多重共线性是一种随机误差现象。（ ）

第1题：

第2题：

第3题：

第4题：

第5题：

当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。

• A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别
• B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关
• C、估计量的精度将大幅度下降
• D、估计对于样本容量的变动将十分敏感
• E、模型的随机误差项也将序列相关

正确答案:A,C,D

第6题：

多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？

正确答案: 多重共线性的后果是：各个解释变量对被解释变量的影响很难精确鉴别；系数估计量的方差很大，显著性检验无效；参数估计量对于增减少量观测值或删除一个不显著的解释变量可能比较敏感。

第7题：

多重共线性的实质是什么？为什么会出现多重共线性？

正确答案: 多重共线性包括完全的多重共线性和不完全的多重共线性。多重共线性实质上是样本数据问题，出现了解释变量系数矩阵的线性相关问题。
产生多重共线性的经济背景主要有以下几种情形：
第一，经济变量之间具有共同变化趋势。
第二，模型中包含滞后变量。
第三，利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。
第四，样本数据自身的原因。

第8题：

由于多重共线性不会影响到随机干扰项的方差，因此如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。

正确答案:错误

第9题：

关于多重共线性，判断错误的有（）。

• A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性
• B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
• C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义
• D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析

正确答案:A,B,C

第10题：

多重共线性的典型表现是什么？判断是否存在多重共线性的方法有哪些？

正确答案: 多重共线性的典型表现是模型拟和较好，但偏回归系数几乎都无统计学意义；偏回归系数估计值不稳定，方差很大；偏回归系数估计值的符号可能与预期不符或与经验相悖，结果难以解释。
具体判断方法有：解释变量之间简单相关系数矩阵法；方差扩大因子法以及一些直观判断法和逐步回归的方法。

第11题：

第12题：

第13题：

第14题：

第15题：

第16题：

第17题：

在下列多重共线性产生的原因中，不正确的是（）。

• A、经济变量大多存在共同变化趋势
• B、模型中大量采用滞后变量
• C、由于认识上的局限使得选择变量不当
• D、解释变量与随机误差项相关

正确答案:D

第18题：

什么是多重共线性？如何处理多重共线性？

正确答案: 多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。

第19题：

在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（）

• A、零均值假定成立
• B、序列无自相关假定成立
• C、无多重共线性假定成立
• D、解释变量与随机误差项不相关假定成立

正确答案:D

第20题：

多重共线性

正确答案: 如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。

第21题：

什么是共线性？什么是多重共线性？

正确答案:共线性是指回归模型中的各个解释变量之间不存在线性关系。“多重共线性”一词常常用来表示解释变量之间具有较高的共线性程度,但又不是完全共线性的情形。

第22题：

何为多重共线性？多重共线性对资料分析有何影响？

正确答案: 1.多重共线性是指多元回归中自变量之间存在较强的线性关系，这种情况在实际中非常常见，比如研究高血压与年龄、吸烟年限、饮白酒年限等因素回归关系，这些自变量之间通常是相关的，如果相关程度很高，所得到的回归方程会很不可靠，可能会将很有统计学意义的自变量变得无统计学意义在多重线性回归分析中，当一个或n个自变量可以由另外的自变量线性表达时，称为该自变量与另外的自变量间存在有多重共线性（muti-co-lineanty）
2.如果自变量间共线性程度很高（相关系数接近1），使用最小二乘法建立的回归方程就有可能失效，偏回归系数的估计值容易失真且稳定性差（即计算结果并不是参数的估计值，且没有实际意义），补充“可引起的问题”见后
3.消除多重共线性的自变量
①剔除某个造成共线性的自变量
②将具有多重共线性的自变量合并成一个新的变量
③逐步回归方法遏制有较强相关关系的变量同时进入方程

第23题：

第24题：