2020年证券投资分析考试《发布证券研究报告业务》章节练习(2020-02-16)

发布时间:2020-02-16


2020年证券投资分析考试《发布证券研究报告业务》考试共120题,分为选择题和组合型选择题。小编为您整理第四章 数理方法5道练习题,附答案解析,供您备考练习。


1、下列情况中,可能存在多重共线性的有()。
Ⅰ.模型中各对自变量之间显著相关
Ⅱ.模型中各对自变量之间显著不相关
Ⅲ.模型中存在自变量的滞后项
Ⅳ.模型中存在因变量的滞后项【组合型选择题】

A.Ⅰ、Ⅱ

B.Ⅰ、Ⅲ

C.Ⅲ、Ⅳ

D.Ⅱ、Ⅲ

正确答案:B

答案解析:选项B符合题意: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。多元线性回归模型涉及多个经济变量时,由于这些变量受相同经济环境的影响,存在共同的变化趋势,他们之间大多存在一定的相关性,这种相关因素是造成多重共线性的主要根源。另外,当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。

2、关于多元线性回归模型的说法,正确的是()。【选择题】

A.如果模型的R²很接近1,可以认为此模型的质量较好

B.如果模型的R²很接近0,可以认为此模型的质量较好

C.R²的取值范围为R²>1

D.调整后的R²测度多元线性回归模型的解释能力没有R²好

正确答案:A

答案解析:选项A正确:R²表示总离差平方和中线性回归解释的部分所占的比例,其取值范围为:0≤R²≤1,R²越接近于1,线性回归模型的解释能力越强。当利用R²来度量不同多元线性回归模型的拟合优度时,存在一个严重的缺点:R²的值随着解释变量的增多而增大,即便引入一个无关紧要的解释变量,也会使得R²变大,为了克服这个缺点,一般采用调整后的R²来测度多元线性回归模型的解释能力。

3、我们将一个能取得多个可能值的数值变量X称为()。【选择题】

A.静态变量

B.随机变量

C.非随机变量

D.动态变量

正确答案:B

答案解析:选项B正确:我们将一个能取得多个可能值的数值变量X称为随机变量。

4、回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型中关于随机项μi的基本假设是()。
Ⅰ.随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关
.


Ⅲ.每个μi均为独立同分布,服从正态分布的随机变量
Ⅳ.各个随机项μi之间不相关【组合型选择题】

A.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

B.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

C.Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

正确答案:A

答案解析:

选项D符合题意:一元线性回归模型为:

,其中yi为被解释变量;xi为解释变量;μi是一个随机变量,称为随机项。随机项μi满足如下基本假定:

(1)每个μi均为独立同分布,服从正态分布的随机变量,且

(2)每个随机项μi均互不相关,即:

(3)随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关,即:

5、

按照指标变量的性质和数列形态不同,时间数列可分为()。

Ⅰ.随机性时间序列    

Ⅱ.非随机性时间序列

Ⅲ.固定性时间序列

Ⅳ.非固定性时间序列

【组合型选择题】

A.Ⅰ、Ⅱ

B.Ⅲ、Ⅳ

C.Ⅰ、Ⅲ

D.Ⅱ、Ⅳ

正确答案:A

答案解析:选项A符合题意:按照指标变量的性质和数列形态不同,时间数列可分为随机性时间数列和非随机性时间数列(Ⅰ、Ⅱ项正确)。


下面小编为大家准备了 证券分析师 的相关考题,供大家学习参考。

“权益报酬率”指的是( )。
Ⅰ.销售净利率
Ⅱ.净资产收益率
Ⅲ.资产净利率
Ⅳ.净值报酬率

A:Ⅰ.Ⅱ
B:Ⅱ.Ⅲ
C:Ⅰ.Ⅳ
D:Ⅱ.Ⅳ
答案:D
解析:
净资产收益率也称净值报酬率和权益报酬率。

下列属于宏观经挤金融指标的是( )。
Ⅰ.外汇储备
Ⅱ.财政收入
Ⅲ.汇率
Ⅳ.货币供应量

A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
D.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
答案:C
解析:
财政收入属于财政指标.

下列说法中错误的是( )。

A.分析师通过自身分析研究得出的有关上市公司经营状况的判断属于内幕信息
B.公司调研是基本分析的重要环节
C.公司调研的对象并不限于上市公司本身
D.上市公司在接受调研的过程中不得披露任何未公开披露的信息
答案:A
解析:
分析师通过自身分析研究而得出的有关上市公司经营状况的判断不属内幕信息,可以向客户披露。内幕消息是指所有非公开的公司消息,如未来的投资项目、公司政策等,一般只要公司内部高层人员能获得。

一般而言,进行套利操作时应遵循的基本原则包括()。
Ⅰ.买卖方向对应的原则
Ⅱ.买卖数量相等原则
Ⅲ.同时建仓的原则
Ⅳ.同时对冲原则

A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
B、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
C、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

答案:D
解析:
一般而言,套利的基本原则包括:买卖方向对应的原则、买卖数量相等原则、同时建仓的原则、同时对冲原则和合约相关性原则。

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