本章大綱分為五個部分:
第一部分 概率基礎(chǔ)(考綱1—4)
第二部分 統(tǒng)計基礎(chǔ)(考綱5—7)
第三部分 回歸分析(考綱8—11)
第四部分 時間序列分析(考綱12—15)
第五部分 常用統(tǒng)計軟件及應(yīng)用(考綱16)
例題:下列關(guān)于正態(tài)分布的結(jié)論哪個是不正確的?
A.峰度為3.
B.偏度為1.
C.整個分布特性可由均值和方差描述。
D.正態(tài)分布的密度函數(shù)表示如下:
答案:B
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例題:給定隨機變量X、Y,常數(shù)a、b、c、d,下列哪個結(jié)論是錯誤的。
A.若x和Y是相關(guān)的,則E(ax+by+c)=aE(x)+bE(y)+c
B.若x和Y是相關(guān)的,則Var(ax+by+c)=Var(ax+by)+c
C.若x和Y是相關(guān)的,則Cov(ax+by,cx+dy)=acVar(X)+bdVar(Y)+(ad+bc)Cov(x,Y)
D.若x和Y是不相關(guān)的,則Var(x-y)=Var(x+y)
=Var(x)+Var(y)
答案:B Var(ax+by+c)=Var(ax十by)= 2a Var(x)+ 2b VAR(y)+ 2ab Cov(x,y)。
解析:
Var(x+y)=Var(x)+Var(y)+2Cov(x,y)
Var(x-y)=Var(x)+Var(y)-2Cov(x,y)
x和Y是不相關(guān)的,Cov(x,y)=0,所以兩者相等。
例題:有著相同均值和標準差的正態(tài)分布和t分布,下列哪個結(jié)論正確?
A.它們有著相同的峰度
B.t分布有著更大的峰度
C.隨著自由度增加,t分布的峰度逐漸收斂到正態(tài)分布峰度
D.當自由度相對較小的時候,對t分布而言,正態(tài)分布是一個較好的近似估計
答案:C
例題:假設(shè)檢驗在5%顯著性水平意味著( )。
A.P(接受H0丨H0為真)=0.05%
B.P(接受H0丨H0為假)=0.05%
C.P(拒絕H0丨H0為真)=0.05%
D.P(拒絕H0丨H0為假)=0.05%
答案:C
多重共線性產(chǎn)生的原因復雜,以下哪一項不屬于多重共線性產(chǎn)生的原因?( )
A.自變量之間有相同或者相反的變化趨勢
B.從總體中取樣受到限制
C.自變量之間具有某種類型的近似線性關(guān)系
D.模型中自變量過多
正確答案:D
解析:如果解釋變量之間存在嚴格或者近似的線性關(guān)系,這就產(chǎn)生了多重共線性問題。產(chǎn)生多重共線性的原因包括:①經(jīng)濟變量之間有相同或者相反的變化趨勢;②模型中包含有滯后變量;③從總體中取樣受到限制等。
下列關(guān)于逐步回歸法說法錯誤的是( )。
A.逐步回歸法先對單個解釋變量進行回歸,再逐步增加變量個數(shù)
B.有可能會剔除掉重要的解釋變量從而導致模型產(chǎn)生設(shè)定偏誤
C.如果新引入變量未能明顯改進擬合優(yōu)度值,則說明新引入的變量與其他變量之間存在共線性
D.如果新引入變量后t檢驗顯著,則說明新引入的變量與其他變量之間存在共線性
正確答案:D
解析:逐步回歸法是指以l,為被解釋變量,逐個引入解釋變量,構(gòu)成回歸模型,進行模型估計。根據(jù)擬合優(yōu)度的變化以及結(jié)合F檢驗和t檢驗的顯著性決定是否保留新引入的變量。如果新引入了變量后使得F檢驗和t檢驗均顯著,并且增加了擬合優(yōu)度,則說明新引入的變量是一個獨立解釋變量,可考慮在模型中保留該變量;如果新引入的變量未能明顯改進擬合優(yōu)度值,或者F檢驗和t檢驗出現(xiàn)了不顯著現(xiàn)象,則說明新引入的變量與其他變量之間存在共線性。
根據(jù)某地區(qū)2005~2015年農(nóng)作物種植面積(X)與農(nóng)作物產(chǎn)值(Y),可以建立一元線性回歸模型,估計結(jié)果得到判定系數(shù)R2=0.9,回歸平方和ESS=90,則回歸模型的殘差平方和RSS為( )。
A.10
B.100
C.90
D.81
正確答案:A
相關(guān)系數(shù)是反映兩個隨機變量之間線性相關(guān)程度的統(tǒng)計指標,如果兩個隨機變量X和Y之間協(xié)方差為0.031,方差分別為0.04和0.09,據(jù)此可以判斷X和Y之間是( )。
A.極弱相關(guān)
B.相互獨立
C.中度相關(guān)
D.高度相關(guān)
正確答案:C
如果一個變量的取值完全依賴于另一個變量,各個觀測點落在一條直線上,稱為( )。
A.完全相關(guān)
B.不相關(guān)
C.線性相關(guān)
D.正相關(guān)
正確答案:A
解析:如果一個變量的取值完全依賴于另一個變量,各個觀測點落在一條直線上,稱為完全相關(guān),這種相關(guān)關(guān)系實際上就是函數(shù)關(guān)系;如果兩個變量的觀測點很分散,無 任何規(guī)律,則表示變量之間沒有相關(guān)關(guān)系。
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(chǔ)。線性回歸模型的基本假設(shè)是( )。
I 被解釋變量與解釋變量之間具有線性關(guān)系
、 隨機誤差項服從正態(tài)分布
Ⅲ 各個隨機誤差項的方差相同
、 各個隨機誤差項之間不相關(guān)
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(guān),即C0v(ui,xi)=0.
下列關(guān)于t檢驗與F檢驗的說法正確的有( )。
I 對回歸方程線性關(guān)系的檢驗是F檢驗
、 對回歸方程線性關(guān)系的檢驗是t檢驗
、 對回歸方程系數(shù)顯著性進行的檢驗是F檢驗
Ⅳ 對回歸方程系數(shù)顯著性進行的檢驗是t檢驗
A.I、Ⅲ
B.I、Ⅳ
C.Ⅱ、Ⅲ
D.Ⅱ、Ⅳ
正確答案:B
解析:回歸方程的顯著性檢驗方法有:①對回歸方程線性關(guān)系的檢驗,采用F檢驗; ②對回歸方程系數(shù)顯著性進行的檢驗,采用t檢驗。線性關(guān)系的檢驗主要是檢驗因變量同多個自變量的線性關(guān)系是否顯著,回歸系數(shù)顯著性檢驗則是對每一個回歸系數(shù)分別進行單獨的檢驗,它主要用于檢驗每個自變量對因變量的影響是否都顯著。
下列情況回歸方程中可能存在多重共線性的有( )。
I 模型中所使用的自變量之間相關(guān)
、 參數(shù)最小二乘估計值的符號和大小不符合經(jīng)濟理論或?qū)嶋H情況
Ⅲ 增加或減少解釋變量后參數(shù)估計值變化明顯
、 R2值較大,但是回歸系數(shù)在統(tǒng)計上幾乎均不顯著
A.I、Ⅱ、Ⅲ
B.I、Ⅱ、IV
C.I、Ⅲ、IV
D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
正確答案:D
解析:多重共線性的判斷方法包括:①計算模型中各對自變量之間的相關(guān)系數(shù),并對各相關(guān)系數(shù)進行顯著性檢驗。如果一個或者多個相關(guān)系數(shù)是顯著的,就表示模型中所使用的自變量之間相關(guān),因而存在多重共線性問題。②參數(shù)估計值的經(jīng)濟檢驗,考察參數(shù)最小二乘估計值的符號和大小,如果不符合經(jīng)濟理論或?qū)嶋H情況,說明模型中可能存在多重共線性。③參數(shù)估計值的穩(wěn)定性,增加或減少解釋變量,變動樣本觀測值,考察參數(shù)估計值的變化,如果變化明顯,說明模型可能存在多重共線性。④參數(shù)估計值的統(tǒng)計檢驗,多元線性回歸方程的R2值較大,但是回歸系數(shù)在統(tǒng)計上幾乎均不顯著,說明存在多重共線性。
自相關(guān)問題的存在,主要原因有( )。
I 經(jīng)濟變量的慣性Ⅱ 回歸模型的形式設(shè)定存在錯誤
、 回歸模型中漏掉了重要解釋變量Ⅳ 兩個以上的自變量彼此相關(guān)
A.I、Ⅱ、Ⅲ
B.I、Ⅱ、Ⅳ
C.I、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
正確答案:A
解析:Ⅳ項屬于多重共線性的原因。除了上述I、Ⅱ、Ⅲ三項外,自相關(guān)問題的存在主要原因還有對數(shù)據(jù)加工整理而導致誤差項之間產(chǎn)生自相關(guān)。
自相關(guān)檢驗方法有( )。
I DW檢驗法
II ADF檢驗法
、 LM檢驗法
Ⅳ 回歸檢驗法
A.I、Ⅱ、Ⅲ
B.I、Ⅱ、IV
C.I、Ⅲ、Ⅳ
D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
正確答案:C
解析:自相關(guān)檢驗方法有DW檢驗法、LM檢驗法、回歸檢驗法等。比較常用的是DW檢驗法。Ⅱ項,ADF檢驗是檢查序列平穩(wěn)的方法。
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