單項(xiàng)選擇題有關(guān)多重共線性產(chǎn)生的可能原因，以下選項(xiàng)描述正確的是（）

A.可能是解釋變量之間變化的方向相同導(dǎo)致的
B.多重共線性容易發(fā)生在時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間
C.可能是模型中的滯后變量的影響導(dǎo)致的
D.可能是經(jīng)濟(jì)變量間存在密切的關(guān)聯(lián)性導(dǎo)致的


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1.單項(xiàng)選擇題下列方法不是自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)方法的是（）

A.Park檢驗(yàn)法
B.D-W d來(lái)估計(jì)自相關(guān)系數(shù)
C.殘差項(xiàng)及其滯后項(xiàng)進(jìn)行無(wú)截距的回歸
D.Durbin的帶自回歸的兩步法

2.單項(xiàng)選擇題對(duì)于殘差項(xiàng)之間自相關(guān)性救治的差分方法，下面選項(xiàng)表述正確的是（）

A.差分方程與原來(lái)方程的系數(shù)是完全相同的
B.差分法會(huì)減少樣本數(shù)，因此是無(wú)效的
C.差分法對(duì)消除殘差項(xiàng)之間的自相關(guān)性總是有效的
D.Prais_Winsten變換的作用是調(diào)節(jié)樣本減少的影響

3.單項(xiàng)選擇題Dubin-Watson 的d檢驗(yàn)法偵測(cè)自相關(guān)時(shí)，以下選項(xiàng)錯(cuò)誤的是（）

A.殘差項(xiàng)之間完全正相關(guān)，d≈0
B.殘差項(xiàng)之間完全不相關(guān)，d≈2
C.殘差項(xiàng)之間完全負(fù)相關(guān)，d≈4
D.適合檢驗(yàn)自回歸模型

4.多項(xiàng)選擇題序列相關(guān)性的檢驗(yàn)方法有（）

A.戈里瑟檢驗(yàn)
B.馮諾曼比檢驗(yàn)
C.回歸檢驗(yàn)
D.DW檢驗(yàn)

5.單項(xiàng)選擇題以下（）選題不是殘差項(xiàng)之間存在自相關(guān)性的后果

A.利用OLS法得到回歸估計(jì)量是線性、無(wú)偏的
B.利用OLS法得到回歸估計(jì)量不是有效的
C.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的結(jié)果不可靠
D.擬合程度R2能測(cè)度樣本點(diǎn)與樣本回歸函數(shù)之間真實(shí)情況

6.單項(xiàng)選擇題關(guān)于自相關(guān)性，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）

A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)的回歸模型要注意檢驗(yàn)殘差項(xiàng)的自相關(guān)性
B.截面數(shù)據(jù)的回歸模型要注意檢驗(yàn)殘差項(xiàng)的自相關(guān)性
C.u^t=p*u^t-1+vi是滯后一階的自回歸模型
D.模型Yt=b1+b2pt-1+ut殘差項(xiàng)容易產(chǎn)生自相關(guān)性

7.單項(xiàng)選擇題以下選項(xiàng)，并非導(dǎo)致殘差項(xiàng)自相關(guān)性原因的是（）

A.經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的慣性作用
B.規(guī)模效應(yīng)
C.數(shù)據(jù)的平滑、外推和內(nèi)插
D.選擇的模型偏誤

8.單項(xiàng)選擇題關(guān)于殘差異方差的修改，下列說(shuō)法不正確的是（）

A.異方差Park和Glejser檢驗(yàn)法都給出了可參考的方差結(jié)構(gòu)
B.利用Park和Glejser檢驗(yàn)的方差結(jié)構(gòu)一定能有效消除異方差
C.Glejser檢驗(yàn)結(jié)出的方差結(jié)構(gòu)比較粗糙
D.在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，通常對(duì)變量取對(duì)數(shù)或變量變換來(lái)修改異方差

9.單項(xiàng)選擇題使用救治殘差異方差的GLS方法時(shí)，下列修正權(quán)重選擇不正確的是（）

A.方差=A*Xi，選擇權(quán)重W=1/（Xi）^（-0.5）
B.方差=A*Xi2，選擇權(quán)重W=1/Xi
C.方差=A*f（Xi），選擇權(quán)重W=1/f（Xi）^（-0.5）
D.方差=A*f（Xi），選擇權(quán)重W=1/（Xi）^（-0.5）

10.單項(xiàng)選擇題在關(guān)異方差的救治，以下描述不正確的是（）

A.不同Xi所對(duì)應(yīng)的總體殘差方差已知，利用加權(quán)最小二乘法來(lái)消除異方差
B.不同Xi所對(duì)應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知，利用GLS來(lái)消除或降低異方差
C.不同Xi所對(duì)應(yīng)的樣本殘差的方差結(jié)構(gòu)已知，利用OLS法來(lái)消除異方差
D.根據(jù)具體問(wèn)題，可以考慮選擇不同的模型變換來(lái)消除異方差性