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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

参考答案

参考解析
解析:
更多 “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” 相关考题
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考题 如果方差膨胀因子VIF=10,则什么问题是严重的()。A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.解释变量与随机项的相关性

考题 (2017年)下列关于常用的VAR估算方法—参数法的说法中,正确的是()。A.参数法又称为方差—协方差法,该方法以风险因子收益率服从某种特定类型的概率分布为假设 B.参数法又称为方差—协方差法,该方法依据风险因子收益的近期历史数据的结算,模拟出来未来的风险因子收益变化 C.参数法又称为方差—协方差法,该方法无需在事先确定风险因子收益或概率分布 D.参数法又称为蒙特卡洛模拟法

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考题 关于多元线性回归模型的说法,正确的是( )。A.如果模型的R2很高,我们可以认为此模型的质量较好 B.如果模型的R2很低,我们可以认为此模型的质量较差 C.如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量 D.如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量

考题 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

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考题 采用最小二乘原理进行多元参数估计时,当出现可决系数R2较大,模型参数的联合检验(F检验)显著性明显,但单个参数的t检验可能不显著,可以认为模型存在异方差问题。( )

考题 如果θ^是该参数θ的一致估计,则随着样本容量n的增大,有()A、θ^的数值接近于总体参数θB、θ^的期望等于总体参数θC、θ^的方差接近于总体参数θD、θ^的方差接近于总体方差σ2

考题 如果方差膨胀因子VIF=15,则认为()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、解释变量与随机项的相关性

考题 正确的是下列哪项:()A、如果模型的R2很高,我们可以认为此模型的质量较好B、如果模型的R2较低,我们可以认为此模型的质量较差C、如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量D、如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量

考题 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

考题 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()。A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效

考题 如果方差膨胀因子VIF=10,则什么问题是严重的()。A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性

考题 如果模型中存在异方差现象,则会引起如下后果()A、 参数估计值有偏B、 参数估计值的方差不能正确确定C、 变量的显著性检验失效D、 预测精度降低E、 参数估计值仍是无偏的

考题 异方差情况下将导致()A、参数估计量是无偏的,但不是最小方差无偏估计B、参数显著性检验失效C、模型预测失效D、参数估计量是有偏的,且方差不是最小的E、模型预测有效

考题 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

考题 经验认为,某个解释变量与其他解释变量间多重共线性很严重的判别标准是这个解释变量的方差扩大因子VIF()A、大于1B、小于1C、大于10D、小于5

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考题 下列说法中正确的是()。A、如果模型的R2很高,我们可以认为此模型的质量较好B、如果模型的R2很低,我们可以认为此模型的质量较差C、如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量D、如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量

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考题 单选题如果θ^是该参数θ的一致估计,则随着样本容量n的增大,有()A θ^的数值接近于总体参数θB θ^的期望等于总体参数θC θ^的方差接近于总体参数θD θ^的方差接近于总体方差σ2

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