单选题DW检验的假设条件有()。 I 回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量 Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+νi Ⅲ回归模型含有不为零的截距项 IV 回归模型不含有滞后因变量作为解释变量AI、II、III、IVBI、II、IIICII、III、IVDI、II、IV
单选题
DW检验的假设条件有()。
I 回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量
Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+νi
Ⅲ回归模型含有不为零的截距项
IV 回归模型不含有滞后因变量作为解释变量
A
I、II、III、IV
B
I、II、III
C
II、III、IV
D
I、II、IV
参考解析
解析：
DW检验的假设条件为解释变量x为非随机变量，随机扰动项满足一阶自回归形式μi=ρμi-1+νi，并且回归模型中不应含有滞后因变量作为解释变量，且回归模型含有不为零的截距项。
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D-W检验是一种检验序列自相关的方法，应用该方法时需要满足的假定条件是（ ）。A.解释变量非随机B.随机干扰项为一阶自回归形式C.回归模型中不应含有滞后应变量作为解释变量D.回归模型含有截距项E.回归模型为一元形式
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自变量的任一观察值xi不相关Ⅱ.E（μi）=0，V（μi）=σμ^2=常数Ⅲ.线每个μi为独立同分布，服从正态分布的随机变量Ⅳ.各个随机误差项之间不相关A.Ⅰ.Ⅱ.ⅢB.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC.Ⅱ.Ⅲ.ⅣD.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
DW检验的假设条件有（ ）。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变引作为解释变量Ⅱ.随机扰动项满足Ⅲ.回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅱ.Ⅲ.ⅣD、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
下列情况中，可能存在多重共线性的有（ ）。 I 模型中各自变量之间显著相关 Ⅱ 模型中各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A.I、ⅢB.I、IVC.II、ⅢD.II、IV
DW检验的假设条件有（ ）。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项，满足μi=ρμi-1+viⅢ.方回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量A：Ⅱ.Ⅲ.ⅣB：Ⅰ.Ⅱ.ⅣC：Ⅰ.Ⅱ.ⅢD：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
自相关问题的存在，主要原因有（ ）。 I 经济变量的惯性Ⅱ 回归模型的形式设定存在错误 Ⅲ 回归模型中漏掉了重要解释变量Ⅳ 两个以上的自变量彼此相关A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、ⅣC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型早回归分析的基础。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=常数Ⅱ.Ⅲ.每个μi均为独立同分布，服从正态分布的随机变量Ⅳ.各个随机误差项之间不相关 A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB、Ⅰ.Ⅱ.ⅢC、Ⅰ.Ⅱ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
DW检验的假设条件有（ ）。Ⅰ.回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ.随机扰动项，满足μi=ρμi-1+viⅢ.方回归模型含有不为零的截距项Ⅳ.回归模型不含有滞后因变量作为解释变量A.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB.Ⅰ.Ⅱ.ⅣC.Ⅰ.Ⅱ.ⅢD.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。 Ⅰ 回归参数估计量非有效 Ⅱ 变量的显著性检验失效 Ⅲ 模型的预测功能失效 Ⅳ 解释变量之间不独立A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、IIC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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。线性回归模型的基本假设是（ ）。 I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ 随机误差项服从正态分布 Ⅲ 各个随机误差项的方差相同 Ⅳ 各个随机误差项之间不相关A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅲ、ⅣC.Ⅱ、Ⅲ、ⅣD.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
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单选题DW检验的假设条件有（ ）。Ⅰ．回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ．随机扰动项满足mi＝rmi－1＋niⅢ．回归模型含有不为零的截距项Ⅳ．回归模型不含有滞后因变量作为解释变量AⅡ、ⅣBⅢ、ⅣCⅠ、Ⅱ、ⅢDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
单选题自相关问题的存在，主要原因有()。 I 经济变量的惯性 Ⅱ 回归模型的形式设定存在错误 Ⅲ 回归模型中漏掉了重要解释变量 Ⅳ 两个以上的自变量彼此相关AI、Ⅱ、ⅢBI、Ⅱ、ⅣCI、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
单选题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。线性回归模型的基本假设是()。 I 被解释变量与解释变量之间具有线性关系 Ⅱ 随机误差项服从正态分布 Ⅲ 各个随机误差项的方差相同 Ⅳ 各个随机误差项之间不相关AI、Ⅱ、ⅢBI、Ⅲ、ⅣCⅡ、Ⅲ、ⅣDI、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ