如果模型中存在异方差性，对模型又什么影响？这时候模型还能进行应用分析吗？

题目

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第1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2题：

学者们为了克服马柯威茨均值方差模型在应用上面临的最大障碍又提出了新的模型，包括()。

A:单因素模型
B:多因素模型
C:资本资产定价模型
D:套利定价理论

答案：A,B

解析：

马柯威茨的均值方差模型所面临的最大问题是其计算量太大，特别是在大规模的市场存在着上千种证券的情况下，严重阻碍了马柯威茨方法在实际中的应用。1963年，马柯威茨的学生威廉·夏普提出了一种简化的计算方法，这一方法通过建立“单因素模型”来实现。在此基础上后来发展出“多因素模型”，以图对实际有更精确的近似。这一简化形式使得证券组合理论应用于实际市场成为可能。

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：

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

正确答案:B,D

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：

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7题：

如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（）。

A.线性性
B.无偏性
C.有效性
D.一致性
E.渐进有效性

答案：A,B,D

解析：

当计量经济学模型出现异方差性时，其普通最小二乘法参数估计量仍具有线性性、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，但仍然不具有渐进有效性。

第8题：

对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有（）。

A．加权最小二乘法

B．差分法

C．改变模型的数学形式

D．移动平均法

正确答案：AC
对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有：①加权最小二乘法，对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数；②改变模型的数学形式，改变模型的数学表达形式可以有效改善异方差问题，比如将线性模型改为对数线性模型，异方差的情况将有所改善。BD两项为自相关问题的处理方法。

第9题：

根据DW指标数值做出的合理判断是( )。

A.回归模型存在多重共线性
B.回归模型存在异方差问题
C.回归模型存在一阶负自相关问题
D.回归模型存在一阶正自相关问题

答案：D

解析：

DW检验法是用于检验序列相关性的方法。DW检验示意图如图3-2所示。当DW=0．384时，可知模型存在一阶正自相关问题。

图3-2D．W．检验示意图

第10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

正确答案:A,B,C

如果模型中存在异方差性，对模型又什么影响？这时候模型还能进行应用

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