第四章单元测试
- 若模型中引入与其他解释变量线性相关的变量，则会导致参数的OLS估计量方差（ ）。
- 多元线性回归模型中，若某个解释变量的VIF（ ），则一般认为这个解释变量与其他解释变量间存在较严重的共线性。
- 在二元回归模型
中，经计算有相关系数
，则表明（ ）。 - 较高的简单相关系数是多重共线性存在的（ ）条件。
- 下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（ ）。
- 检验多重共线性的方法有（ ）。
- 当模型中存在非完全多重共线性时，下列说法不正确的有（ ）。
- 设线性回归模型为
，若常数项可看作恒等于1的解释变量
,则下列表明变量之间存在多重共线性的是（ ）。 - 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。（ ）
- 存在严重的多重共线性的多元线性回归模型不能用于结构分析。（ ）
A:无法确定。 B:增大。 C:不变。 D:减小。
答案:增大。
A:大于0.9。 B:大于0。 C:大于10。 D:无穷大。
A:不能说明
和
之间存在多重共线性
B:
和
之间存在不完全共线性
C:
对
回归的拟合优度为0.9985
D:
和
之间存在完全共线性
A:充分必要条件。 B:充分非必要条件。 C:充分条件。 D:必要条件。
A:消费作被解释变量，收入作解释变量的消费函数 B:商品价格、地区、消费风俗同时作为解释变量的需求函数 C:资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量 D:本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数
A:简单相关系数法 B:方差膨胀因子法 C:逐步回归法 D:辅助回归模型检验
A:
B:
C:
D:
A:
B:
C:
D:
A:错 B:对
A:对 B:错
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