当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C、估计量的精度将大幅度下降D、估计对于样本容量的变动将十分敏感E、模型的随机误差项也将序列相关

题目

当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。

A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别
B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关
C、估计量的精度将大幅度下降
D、估计对于样本容量的变动将十分敏感
E、模型的随机误差项也将序列相关

参考答案和解析

正确答案:A,C,D

如果没有搜索结果，请直接联系老师获取答案。

相似问题和答案

第1题：

当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关。（）

答案：错

解析：

第2题：

在包含有随机解释变量的回归模型中，可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有，此工具变量（）。

A.与该解释变量高度相关
B.与其它解释变量高度相关
C.与随机误差项高度相关
D.与该解释变量不相关
E.与随机误差项不相关

答案：A,E

解析：

第3题：

选择作为工具变量的变量必须满足以下条件（）。

A.与所替代的随机解释变量高度相关

B.与所替代的随机解释变量无关

C.与随机误差项不相关

D.与模型中其它解释变量不相关，以避免出现多重共线性

参考答案：A, C, D

第4题：

回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（）
Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
Ⅱ.随机误差项服从正态分布
Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
Ⅳ.各个随机误差项之间不相关

A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

答案：A

解析：

—元线性回归模型为：yi=a+βi+mi（i=l,2,3,*,n）,其中yi为解解释变量Xi为解释变量;ui是一个随机变垦量.称为随机项。要求随机项u和自变量，Xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分右（IID、）,服从正态分右的随机变量，E（ui）=0,V（ui）=σ＾2常数②随机项ui与自变量的任一观察值Xi不相关，即COV（ui,i）=0

第5题：

解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。（）

答案：错

解析：

产生多重共线性的主要原因是：（1）许多经济变量在时间上有共同变动的趋势；（2）解释变量的滞后值作为解释变量在模型中使用。

第6题：

按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。

A.与随机误差项不相关
B.与残差项不相关
C.与被解释变量不相关
D.与回归值不相关

答案：A

解析：

第7题：

当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。

A.各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别
B.部分解释变量与随机误差项之间将高度相关
C.估计量的精度将大幅度下降
D.估计对于样本容量的变动将十分敏感
E.模型的随机误差项也将序列相关

答案：A,C,D

解析：

第8题：

按照经典假设，线性回归模型中的解释变量应为非随机变量，且()

A.与被解释变量iY不相关;

B.随机误差项iu不相关;

C.与回归值i Yˆ不相关;

D.以上说法均不对。

答案：B

第9题：

A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

答案：A

解析：

第10题：

回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（）。
I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系
Ⅱ 随机误差项服从正态分布
Ⅲ 各个随机误差项的方差相同
Ⅳ 各个随机误差项之间不相关

A.I、Ⅱ、Ⅲ
B.I、Ⅲ、Ⅳ
C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

答案：D

解析：

一元线性回归模型为：Yi=α+βxi+ui，(i=1，2，3，…，n)，其中Yi为被解释变量，xi为解释变量，ui是一个随机变量，称为随机项。要求随机项ui和自变量xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分布，服从正态分布的随机变量，且E(ui)=0， V(ui)=σ2=常数；②随机项ui与自变量的任一观察值xi不相关，即Cov(ui，xi)=0．

计量经济学

题目

参考答案和解析

相似问题和答案

更多相关问题

相关内容