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

题目

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
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第1题:

Glejser检验方法主要用于检验()

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:A
解析:

第2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

答案:B
解析:

第3题:

Go1dfe1d—Quandt方法用于检验( )。

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:A

第4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5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

答案:A,B,C
解析:
模型存在异方差性的后果是:①普通最小二乘法(OLS)的参数估计量非有效。参数估计量仍然具有线性性、无偏性,但不具有有效性。而且,在大样本情况下,尽管参数估计量具有一致性,但仍然不具有渐近有效性;②变量的显著性检验失去意义;③模型的预测失效。若仍用OLS法去估计参数的方差,会高估或低估参数估计量的方差。

第6题:

简单相关系数矩阵方法主要用于检验( )

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7题:

Goldfeld-Quandt方法用于检验( )

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:A
解析:

第8题:

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


正确答案:AB
自相关是指模型的误差项间存在相关性。自相关检验方法有 DW检验法、LM检验法、回归检验法等。异方差的检验方法有很多,简单直观的方法是残差图分析法。消除共线性的方法有多种,包括剔除一些不重要的解释变量,增加样本容量,回归系数的有偏估计等。 

第9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10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。