


    正确答案: A,B,E
    解析: 暂无解析

  • 第12题:

    问答题
    什么是异方差性?

    正确答案: 当面临的模型违背同方差性假设时,称为异方差问题。
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    什么是异方差性?


    正确答案:当面临的模型违背同方差性假设时,称为异方差问题。

  • 第14题:

    异方差性


    正确答案: 对于不同的解释向量,被解释变量的随机误差项的方差不再是常数,而互不相同,则认为出现了异方差性。

  • 第15题:

    什么是异方差?如何处理异方差问题?


    正确答案:异方差,指方差项与解释变量相关,多见于截面数据。处理方法为加权最小二乘法或改变模型的数学形式(如将线性模型改为对数线性模型)。

  • 第16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17题:

    产生异方差的原因是什么?试举例说明经济现象中的异方差性。


    正确答案:原因包括模型设定误差,模型中略去重要解释变量或者模型数学形式不正确都可能导致异方差。样本数据的观测误差以及截面数据中总体各单位的差异等也会导致异方差的存在。

  • 第18题:

    异方差性的解决方法有哪些?


    正确答案: 解决方法:
    (1)模型变换法;
    (2)加权最小二乘法;
    (3)模型的对数变换等

  • 第19题:

    检验异方差性的方法有哪些?


    正确答案: (1)图示检验法;(2)戈德菲尔德—匡特检验;(3)怀特检验;(4)戈里瑟检
    验和帕克检验(残差回归检验法);(5)ARCH检验(自回归条件异方差检验)

  • 第20题:

    问答题
    产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。

    正确答案: 产生原因:
    (1)模型中遗漏了某些解释变量;
    (2)模型函数形式的设定误差;
    (3)样本数据的测量误差;
    (4)随机因素的影响。产生的影响:如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响,
    主要有:
    (1)不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性;
    (2)参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量;
    (3)对模型参数估计值的显著性检验失效;
    (4)模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低。
    解析: 暂无解析

  • 第21题:

    问答题
    什么是异方差?如何处理异方差问题?

    正确答案: 异方差,指方差项与解释变量相关,多见于截面数据。处理方法为加权最小二乘法或改变模型的数学形式(如将线性模型改为对数线性模型)。
    解析: 暂无解析

  • 第22题:

    问答题
    异方差性的解决方法有哪些?

    正确答案: 解决方法:
    (1)模型变换法;
    (2)加权最小二乘法;
    (3)模型的对数变换等
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    问答题
    简述用加权最小二乘法消除线性回归中异方差性的思想与方法。

    正确答案: 思想:加权最小二乘法是对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数。在异方差的条件下,平方和中的每一项的地位不同,误差项方差大的项,在平方和中作用大,回归线被拉向方差大的项。加权最小二乘法是在平方和中加入一个适当的权数Wi,以调整各项在平方和中的作用。
    方法:加权最小二乘法、BOX-COX变换法、方差稳定性变换法。
    解析: 暂无解析