下列哪项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.“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

下列哪项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.“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

参考解析

解析:产生多重共线性的主要原因有:①经济变量相关的共同趋势;②滞后变量的引入;③样本资料的限制。C项中把“前期收入”作为解释变量是引入了滞后变量,很可能会出现多重共线性问题。

相关考题:

下列选项中判断正确的有()。A.在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B.多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善。C.虽然多重共线性下,很难精确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进行预测。D.如果回归模型存在严重的多重共线性,可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

运用非平稳的数据直接进行简单的回归会导致( )问题。A.自相关B.异方差C.多重共线性D.伪回归

自相关问题中,当回归分析利用纵向资料,会由众多原因引起回归分析中误差项随时间显示出某种规律性形态,此即自相关问题。如果存在自相关问题,回归方程的预测也不会出现估计过高或估计过低的现象。() 此题为判断题(对,错)。

实际应用回归分析法时,应注意的事项为( )。 A.回归分析的数据资料问题B.回归分析模型要在预测中应用,需要有预测期的自变量 X的估计值C.预测期的问题D.非线性的回归分析问题

根据以下内容,回答2~3题。在实际应用当中,线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主 要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。以下说法正确的是( )。A.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B.当模型中的误差项存在相关性的时候,称回归模型中存在多重共线性C.同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差,不随样本的变化而变化D.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自相关

如果经检验所有回归系数都是显著的,则可以判定不存在多重共线性问题。() 此题为判断题(对,错)。

在多元回归分析中,多重共线性是指模型中因变量与一个自变量相关。() 此题为判断题(对,错)。

下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题( )。A.资本投入与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

下列判断正确的有( )A.在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量B.多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善C.虽然多重共线性下,很难精确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进行预测D.如果回归模型存在严重的多重共线性,可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性

一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有( )。Ⅰ.多重共线性Ⅱ.自相关Ⅲ.异方差Ⅳ.序列相关性A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.ⅣB.Ⅱ.Ⅲ.ⅣC.Ⅰ.Ⅱ.ⅣD.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ

一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有(  )。 I 多重共线性Ⅱ 自相关Ⅲ 异方差Ⅳ 样本容量有限A.I、Ⅱ、ⅢB.I、Ⅱ、IVC.I、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有( )。A、多重共线性B、自相关C、异方差D、序列相关性

根据DW指标数值做出的合理判断是( )。A.回归模型存在多重共线性B.回归模型存在异方差问题C.回归模型存在一阶负自相关问题D.回归模型存在一阶正自相关问题

下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题()。A、资本投入与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

多重共线性对回归参数的估计有何影响?

有限自回归模型一般不存在下列哪个问题?()A、随机解释变量问题B、近似多重共线性问题C、序列相关问题D、完全多重共线性问题

直线回归分析中的注意问题(即直线回归的应用条件)。

通常()是最基本的预测方法,遇到非线性回归分析预测问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。A、一元回归分析预测B、多元回归分析预测C、线性回归分析预测D、非线性回归分析预测

Koyck变换可以将有限期分布滞后模型转换为一阶自回归模型,从而缓解多重共线性问题。

实际应用回归分析法时,应注意的事项为()A、回归分析的数据资料问题B、回归分析模型要在预测中应用,需要有预测期的自变量X的估计值C、预测期的问题D、非线性的回归分析问题

自相关问题中,当回归分析利用纵向资料,会由众多原因引起回归分析中误差项随时间显示出某种规律性形态,此即自相关问题。如果存在自相关问题,回归方程的预测也不会出现估计过高或估计过低的现象。

线性回归分析中应该注意哪些问题?

在实际应用回归分析法时,应注意的事项为()A、回归分析的数据资料问题B、向相关问题C、回归分析模型在预测中应用,需要有预测的自变量X的估计值D、预测期的问题

在回归分析中存在多重共线性时将会产生的问题包括()。A、参数估计值不精确,也不稳定B、t检验失效C、参数估计式的符号与其经济意义相反D、区间估计失去意义

单选题一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有(  )。Ⅰ.多重共线性Ⅱ.自相关Ⅲ.异方差Ⅳ.样本容量有限AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ

多选题在回归分析中存在多重共线性时将会产生的问题包括()。A参数估计值不精确,也不稳定Bt检验失效C参数估计式的符号与其经济意义相反D区间估计失去意义

单选题一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有()。 I 多重共线性Ⅱ 序列相关性Ⅲ 异方差Ⅳ 样本容量有限AI、Ⅱ、ⅢBI、Ⅱ、IVCI、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ