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回归检验法可以处理回归模型中常见的（ ）问题。A.异方差性 B.序列相关性 C.多重共线性 D.同方差性

题目
回归检验法可以处理回归模型中常见的（ ）问题。

A.异方差性
B.序列相关性
C.多重共线性
D.同方差性
相似考题

1.戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验（）。A.异方差性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差

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.经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（ ）A.异方差问题 B.多重共线性问题 C.序列相关性问题 D.设定误差问题

4.运用非平稳的数据直接进行简单的回归会导致（ ）问题。A．自相关B．异方差C．多重共线性D．伪回归

更多“回归检验法可以处理回归模型中常见的（ ）问题。A.异方差性 B.序列相关性 C.多重共线性 D.同方差性”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：

    如果方差膨胀因子VIF＝10，则什么问题是严重的（ ）。

    A.异方差问题
    B.序列相关问题
    C.多重共线性问题
    D.解释变量与随机项的相关性

    答案：C
    解析：

  • 第3题：

    回归系数检验不显著的原因主要有（ ）。
    Ⅰ.变量之间的多重共线性
    Ⅱ.变量之间的异方差性
    Ⅲ.同模型变量选择的不当
    Ⅳ.模型变量选择没有经济意义

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

    答案：C
    解析：
    回归系数检验不显著的原因是多方面的，主要有变量之间的多重共线性及模型变量选择的不当，没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的.

  • 第4题：

    （ ）是指模型的误差项间存在相关性。
    A、异方差
    B、自相关
    C、伪回归
    D、多重共线性


    答案：B
    解析：
    对于不同的样本点，随机误差项之间存在某种相关性。则出现序列相关性。如里只出现

    则认为模型存在自相关。自相关是指模型的误差项间存在相关性。一旦发生自身相关，意味着数据中存在自变量所没有解释的某种形态。由于这个原因，自相关的存在，说明模型环不够完善。

  • 第5题：

    回归系数检验不显著的原因主要有（　　）。
    Ⅰ 变量之间的多重共线性
    Ⅱ 变量之间的异方差性
    Ⅲ 模型变量选择的不当
    Ⅳ 模型变量选择没有经济意义


    A.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

    B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    C.Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    答案：C
    解析：
    回归系数检验不显著的原因主要包括：①变量之间的多重共线性；②模型变量选择的不当；③没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的。

  • 第6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，其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， 越接近1，则可以认为多重共线性的程度越高。接近1，则可以认为多重共线性的程度越高。

  • 第7题：

    一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（ ）。

    A、多重共线性
    B、自相关
    C、异方差
    D、序列相关性

    答案：A,B,C,D
    解析：
    在经济和金融实务中，常常出现数据不能满足线性模型的系列假定。比如随机扰动项不能满足同方差的假定，或产生自相关现象等。一般在多元线性回归分析中遇到的较多问题主要有：多重共线性、异方差问题、序列相关性问题等。

  • 第8题：

    White检验方法主要用于检验（ ）。

    A.异方差性
    B.自相关性
    C.协整
    D.多重共线性

    答案：A
    解析：
    检验异方差的方法很多，常用的方法有帕克（Park）检验与戈里瑟（Gleiser）检验，戈德菲尔德一匡特检验（G-Q检验）、怀特（White）检验、ARCH检验等。

  • 第9题：

    多元线性回归模型的基本假定有（ ）。

    A.零均值假定
    B.同方差与无自相关假定
    C.异方差假定
    D.无多重共线性假定

    答案：A,B,D
    解析：
    多元线性回归模型满足如下基本假定:（1）零均值假定
    （2）同方差与无自相关假定
    （3）无多重共线性假定，即解释变量之间不存在线性关系。
    （4）随机扰动项与解释变量互不相关
    （5）正态性假定，随机扰动项μi服从正态分布，即μi～N（0，σ2）。
    故C项说法错误。
    考点：多元线性回归模型的基本假定

  • 第10题：

    经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（）。

    • A、异方差问题
    • B、多重共线性问题
    • C、序列相关性问题
    • D、设定误差问题

    正确答案:B

  • 第11题：

    单选题
    ()是指模型的误差项间存在相关性。
    A

    异方差

    B

    自相关

    C

    伪回归

    D

    多重共线性


    正确答案： A
    解析： 自相关是指模型的误差项间存在相关性。一旦发生自相关，则意味着数据中存在自变量所没有解释的某种形态，说明模型还不够完善。

  • 第12题：

    单选题
    一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有()。 I 多重共线性 Ⅱ 序列相关性 Ⅲ 异方差 Ⅳ 样本容量有限
    A

    I、Ⅱ、Ⅲ

    B

    I、Ⅱ、IV

    C

    I、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： B
    解析： 在经济和金融实务中，常常出现数据不能满足线性模型的系列假定，比如随机扰动项不能满足同方差的假定，或产生自相关现象等。一般在多元回归分析中遇到的较多问题主要有：多重共线性、异方差问题、序列相关性问题等。

  • 第13题：

    逐步回归法既检验又修正了（ ）

    A.异方差性
    B.自相关性
    C.随机解释变量
    D.多重共线性

    答案：D
    解析：

  • 第14题：

    如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20，则认为（ ）是严重的。

    A.异方差问题
    B.序列相关问题
    C.多重共线性问题
    D.解释变量与随机项的相关性

    答案：C
    解析：

  • 第15题：

    DW检验可用于检验（　　）。

    A.多重共线性
    B.异方差
    C.自相关
    D.回归系数的显著性

    答案：C
    解析：
    DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题，即自相关检验。

  • 第16题：

    一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（ ）。
    Ⅰ.多重共线性
    Ⅱ.自相关
    Ⅲ.异方差
    Ⅳ.序列相关性

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

    答案：A
    解析：
    在经济和金融实务中，常常出现数据不有满足线性模型的系列假定，比如随机扰动项不能满足同方差的假定，或产生自相关现象等。一般在多元回归分析中遇到的较多问题主要有：多重共线性、异方差问题，序列相关性问题等。

  • 第17题：

    回归系数检验不显著的原因主要有（ ）。
    Ⅰ.变量之间的多重共线性
    Ⅱ.变量之间的异方差性
    Ⅲ.同模型变量选择的不当
    Ⅳ.模型变量选择没有经济意义

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

    答案：C
    解析：
    回归系数检验不显著的原因是多方面的.主要有变量之间的多重共线性及模型变量选择的不当，没有经济意义等。不同的情况处理方法是不同的。

  • 第18题：

    （　　）是指模型的误差项间存在相关性。

    A.异方差
    B.自相关
    C.伪回归
    D.多重共线性

    答案：B
    解析：
    自相关是指模型的误差项间存在相关性。一旦发生自相关，则意味着数据中存在自变量所没有解释的某种形态，说明模型还不够完善。考试精准押题，瑞牛题库软件考前更新，下载链接 www.niutk.com

  • 第19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20题：

    根据DW指标数值做出的合理判断是( )。

    A.回归模型存在多重共线性
    B.回归模型存在异方差问题
    C.回归模型存在一阶负自相关问题
    D.回归模型存在一阶正自相关问题

    答案：D
    解析：
    DW检验法是用于检验序列相关性的方法。DW检验示意图如图3-2所示。当DW=0．384时，可知模型存在一阶正自相关问题。

    图3-2D．W．检验示意图

  • 第21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22题：

    逐步回归法既检验又修正了（）

    • A、异方差性
    • B、自相关性
    • C、随机解释变量
    • D、多重共线性

    正确答案:D

  • 第23题：

    多选题
    下面关于回归模型中异方差性的陈述正确的是（）
    A

    不符合回归模型假定前提

    B

    误差的方差不会因自变量变化而变化

    C

    可以使用画图法来检验

    D

    误差方差为变量

    E

    可以用DW统计值检验<br />


    正确答案： D,E
    解析： 暂无解析

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