当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差趋向于0。

题目

当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差趋向于0。

相似考题

1.工具变量法适用于估计下列哪些模型（或方程）的参数（）。A.存在异方差的模型B.包含有随机解释变量的模型C.存在严重多重共线性的模型D.联立方程模型中恰好识别的结构方程

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.对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法进行估计参数，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.参数估计量经济含义不合理E.变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义

4.如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ）。A．不确定，方差无限大B．确定，方差无限大C．不确定，方差最小D．确定，方差最小

更多“当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差趋向于0。”相关问题

  • 第1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2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：

    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5题：

    工具变量法适用于估计下列哪些模型（或方程）的参数（）。

    • A、存在异方差的模型
    • B、包含有随机解释变量的模型
    • C、存在严重多重共线性的模型
    • D、联立方程模型中恰好识别的结构方程

    正确答案:B,D

  • 第6题：

    在分布滞后模型的估计中，使用时间序列资料可能存在的问题表现为（）。

    • A、异方差问题
    • B、自相关问题
    • C、多重共线性问题
    • D、随机解释变量问题

    正确答案:C

  • 第7题：

    在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，既有X1i=kX2i，其中k为非零常数，则表明模型中存在（）。

    • A、异方差
    • B、多重共线性
    • C、序列相关
    • D、随机解释变量

    正确答案:B

  • 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：

    如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）

    • A、不确定，方差无限大
    • B、确定，方差无限大
    • C、不确定，方差最小
    • D、确定，方差最小

    正确答案:A

  • 第10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11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： D
    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：

    当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（ ）。

    A.参数估计量非有效
    B.变量的显著性检验失去意义
    C.模型的预测失效
    D.参数估计量的方差被低估
    E.参数估计量的方差被高估

    答案：A,B,C
    解析：
    模型存在异方差性的后果是：①普通最小二乘法（OLS）的参数估计量非有效。参数估计量仍然具有线性性、无偏性，但不具有有效性。而且，在大样本情况下，尽管参数估计量具有一致性，但仍然不具有渐近有效性；②变量的显著性检验失去意义；③模型的预测失效。若仍用OLS法去估计参数的方差，会高估或低估参数估计量的方差。

  • 第14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( )

    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（　　）。

    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17题：

    当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差。


    正确答案:错误

  • 第18题：

    当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。

    • A、参数估计量非有效
    • B、变量的显著性检验失去意义
    • C、模型的预测失效
    • D、参数估计量的方差被低估
    • E、参数估计量的方差被高估

    正确答案:A,B,C

  • 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：

    如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）

    • A、不确定，方差无限大
    • B、确定，方差无限大
    • C、不确定，方差最小
    • D、确定，方差最小

    正确答案:A

  • 第22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： 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24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。

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