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关于多重共线性，判断错误的有（）。A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

题目

关于多重共线性，判断错误的有（）。

  • A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性
  • B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
  • C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义
  • D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析
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第1题：

多重共线性产生的原因主要有（ ）。

A.经济变量之间往往存在同方向的变化趋势
B.经济变量之间往往存在着密切的关联
C.在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性
D.在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性

答案：A,B,C,D
解析：

第2题：

下列判断正确的有（ ）

A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量
B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善
C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测
D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性

答案：A,B,C
解析：

第3题：

工具变量法适用于估计下列哪些模型（或方程）的参数（）。

A.存在异方差的模型

B.包含有随机解释变量的模型

C.存在严重多重共线性的模型

D.联立方程模型中恰好识别的结构方程


参考答案：B, D

第4题：

下列情况中，可能存在多重共线性的有（ ）。
I 模型中各自变量之间显著相关
Ⅱ 模型中各自变量之间显著不相关
Ⅲ 模型中存在自变量的滞后项
Ⅳ 模型中存在因变量的滞后项

A.I、Ⅲ
B.I、IV
C.II、Ⅲ
D.II、IV

答案：A
解析：
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。多元线性回归模型涉及多个经济变量时，由于这些变量受相同经济环境的影响，存在共同的变化趋势，它们之间大多存在一定的相关性，这种相关因素是造成多重共线性的主要根源。另外，当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。

第5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


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6题：

下列说法不正确的是（ ）

A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量
B.多重共线性是样本现象
C.检验多重共线性的方法有DW检验法
D.修正多重共线性的方法有增加样本容量

答案：C
解析：

第7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8题：

关于多重共线性，判断错误的有（ ）。

A.解释变量两两不相关，则不存在多重共线性
B.所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
C.有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义
D.存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

答案：A,B,C
解析：

第9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10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。

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