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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


参考答案

参考解析
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。
更多 “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、IVB I、II、IIIC I、III、IVD I、II、IV” 相关考题
考题 对于一元线性回归模型,在经典线性回归的假定下,参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。( )

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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。( )

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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

考题 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 C.I、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

考题 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.模型参数估计值失去有效性 B.模型的显著性检验失去意义 C.模型的经济含义不合理 D.模型的预测失效

考题 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

考题 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

考题 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

考题 自相关情况下将导致()A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差C、常用的F检验和t检验失效D、参数估计量是无偏的E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差

考题 当一个线性回归模型的随机误差项存在序列相关时,直接用普通最小二乘法估计参数,则参数估计量为()A、有偏估计量B、有效估计量C、无效估计量D、渐近有效估计量

考题 多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的判定系数却很大,F统计量也很显著,这说明模型存在()。A、多重共线性B、异方差C、自相关D、设定偏误

考题 存在多重共线情况下,多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。

考题 当模型存在异方差现象时,模型利用加权最小二乘法估计回归参数,则参数估计量具备()。A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性

考题 存在异方差情况下,线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量是有偏的和非有效的。

考题 在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有()的统计性质。A、有偏特性B、非线性特性C、最小方差特性D、非一致性特性

考题 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

考题 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

考题 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、ⅢB Ⅰ、Ⅱ、ⅣC Ⅰ、Ⅲ、ⅣD Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

考题 多选题自相关情况下将导致()A参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B均方差MSE可能严重低估误差项的方差C常用的F检验和t检验失效D参数估计量是无偏的E利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差