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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、Ⅱ、ⅣC 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、Ⅳ
C
Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ
D
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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相似问题和答案
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
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：
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
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。
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3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、肯定有一个回归模型通不过显著性检验
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
参考答案：D
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（ ）。
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
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
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5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
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（ ）。
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
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7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
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
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8题：
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
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
答案：A,C,D,E
解析：
由于在完全共线性下，参数估计量不存在，也就没有估计量是否有效的问题，因此B项错误。
第9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
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10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（ ）
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
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。