自相关情况下将导致()A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差C、常用的F检验和t检验失效D、参数估计量是无偏的E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差

题目

自相关情况下将导致()

  • A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量
  • B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差
  • C、常用的F检验和t检验失效
  • D、参数估计量是无偏的
  • E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
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第1题:

对于一元线性回归模型,在经典线性回归的假定下,参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。( )


答案:对
解析:
在经典线性回归的假定下,普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性等优良性质,是最佳线性无偏估计量。

第2题:

回归模型中具有异方差性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是( )

A.参数估计值是无偏非有效的
B.参数估计量仍具有最小方差性
C.常用F检验失效
D.参数估计量是有偏的

答案:A
解析:

第3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4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。

第5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响包括( )。
①模型参数估计值非有效
②参数估计量的方差变大
③参数估计量的经济含义不合理
④运用回归模型进行预测会失效

A.①②③
B.①②④
C.①③④
D.②③④

答案:B
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β①=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6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7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8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9题:

在用普通最小二乘法估计回归模型时,存在异方差问题将导致( )。
Ⅰ.参数估计量非有效
Ⅱ.变量的显著性检验无意义
Ⅲ.模型的预测失效
Ⅳ.参数估计量有偏

A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ


答案:B
解析:
计量经济学模型一旦出现异方差性,如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数,会产生下列不良后果:①参数估计量非有效,OLS估计量仍然具有无偏性,但不具有有效性;②变量的显著性检验失去意义;③模型的预测失效:当模型出现异方差性时,参数OLS估计值的变异程度增大,从而造成对Y的预测误差变大,降低预测精度,预测功能失效。

第10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响的是( )。

A: 模型参数估计值非有效
B: 参数估计量的方差变大
C: 参数估计量的经济含义不合理
D: 运用回蚪模型进行预测会失效

答案:A,B,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巾,当存在序列相关时,参数的OLS估计量的方差增大,标准差也增人,因此实际的t统计量变小,从而接受原假发2 i=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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