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、ⅢB I、ⅡC I、Ⅲ、ⅣD Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

题目
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


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  • 第1题:

    经检验后,若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍,则该模型中存在( )。
    A、多重共线性
    B、异方差
    C、自相关
    D、非正态性


    答案:A
    解析:
    如果解释变量之间存在严格或者近似的线性关系,就产生了多重共线性问题,本质为解释变量之间
    高度相关。可以通过简单相关系数检验法对多重共线性进行检验,即通过求出解释变量之间的简单相关系数r来作出判断,通常情况下,|r∣越接近1,则可以认为多重共线性的程度越高。

  • 第2题:

    在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致( )。
    Ⅰ.参数估计量非有效
    Ⅱ.变量的显著性检验无意义
    Ⅲ.模型的预测失效
    Ⅳ.参数估计量有偏

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


    答案:B
    解析:
    计量经济学模型一旦出现异方差性,如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数,会产生下列不良后果:①参数估计量非有效,OLS估计量仍然具有无偏性,但不具有有效性;②变量的显著性检验失去意义;③模型的预测失效: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。

  • 第3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( )

    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5题:

    经检验后, 若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍,则该模型中存在( )。

    A.多重共线性
    B.异方差
    C.自相关
    D.正态性

    答案:A
    解析:
    多元线性回归模型中,解释变量之间不应存在相关关系或函数关系,如果出现则容易产生多重共线性。

  • 第6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.参数估计值不稳定
    B.模型检验容易出错
    C.模型的预测精度降低
    D.解释变量之间不独立

    答案:A,B,C
    解析:
    多重共线性产生的后果主要有: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由于参数估计值的方差增大,会导致参数估计置信区间增大,从而降低预测精度;④严重的多重共线性发生时,模型的检验容易做出错误的判断。例如,参数估计方差增大,导致对于参数进行显著性t检验时,会增大不拒绝原假设的可能性。

  • 第7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8题:

    多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的判定系数却很大,F统计量也很显著,这说明模型存在()。

    • A、多重共线性
    • B、异方差
    • C、自相关
    • D、设定偏误

    正确答案:A

  • 第9题:

    多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。


    正确答案:错误

  • 第10题:

    单选题
    若多元线性回归模型存在自相关问题,这可能产生的不利影响包括(  )。Ⅰ.模型参数估计值非有效Ⅱ.参数估计量的方差变大Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案: B
    解析:
    回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验中,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增大,因此实际的t统计量变小,从而接受原假设βi=0的可能性增大,检验就失去意义,采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。

  • 第11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: C
    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12题:

    单选题
    经检验后,若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍,则该模型中存在()。
    A

    多重共线性

    B

    异方差

    C

    自相关

    D

    非正杰性


    正确答案: B
    解析: 如果解释变量之间存在严格或青近似的线性关系,就产生了多重共线性问题,本质为解释变量之间高度相关。可以通过简单相关系数检验法对多重共线性进行检验,即通过求出解释变量之间的简单相关系数r来作出判断,通常情况下,|r|越接近1,则可以认为多重共线性的程度越高。

  • 第13题:

    若多元线性回归模型存在自相关问题.这可能产生的不利影晌的是( )。
    Ⅰ.模型参数估计值非有效
    Ⅱ.参数佑计量的方差变大
    Ⅲ.参数估计量的经济含义不合理
    Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效

    A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

    答案:C
    解析:
    回归模型存在白相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验中,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增大,因此实际的的t统计量变小,从而接受原假设Ⅰ3=0的可能性增大,检验就失去意义。采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。

  • 第14题:

    若多元线性回归模型存在自相关问题,可能产生的不利影响是( )。
    Ⅰ.模型参数估计量失去有效性
    Ⅱ.参数的OLS估计量的方差变大
    Ⅲ.参数估计一量的经济含义不合理
    Ⅳ.运用回归模型进行预测会失效

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


    答案:D
    解析:
    回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验中,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增大,因此实际的t统计量变小,从而接受原假设βi=0的可能性增大,检验就失去意义,采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。

  • 第15题:

    在估计出多元线性回归模型后,思考多元线性回归模型的一系列检验,据此回答以下两题。
    这些检验包括回归模型的( )

    A.线性关系显著性检验
    B.回归系数显著性检验
    C.拟合优度检验
    D.自相关和异方差检验

    答案:A,B,C
    解析:
    多元线性回归模型的检验有:①拟合优度检验,反映回归直线与样本观察值拟合程度;②F检验,又称为回归方程的显著性检验或回归模型的整体性检验;③t检验,t检验又称为回归系数检验。

  • 第16题:

    若多元线性回归模型存在自相关问题,这可能产生的不利影响的是( )。

    A: 模型参数估计值非有效
    B: 参数估计量的方差变大
    C: 参数估计量的经济含义不合理
    D: 运用回蚪模型进行预测会失效

    答案:A,B,D
    解析:
    回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,
    但是参数估计量失去有效性,②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验巾,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增人,因此实际的t统计量变小,从而接受原假发2 i=0的可能性增大,检验就失去意义,采用其他检验也是如此,③模型的预测失效。

  • 第17题:

    经检验后,若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍,
    则该模型应存在( )。

    A: 多重共线性
    B: 异方差
    C: 自相关
    D: 正态性

    答案:A
    解析:
    如果解释变量之问存在严格或者近似的线性关系,就是多重共线性,
    本质为解释变量之问高度相关。

  • 第18题:

    与一元线性回归模型相比,多元线性回归模型还有一种显著性检验方法(),它是用来检验()的。


    正确答案:DW检验法;回归模型中是否存在一阶自相关

  • 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20题:

    对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数,会产生的不良后果有()。

    • A、完全共线性下参数估计量不存在
    • B、参数估计量不具有有效性
    • C、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大
    • D、参数估计量的经济意义不合理
    • E、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

    正确答案:A,B,C,D,E

  • 第21题:

    单选题
    如果回归模型中存在多重共线性,则(  )。
    A

    整个回归模型的线性关系不显著

    B

    肯定有一个回归系数通不过显著性检验

    C

    肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反

    D

    可能导致某些回归系数通不过显著性检验


    正确答案: D
    解析:
    当回归模型中存在多重共线性时,可能导致某些回归系数的通不过显著性检验,也可能对参数估计值的正负号产生影响,有可能与预期的正负号相反。

  • 第22题:

    单选题
    在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致(  )。Ⅰ.参数估计量非有效Ⅱ.变量的显著性检验无意义Ⅲ.模型的预测失效Ⅳ.参数估计量有偏
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案: C
    解析:
    计量经济学模型一旦出现异方差性,如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数,会产生下列不良后果:①参数估计量非有效,OLS估计量仍然具有无偏性,但不具有有效性;②变量的显著性检验失去意义;③模型的预测失效,当模型出现异方差性时,参数OLS估计值的变异程度增大,从而造成对被解释变量的预测误差变大,降低预测精度,预测功能失效。

  • 第23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24题:

    单选题
    若多元线性回归模型存在自相关问题,可能产生的不利影响是() I 模型参数估计量失去有效性 Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大 Ⅲ参数估计量的经济含义不合理 IV 运用回归模型进行预测会失效
    A

    I、II、III、IV

    B

    I、II、III

    C

    I、III、IV

    D

    I、II、IV


    正确答案: B
    解析: 回归模型存在自相关问题带来的后果有:①不影响参数估计量的线性和无偏性,但是参数估计量失去有效性②变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验中,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增大,因此实际的t统计量变小,从而接受原假设βi=0的可能性增大,检验就失去意义,采用其他检验也是如此,③模型的预测失效。