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自相关问题的存在，主要原因有（　　）。Ⅰ．经济变量的惯性Ⅱ．回归模型的形式设定存在错误Ⅲ．回归模型中漏掉了重要解释变量Ⅳ

题目
单选题
自相关问题的存在，主要原因有（　　）。Ⅰ．经济变量的惯性Ⅱ．回归模型的形式设定存在错误Ⅲ．回归模型中漏掉了重要解释变量Ⅳ．两个以上的自变量彼此相关
A

Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

B

Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

C

Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

D

Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

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第1题：

DW检验中要求有假定条件，在下列条件中不正确的是（）

A.解释变量为非随机的

B.随机误差项为一阶自回归形式

C.线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量

D.线性回归模型只能为一元回归形式


参考答案：D

第2题：

在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（ ）。

A.异方差
B.序列相关
C.多重共线性
D.高拟合优度

答案：C
解析：

第3题：

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。

A.普通最小二乘法

B.加权最小二乘法

C.广义差分法

D.工具变量法


参考答案：C

第4题：

经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（ ）。
A、多重共线性
B、异方差
C、自相关
D、非正态性


答案：A
解析：
如果解释变量之间存在严格或者近似的线性关系，就产生了多重共线性问题，本质为解释变量之间
高度相关。可以通过简单相关系数检验法对多重共线性进行检验，即通过求出解释变量之间的简单相关系数r来作出判断，通常情况下，|r∣越接近1，则可以认为多重共线性的程度越高。

第5题：

自相关问题的存在，主要原因有（ ）。
Ⅰ.经济变量的惯性
Ⅱ.回归模型的形式设定存在错误
Ⅲ.回归模型中漏掉了重要解释变量
Ⅳ.两个以上的自变量彼此相关

A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
B.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ

答案：D
解析：
D项属于多重共线性的原因。除了上述ABC三项外，自相关问题的存在主要原因还有对数据加工整理而导致误差项之间产生自相关。

第6题：

当回归模型中两个或多个解释变量高度线性相关时，模型中就存在序列相关。（ ）


答案：错
解析：

第7题：

D-W检验是一种检验序列自相关的方法，应用该方法时需要满足的假定条件是（ ）。

A.解释变量非随机

B.随机干扰项为一阶自回归形式

C.回归模型中不应含有滞后应变量作为解释变量

D.回归模型含有截距项

E.回归模型为一元形式

答案：A,B,C,D
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：

下列关于逐步回归法说法错误的是（ ）。
A、逐步回归法先对单个解释变量进行回归，再逐步增加变量个数
B、有可能会剔除掉重要的解释变量从而导致模型产生设定偏误
C、如果新引入变量未能明显改进拟合优度值，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性
D、如果新引入变量后t检验显著，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性


答案：D
解析：
逐步回归法是指以Y为被解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。根据拟合优度的变化以及结合F检验和t检验的显著性决定是否保留新引入的变量。如果新引入了变量后使得F检验和t检验均显著，并且增加了拟合优度，则说明新引入的变量是一个独立解释变量，可考虑在模型中保留该变量:如果新引入的变量未能明显改进拟合优度值，或者F检验和t检验出现了不显著现象，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性。

第10题：

DW检验的假设条件有（ ）。
Ⅰ.回归模型不含有滞后自变引作为解释变量
Ⅱ.随机扰动项满足
Ⅲ.回归模型含有不为零的截距项
Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


答案：C
解析：
DW检验的假设条件为解释变量x为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式

并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。

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