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如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）A．参数估计值确定B．参数估计值不确定C．参数估计值的方差趋于无限大D．参数的经济意义不正确

题目

如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）

A．参数估计值确定

B．参数估计值不确定

C．参数估计值的方差趋于无限大

D．参数的经济意义不正确

相似考题

1.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。

2.如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ）。A．不确定，方差无限大B．确定，方差无限大C．不确定，方差最小D．确定，方差最小

3.如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（ ）A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低E.参数估计值仍是无偏的

4.下列情况中，可能存在多重共线性的有（ ）。A．模型中各对自变量之间显著相关B．模型中各对自变量之间显著不相关 C．模型中存在自变量的滞后项D．模型中存在因变量的滞后项

参考答案和解析
参数估计值不确定;参数估计值的方差趋于无限大;参数的经济意义不正确
更多“如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）”相关问题

  • 第1题：

    如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（ ）

    A.参数估计值确定
    B.参数估计值不确定
    C.参数估计值的方差趋于无限大
    D.参数的经济意义不正确
    E.DW统计量落在了不能判定的区域

    答案：B,C,D
    解析：

  • 第2题：

    下列关于逐步回归法说法错误的是（ ）。
    A、逐步回归法先对单个解释变量进行回归，再逐步增加变量个数
    B、有可能会剔除掉重要的解释变量从而导致模型产生设定偏误
    C、如果新引入变量未能明显改进拟合优度值，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性
    D、如果新引入变量后t检验显著，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性


    答案：D
    解析：
    逐步回归法是指以Y为被解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。根据拟合优度的变化以及结合F检验和t检验的显著性决定是否保留新引入的变量。如果新引入了变量后使得F检验和t检验均显著，并且增加了拟合优度，则说明新引入的变量是一个独立解释变量，可考虑在模型中保留该变量:如果新引入的变量未能明显改进拟合优度值，或者F检验和t检验出现了不显著现象，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性。

  • 第3题：

    下列情况中，可能存在多重共线性的有（ ）。
    Ⅰ.模型中各对自变量之间显著相关
    Ⅱ.模型中各对自变是之间显著不相关
    Ⅲ.同模型中存在自变且的滞后项
    Ⅳ.模型中存在因变量的滞后项

    A.Ⅰ.Ⅱ
    B.Ⅰ.Ⅲ
    C.Ⅲ.Ⅳ
    D.Ⅱ.Ⅲ

    答案：B
    解析：
    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。多元线性回归模型涉及多个变量时，由于这些变量受相同经济环境影响，存在共间的变化趋势，他们之间大多存在一定的相关性，这种相关因素是造成多重共线性的主要根源。另外，当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。

  • 第4题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是( )

    A: 回归参数估计量非有效
    B: 变量的显著性检验失效
    C: 模型的预测功能失效
    D: 解释变量之叫不独立

    答案：A,B,C
    解析：
    在多兀线性回归模型巾，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得估计值b不稳定，井对于样本非常敏感，②使得参数估计值的方差COV (b)增^，③南于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍对因变量有显著影响的变量，导致模型错误，④由于COV (b)增人，做预测时，会导致预测的置信区间过人，降低预测精度。

  • 第5题：

    如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）

    • A、 参数估计值确定
    • B、 参数估计值不确定
    • C、 参数估计值的方差趋于无限大
    • D、 参数的经济意义不正确
    • E、 DW统计量落在了不能判定的区域

    正确答案:B,C,D

  • 第6题：

    如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（）

    • A、 参数估计值有偏
    • B、 参数估计值的方差不能正确确定
    • C、 变量的显著性检验失效
    • D、 预测精度降低
    • E、 参数估计值仍是无偏的

    正确答案:B,C,D,E

  • 第7题：

    下列情况中，可能存在多重共线性的有（）。

    • A、模型中各对自变量之间显著相关
    • B、模型中各对自变量之间显著不相关
    • C、模型中存在自变量的滞后项
    • D、模型中存在因变量的滞后项

    正确答案:A,C

  • 第8题：

    K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）

    • A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果
    • B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果
    • C、变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响
    • D、变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的

    正确答案:C

  • 第9题：

    多重共线性产生的主要原因有（）。

    • A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势
    • B、经济变量之间往往存在密切的关联度
    • C、在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性
    • D、在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性
    • E、以上都不正确

    正确答案:A,B,C,D

  • 第10题：

    单选题
    在联立方程模型中，下列关于工具变量的表述，错误的是（）
    A

    工具变量必须与将要替代的内生解释变量高度相关。

    B

    工具变量必须是模型中的前定变量，与结构方程中的随机误差项不相关。

    C

    工具变量与所要估计的结构方程中的前定变量之间的相关性必须很弱，以避免多重共线性。

    D

    若引入多个工具变量，即使工具变量之间存在多重共线性，也不影响估计结果。


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。Ⅰ．回归参数估计量非有效Ⅱ．变量的显著性检验失效Ⅲ．模型的预测功能失效Ⅳ．解释变量之间不独立
    A

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ

    B

    Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ

    C

    Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

    D

    Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ


    正确答案： C
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第12题：

    单选题
    下列情况中，可能存在多重共线性的有()。 I 模型中各自变量之间显著相关 Ⅱ 模型中各自变量之间显著不相关 Ⅲ 模型中存在自变量的滞后项 Ⅳ 模型中存在因变量的滞后项
    A

    I、Ⅲ

    B

    I、IV

    C

    II、Ⅲ

    D

    II、IV


    正确答案： C
    解析： 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。多元线性回归模型涉及多个经济变量时，由于这些变量受相同经济环境的影响，存在共同的变化趋势，它们之间大多存在一定的相关性，这种相关因素是造成多重共线性的主要根源。另外，当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。

  • 第13题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。
    Ⅰ.回归参数估计量非有效
    Ⅱ.变量的显著性检验失效
    Ⅲ.模型的预测功能失效
    Ⅳ.解释变量之间不独立

    A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ


    答案：B
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括:①多重共线性使得估计值b不稳定，并对于样本非常敏感;②使得参数估计值的方差COV (b)增大;③由于参数估计的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误;④由于COV (b)增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第14题：

    下列情况中,可能存在多重共线性的有（ ）
    Ⅰ.模型中各对自变量之间显著相关
    Ⅱ.模型中各对自变量之间显著不相关
    Ⅲ.同模型中存在自变量的滞后项
    Ⅳ.模型中存在因变量的滞后项

    A.Ⅰ.Ⅱ
    B.Ⅰ.Ⅲ
    C.Ⅲ.Ⅳ
    D.Ⅱ.Ⅲ

    答案：B
    解析：
    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。多元线性回归模型涉及多个经济变量时，由于这些变量受相同经济环境的影响，存在共同的变化趋势，他们之间大多存在一定的相关性,这种相关因素是造成多重共线性的主要根源。另外，当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。

  • 第15题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。
    Ⅰ 回归参数估计量非有效
    Ⅱ 变量的显著性检验失效
    Ⅲ 模型的预测功能失效
    Ⅳ 解释变量之间不独立

    A.I、Ⅱ、Ⅲ
    B.I、Ⅱ、II
    C.I、Ⅲ、Ⅳ
    D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

    答案：A
    解析：
    在多元线性回归模型中，如果存在多重共线性，将会给回归方程的应用带来严重的后果，具体包括：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估值的方差增加，导致对于参数进行显著性t检验时，会出现接受零假设的可能性增加，可能会出现舍去对因变量有显著影响的变量，导致模型错误；④由于参数估计值的方差增大，做预测时，会导致预测的置信区间过大，降低预测精度。

  • 第16题：

    若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（　　）。

    A.参数估计值不稳定
    B.模型检验容易出错
    C.模型的预测精度降低
    D.解释变量之间不独立

    答案：A,B,C
    解析：
    多重共线性产生的后果主要有：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估计值的方差增大，会导致参数估计置信区间增大，从而降低预测精度；④严重的多重共线性发生时，模型的检验容易做出错误的判断。例如，参数估计方差增大，导致对于参数进行显著性t检验时，会增大不拒绝原假设的可能性。

  • 第17题：

    工具变量法适用于估计下列哪些模型（或方程）的参数（）。

    • A、存在异方差的模型
    • B、包含有随机解释变量的模型
    • C、存在严重多重共线性的模型
    • D、联立方程模型中恰好识别的结构方程

    正确答案:B,D

  • 第18题：

    在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明 模型中存在（）

    • A、异方差
    • B、自相关
    • C、多重共线性
    • D、设定误差

    正确答案:A

  • 第19题：

    在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（）。

    • A、异方差
    • B、序列相关
    • C、多重共线性
    • D、高拟合优度

    正确答案:C

  • 第20题：

    如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）

    • A、不确定，方差无限大
    • B、确定，方差无限大
    • C、不确定，方差最小
    • D、确定，方差最小

    正确答案:A

  • 第21题：

    如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（）

    • A、不确定，方差无限大
    • B、确定，方差无限大
    • C、不确定，方差最小
    • D、确定，方差最小

    正确答案:A

  • 第22题：

    问答题
    如何考察自变量之间是否存在多重共线性问题？如果存在多重共线性，会有怎样的不良后果？如何在尽量不降低模型解释能力的前提下消除多重共线性问题？

    正确答案： 多重共线性可从以下几个方面识别：
    1）变量的重要性与专业不符
    2）R2高，但各自变量对应的回归系数均不显著
    3）方差膨胀因子（VIF）>10
    4）回归系数的符号与专业知识不符
    不良后果：
    1）参数估计值的标准误差变得很大，从而t值变得很小
    2）回归方程不稳定，增加或减少某几个观察值，估计值可以发生很大变化
    3）t检验不准确，误将应保留在方程中的重要变量舍弃
    4）估计值的客观符号与客观实际不一致
    解决方法：当发现自变量存在严重的多重共线性时，可以通过剔除一些不重要的自变量、增大样本容量、对回归系数做有偏估计（如采用岭回归法、主成分法、偏最小二乘法等）等方法来克服多重共线性。
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明 模型中存在（）
    A

    异方差

    B

    自相关

    C

    多重共线性

    D

    设定误差


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    单选题
    下列关于逐步回归法说法错误的是（　　）。
    A

    逐步回归法先对单个解释变量进行回归，再逐步增加变量个数

    B

    有可能会剔除掉重要的解释变量从而导致模型产生设定偏误

    C

    如果新引入变量未能明显改进拟合优度值，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性

    D

    如果新引入变量后t检验显著，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性


    正确答案： B
    解析：
    逐步回归法是指以Y为被解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。根据拟合优度的变化以及结合F检验和t检验的显著性决定是否保留新引入的变量。如果新引入了变量后使得F检验和t检验均显著，并且增加了拟合优度，则说明新引入的变量是一个独立解释变量，可考虑在模型中保留该变量；如果新引入的变量未能明显改进拟合优度值，或者F检验和t检验出现了不显著现象，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性。

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