如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20，则认为（ ）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
如果某模型的参数方差膨胀因子VIF=20，则认为（ ）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
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
参考解析
解析：
相关考题：
回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()1.去除这两个共线性变量2.我们可以先去除一个共线性变量3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归A.1B.2C.2和3D.2,3和4
(2017年)下列关于常用的VAR估算方法—参数法的说法中，正确的是（）。A.参数法又称为方差—协方差法，该方法以风险因子收益率服从某种特定类型的概率分布为假设B.参数法又称为方差—协方差法，该方法依据风险因子收益的近期历史数据的结算，模拟出来未来的风险因子收益变化C.参数法又称为方差—协方差法，该方法无需在事先确定风险因子收益或概率分布D.参数法又称为蒙特卡洛模拟法
以下说法正确的是（ ）。 Ⅰ参数法又称方差—协方差法 Ⅱ历史模拟法被认为是最精准贴近的计算VaR值方法 Ⅲ参数法依据历史数据计算风险因子收益率分布的参数值 Ⅳ风险价值常用计算方法有参数法、历史模拟法与蒙特卡洛法A.Ⅰ、ⅡB.Ⅰ、Ⅱ、ⅣC.Ⅰ、Ⅲ、ⅣD.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
关于多元线性回归模型的说法，正确的是（ ）。A.如果模型的R2很高，我们可以认为此模型的质量较好B.如果模型的R2很低，我们可以认为此模型的质量较差C.如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D.如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量
正确的是下列哪项：（）A、如果模型的R2很高，我们可以认为此模型的质量较好B、如果模型的R2较低，我们可以认为此模型的质量较差C、如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D、如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量
自相关情况下将导致（）A、参数估计量不再是最小方差线性无偏估计量B、均方差MSE可能严重低估误差项的方差C、常用的F检验和t检验失效D、参数估计量是无偏的E、利用回归模型进行预测的结果会存在较大的误差
下列说法中正确的是（）。A、如果模型的R2很高，我们可以认为此模型的质量较好B、如果模型的R2很低，我们可以认为此模型的质量较差C、如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D、如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量
下列关于常用的VAR估算方法一参数法的说法中，正确的是（）。A、参数法又称为方差一协方差法，该方法以风险因子收益率服从某种特定类型的概率分布为假设B、参数法又称为方差一协方差法，该方法依据风险因子收益的近期历史数据的结算，模拟出来未来的风险因于收益变化C、参数法又称为方差一协方差法、该方法无常在事先确定风险因子收益或概率分布D、参数法又称为蒙特卡洛模拟法
单选题下列关于常用的VAR估算方法一参数法的说法中，正确的是（）。A参数法又称为方差一协方差法，该方法以风险因子收益率服从某种特定类型的概率分布为假设B参数法又称为方差一协方差法，该方法依据风险因子收益的近期历史数据的结算，模拟出来未来的风险因于收益变化C参数法又称为方差一协方差法、该方法无常在事先确定风险因子收益或概率分布D参数法又称为蒙特卡洛模拟法
单选题如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。A无偏且有效B无偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效