9、加入无关变量会导致模型中参数估计的方差变大。

题目

9、加入无关变量会导致模型中参数估计的方差变大。

相似考题

1.模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（）。A.增大B.减小C.有偏D.非有效

2.如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（ ）A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低E.参数估计值仍是无偏的

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.模型中引入一个无关的解释变量（）A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响B.导致普通最小二乘估计量有偏C.导致普通最小二乘估计量精度下降D.导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

更多“9、加入无关变量会导致模型中参数估计的方差变大。”相关问题

  • 第1题：

    回归模型y=Xβ+μ存在近似共线性，如果使用普通最小二乘法估计其中的参数，那么参数估计量的方差会（ ）。

    A.变大
    B.变小
    C.不变
    D.不能确定

    答案：A
    解析：

  • 第2题：

    回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ）


    答案：错
    解析：

  • 第3题：

    如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（ ）

    A.参数估计值有偏
    B.参数估计值的方差不能正确确定
    C.变量的显著性检验失效
    D.预测精度降低
    E.参数估计值仍是无偏的

    答案：B,C,D,E
    解析：

  • 第4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5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6题：

    如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（）

    • A、参数估计值有偏
    • B、参数估计值的方差不能正确确定
    • C、变量的显著性检验失效
    • D、预测精度降低
    • E、参数估计值仍是无偏的

    正确答案:B,C,D,E

  • 第7题：

    序列相关性的后果包括（）。

    • A、参数估计量不再满足无偏性
    • B、变量的显著性检验失去意义
    • C、模型的预测失效
    • D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

    正确答案:B,C

  • 第8题：

    如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（）

    • A、 参数估计值有偏
    • B、 参数估计值的方差不能正确确定
    • C、 变量的显著性检验失效
    • D、 预测精度降低
    • E、 参数估计值仍是无偏的

    正确答案:B,C,D,E

  • 第9题：

    模型中引入一个无关的解释变量（）

    • A、对模型参数估计量的性质不产生任何影响
    • B、导致普通最小二乘估计量有偏
    • C、导致普通最小二乘估计量精度下降
    • D、导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降

    正确答案:C

  • 第10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11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12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：

    回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（ ）

    A.参数估计值是无偏非有效的
    B.参数估计量仍具有最小方差性
    C.常用F检验失效
    D.参数估计量是有偏的

    答案：A
    解析：

  • 第15题：

    如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（ ）

    A.参数估计值确定
    B.参数估计值不确定
    C.参数估计值的方差趋于无限大
    D.参数的经济意义不正确
    E.DW统计量落在了不能判定的区域

    答案：B,C,D
    解析：

  • 第16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17题：

    异方差性的后果包括（）。

    • A、参数估计量不再满足无偏性
    • B、变量的显著性检验失去意义
    • C、模型的预测失效
    • D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

    正确答案:B,C

  • 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：

    模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（）。

    • A、增大
    • B、减小
    • C、有偏
    • D、非有效

    正确答案:A

  • 第20题：

    异方差情况下将导致（）

    • A、参数估计量是无偏的，但不是最小方差无偏估计
    • B、参数显著性检验失效
    • C、模型预测失效
    • D、参数估计量是有偏的，且方差不是最小的
    • E、模型预测有效

    正确答案:A,B,C

  • 第21题：

    回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（）

    • A、 参数估计值是无偏非有效的
    • B、 参数估计量仍具有最小方差性
    • C、 常用F检验失效
    • D、 参数估计量是有偏的

    正确答案:A

  • 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：

    多选题
    异方差情况下将导致（）
    A

    参数估计量是无偏的，但不是最小方差无偏估计

    B

    参数显著性检验失效

    C

    模型预测失效

    D

    参数估计量是有偏的，且方差不是最小的

    E

    模型预测有效


    正确答案： D,B
    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。

相关内容