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若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计参数应

题目

若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计参数应采用（）。

  • A、普通最小二乘法
  • B、加权最小二乘法
  • C、广义差分法
  • D、工具变量法
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第1题：

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。

A.普通最小二乘法

B.加权最小二乘法

C.广义差分法

D.工具变量法


参考答案：C

第2题：

若回归模型随机误差项的方差为常数的假定不成立，则称模型存在为异方差现象。（ ）


答案：对
解析：

第3题：

已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为

已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为24，则随机误差项的方差估计量为（）。


参考答案：B

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：

DW检验不适用一下列情况的序列相关检验（ ）。

A.高阶线性自回归形式的序列相关
B.一阶非线性自回归的序列相关
C.移动平均形式的序列相关
D.正的一阶线性自回归形式的序列相关
E.负的一阶线性自回归形式的序列相关

答案：A,B,C
解析：

第6题：

DW检验中要求有假定条件，在下列条件中不正确的是（）

A.解释变量为非随机的

B.随机误差项为一阶自回归形式

C.线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量

D.线性回归模型只能为一元回归形式


参考答案：D

第7题：

如果回归模型中随机误差项之间存在序列相关，则普通最小二乘估计量不是无偏估计量，也不再具有最小方差的性质。


答案：错
解析：

第8题：

若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（）。

A.普通最小二乘法

B.加权最小二乘法

C.广义差分法

D.工具变量法


参考答案：B

第9题：

D-W检验是一种检验序列自相关的方法，应用该方法时需要满足的假定条件是（ ）。

A.解释变量非随机

B.随机干扰项为一阶自回归形式

C.回归模型中不应含有滞后应变量作为解释变量

D.回归模型含有截距项

E.回归模型为一元形式

答案：A,B,C,D
解析：

第10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


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。

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