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94.由于引进虚拟变量,回归模型的截距或斜率随样本观测值的改变而系统地改变,这种模型称为 ( )

A、  系统变参数模型

B、 系统模型

C、  变参数模型

D、  分段线性回归模型

答案:A

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87.对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t +ut,与r12=0相比,r12=0.5时,估计量的方差将是原来的( )。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005a4cc-e727-2050-c0c8-426c6bb5be0a.html
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69.果戈德菲尔特——匡特检验显著,则认为什么问题是严重的( )
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91.完全多重共线性时,下列判断不正确的是( )。
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84.当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备( )
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76.根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=2.3。在样本容量n=20,解释变量k=1,显著性水平为0.05时,查得dl=1,du=1.41,则可以决断( )。
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61.Goldfeld-Quandt方法用于检验( )
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65.下列哪种方法不是检验异方差的方法( )
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96.假定正确回归模型为,若遗漏了解释变量X2,且X1、X2线性相关则的普通最小二乘法估计量( ) A.无偏且一致 B.无偏但不一致 C.有偏但一致 D.有偏且不一致
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100.分段线性回归模型的几何图形是( )。
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92.设某地区消费函数中,消费支出不仅与收入x有关,而且与消费者的年龄构成有关,若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。假设边际消费倾向不变,则考虑上述构成因素的影响时,该消费函数引入虚拟变量的个数为( )
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题目内容
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单选题
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94.由于引进虚拟变量,回归模型的截距或斜率随样本观测值的改变而系统地改变,这种模型称为 ( )

A、  系统变参数模型

B、 系统模型

C、  变参数模型

D、  分段线性回归模型

答案:A

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87.对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t +ut,与r12=0相比,r12=0.5时,估计量的方差将是原来的( )。

A.  1倍

B.  1.33倍

C.  1.8倍

D.  2倍

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69.果戈德菲尔特——匡特检验显著,则认为什么问题是严重的( )

A.  异方差问题

B.  序列相关问题

C.  多重共线性问题

D.  设定误差问题

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91.完全多重共线性时,下列判断不正确的是( )。

A.  参数无法估计

B.  只能估计参数的线性组合

C.  模型的拟合程度不能判断

D.  可以计算模型的拟合程度

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84.当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备( )

A.  线性

B.  无偏性

C.  有效性

D.  一致性

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005a4cc-e727-2050-c0c8-426c6bb5be07.html
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76.根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=2.3。在样本容量n=20,解释变量k=1,显著性水平为0.05时,查得dl=1,du=1.41,则可以决断( )。

A.  不存在一阶自相关

B.  存在正的一阶自相关

C.  存在负的一阶自

D.  无法确定

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61.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

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65.下列哪种方法不是检验异方差的方法( )

A.  戈德菲尔特——匡特检验

B.  怀特检验

C.  戈里瑟检验

D.  方差膨胀因子检验

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005a4cc-e726-e1d0-c0c8-426c6bb5be0e.html
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96.假定正确回归模型为,若遗漏了解释变量X2,且X1、X2线性相关则的普通最小二乘法估计量( ) A.无偏且一致 B.无偏但不一致 C.有偏但一致 D.有偏且不一致
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005a4cc-e727-3ba8-c0c8-426c6bb5be04.html
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100.分段线性回归模型的几何图形是( )。

A.  平行线

B.  垂直线

C.  光滑曲线

D.  折线

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92.设某地区消费函数中,消费支出不仅与收入x有关,而且与消费者的年龄构成有关,若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。假设边际消费倾向不变,则考虑上述构成因素的影响时,该消费函数引入虚拟变量的个数为( )

A.  1个

B.  2个

C.  3个

D.  4个

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005a4cc-e727-3ba8-c0c8-426c6bb5be00.html
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