A 高阶线性自回归形式的序列相关 B 一阶非线性自回归形式的序列相关 C 移动平均形式的序列相关
D 正的一阶线性自相关自回归形式的序列相关 E 负的一阶线性自相关自回归形式的序列相关
2、以dL表示统计量DW的下限分布，dU表示统计量DW的上限分布，则D－W检验的不确定区域是【 】
A dU?DW?4－dU B 4－dU?DW?4－dL C dL?DW?dU D 4－dL?DW?4 E 0?DW?dL
3、D－W检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验【 】 A 模型包含有随机解释变量 B 样本容量太小
C 含有滞后的被解释变量 D 包含有虚拟变量的模型 E 非一阶自回归模型
4、针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的【 】 A 广义最小二乘法 B 样本容量太小 C 残差回归法 D 广义差分法 E Durbin两步法
5、如果模型yt?b0?b1xt?ut存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备【 A 线性 B 无偏性 C 有效性 D 真实性 E 精确性6、D－W检验不能用于下列哪些现象的检验【 】 A 递增型异方差的检验
B u2t??ut?1??ut?2?vt形式的序列相关检验 C xi?b0?b1xj?vi形式的多重共线性检验
D yt?b?0?b?1xt?b?2yt?1?et的一阶线性自相关检验 E 遗漏重要解释变量导致的设定误差检验
三、判断题
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】 1、当模型存在高阶自相关时，可用D-W法进行自相关检验。 （ ）
2、当模型的解释变量包括内生变量的滞后变量时，D-W检验就不适用了。 （ ） 3、DW值在0和4之间，数值越小说明正相关程度越大，数值越大说明负相关程度越大。（ ） 4、假设模型存在一阶自相关，其他条件均满足，则仍用OLS法估计未知参数，得到的估计量是无偏的，不再是有效的，显著性检验失效，预测失效。 （ ） 5、当存在自相关时，OLS估计量是有偏的，而且也是无效的。 （ ） 6、消除自相关的一阶差换变换假定自相关系数必须等于－1。 （ ） 7、发现模型中存在误差自相关时，都可以利用差分法来消除自相关。 （ ） 8、在自回归模型中，由于某些解释变量是被解释变量的滞后变量，如 yt??1??2xt??3yt?1?ut
那么杜宾—沃森（D—W）检验法不适用。 （ ）
9、在杜宾—沃森（D—W）检验法中，我们假定误差项的方差是同方差。 （ ） 10、模型yt??1??2xt?ut中的R与yt?yt?1??2(xt?xt?1)?vt中的R不可以直接进行比较。 （ ）
22第六章 多重共线性
一、单项选择题
1、当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备【 】
A 线性 B 无偏性 C 有效性 D 一致性
2、经验认为，某个解释变量与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF【 】
A 大于1 B 小于1 C 大于5 D 小于5 3、模型中引入实际上与解释变量无关的变量，会导致参数的OLS估计量【 】 A 增大 B 减小 C 有偏 D 非有效
?的方差4、对于模型yi?b0?b1x1i?b2x2i?ui，与r12＝0相比，当r12=0.15时，估计量b1?）将是原来的【 】 var（b1A 1倍 B 1.33倍 C 1.96倍 D 2倍
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5、模型中引入一个无关的解释变量【 】 A 对模型参数估计量的性质不产生任何影响 B 导致普通最小二乘估计量有偏 C导致普通最小二乘估计量精度下降
D导致普通最小二乘估计量有偏，同时精度下降
6、如果方差膨胀因子VIF＝10，则认为什么问题是严重的【 】 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
7、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 多重共线性 B异方差性 C 序列相关 D高拟合优度 8、在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，即有X1i?kX2i，其中k为非零常数，则表明模型中存在【 】
A 方差非齐性 B 多重共线性 C 序列相关 D 设定误差 9、假定正确回归模型为Yt??0??1X1t??2X2t??3X3t?ut，若遗漏了解释变量X2，且X1、X2线性相关则?1的普通最小二乘法估计量【 】 A 无偏且一致 B 无偏但不一致 C有偏但一致 D 有偏且不一致
二、多项选择题
1、下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题【 】 A “资本投入”、“劳动投入”两个变量同时作为生产函数的解释变量 B “消费”作为被解释变量，“收入”作解释变量的消费函数
C “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 D “商品价格”、“地区”、“消费风俗”同时作为解释变量的需求函数
E “每亩施肥量”、“每亩施肥量的平方”同时作为“小麦亩产”的解释变量的模型 2、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时【 】 A 各个解释变量对被解释变量的影响将难于精确鉴别 B 部分解释变量与随机误差项之间将高度相关
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C 估计量的精度将大幅下降
D 估计量对于样本容量的变动将十分敏感 E 模型的随机误差项也将序列相关
3、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性【 】 A 相关系数 B DW值 C 方差膨胀因子 D 特征值 E 自相关系数 4、多重共线性产生的原因主要有【 】 A 经济变量之间往往存在同方向的变化趋势 B 经济变量之间往往存在密切的关联度 C 在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性
D 在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性 E 以上都不正确
5、多重共线性的解决方法主要有【 】 A 保留重要的解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量 B 利用先验信息改变参数的约束形式 C 变换模型的形式
D 综合使用时序数据与截面数据 E 逐步回归法以及增加样本容量
6、当线性回归模型的解释变量之间存在较严重的多重共线性时，可使用的有偏估计方法有【 】
A 加权最小二乘法 B 工具变量法 C 岭回归估计法 C 主成分回归估计法 E 间接最小二乘法
7、检测多重共线性的方法有【 】
A 简单相关系数检测法 B 样本分段比较法 C 方差膨胀因子检测法 D 判定系数增量贡献法 E 工具变量法
三、判断题
1、尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是最优线性无偏估计量。 （ ）
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