41.常用的回歸系數(shù)的顯著性檢驗方法是(　)。

　　A.F檢驗

　　B.單位根檢驗

　　C.t檢驗

　　D.格萊因檢驗

　　正確答案:C

　　解析:回歸系數(shù)的顯著性檢驗就是檢驗回歸系數(shù)β1是否為零。常用的檢驗方法是在正態(tài)分布下的t檢驗方法。

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　　42.區(qū)間預測即在給定顯著性水平ɑ的條件下，找到一個區(qū)間，使對應于特定x0和y0包含在這個區(qū)間的概率為(　)。

　　A.ɑ

　　B.1一ɑ

　　C.ɑ/2

　　D.1一ɑ/2

　　正確答案:B

　　解析:區(qū)間預測就是在給定顯著性水平ɑ的條件下，找到一個區(qū)間(1，2)，使對應于特定x0的y0包含在這個區(qū)間(T1，T2)的概率為1一ɑ。用式子表示為：P(T1

　　43.在n=45的一組樣本估計的線性回歸模型，包含有4個解釋變量，若計算的R2為0.8232，則調(diào)整的R2為( )。

　　A.0. 2011

　　B.0. 8055

　　C.0. 8160

　　D.0. 8232

　　正確答案:B

　　44.DW檢驗可用于檢驗(　)。

　　A.多重共線性

　　B.異方差

　　C.自相關

　　D.回歸系數(shù)的顯著性

　　正確答案:C

　　解析:DW檢驗用于檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關問題，即自相關檢驗。

　　48.下面幾個關于樣本均值分布的陳述中，正確的是(　)。

　　I 當總體服從正態(tài)分布時，樣本均值一定服從正態(tài)分布

　　Ⅱ 當總體服從正態(tài)分布時，只要樣本容量足夠大，樣本均值就服從正態(tài)分布

　?、?當總體不服從正態(tài)分布時，樣本均值一定服從正態(tài)分布

　?、?當總體不服從正態(tài)分布時，無論樣本容量多大，樣本均值都不會近似服從正態(tài)分布

　　V 當總體不服從正態(tài)分布時，在小樣本情況下，樣本均值不服從正態(tài)分布

　　A.I、Ⅳ

　　B.I、V

　　C.Ⅱ、Ⅲ

　　D.Ⅱ、V

　　正確答案:B

　　解析:由中心極限定理可知：當總體服從正態(tài)分布時，樣本均值一定服從正態(tài)分布，即X~N(μ，σ2)時，X~N(μ，σ2/n)當總體為未知的分布時，只要樣本容量n足夠大(通常要求n ≥30)，樣本均值x仍會接近正態(tài)分布，其分布的期望值為總體均值，方差為總體方差的1/n;如果總體不是正態(tài)分布，當n為小樣本時(通常n<30)，樣本均值的分布則不服從正態(tài)分布。

　　49.若多元線性回歸模型存在自相關問題，這可能產(chǎn)生的不利影響包括(?)。

　　I 模型參數(shù)估計值非有效 Ⅱ 參數(shù)估計量的方差變大

　　Ⅲ 參數(shù)估計量的經(jīng)濟含義不合理 Ⅳ 運用回歸模型進行預測會失效

　　A.I、Ⅱ、Ⅲ

　　B.I、Ⅱ、Ⅳ

　　C.I、Ⅲ、Ⅳ

　　D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

　　正確答案:B

　　解析:回歸模型存在自相關問題帶來的后果有：①不影響參數(shù)估計量的線性和無偏性，但是參數(shù)估計量失去有效性;②變量的顯著性檢驗失去意義，在關于變量的顯著性檢驗中，當存在序列相關時，參數(shù)的OLS估計量的方差增大，標準差也增大，因此實際的t統(tǒng)計量變小，從而接受原假設βi=0的可能性增大，檢驗就失去意義，采用其他檢驗也是如此;③模型的預測失效。

　　50.回歸分析是期貨投資分析中重要的統(tǒng)計分析方法，而線性回歸模型是回歸分析的基礎。線性回歸模型的基本假設是(　)。

　　I 被解釋變量與解釋變量之間具有線性關系

　　Ⅱ 隨機誤差項服從正態(tài)分布

　?、?各個隨機誤差項的方差相同

　　Ⅳ 各個隨機誤差項之間不相關

　　A.I、Ⅱ、Ⅲ

　　B.I、Ⅲ、Ⅳ

　　C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

　　D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

　　正確答案:D

　　解析:一元線性回歸模型為：Yi=α+βxi+ui，(i=1，2，3，…，凡)，其中Yi為被解釋變量，xi為解釋變量，ui是一個隨機變量，稱為隨機項。要求隨機項ui和自變量xi滿足的統(tǒng)計假定如下：①每個ui均為獨立同分布，服從正態(tài)分布的隨機變量，且E(ui)=0， V(ui)=σ2=常數(shù);②隨機項ui與自變量的任一觀察值xi不相關，即C0v(ui，xi)=0.

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