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发布证券研究报告业务

221下面几个关于样本均值分布的陈述中，正确的是（）。Ⅰ当总体服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布Ⅱ当总体服从正态分布时，只要样本容量足够大，样本均值就服从正态分布Ⅲ当总体不服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布Ⅳ当总体不服从正态分布时，无论样本容量多大，样本均值都不会近似服从正态分布V当总体不服从正态分布时，在小样本情况下，样本均值不服从正态分布

222常用的回归系数的显著性检验方法是（）

223某种产品产量为1000件时，生产成本为3万元，其中固定成本6000元，建立总生产成本对产量的一元线性回归方程应是（）。

224为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。

225回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（）。I被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ随机误差项服从正态分布Ⅲ各个随机误差项的方差相同Ⅳ各个随机误差项之间不相关

226下列关于t检验与F检验的说法正确的有（）。I对回归方程线性关系的检验是F检验Ⅱ对回归方程线性关系的检验是t检验Ⅲ对回归方程系数显著性进行的检验是F检验Ⅳ对回归方程系数显著性进行的检验是t检验

227一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有（）。I多重共线性Ⅱ序列相关性Ⅲ异方差Ⅳ样本容量有限

228自相关问题的存在，主要原因有（）。I经济变量的惯性Ⅱ回归模型的形式设定存在错误Ⅲ回归模型中漏掉了重要解释变量Ⅳ两个以上的自变量彼此相关

229下列关于回归平方和的说法，正确的有（）。Ⅰ总的离差平方和与残差平方和之差Ⅱ无法用回归直线解释的离差平方和Ⅲ回归值与均值的离差平方和Ⅳ实际值与均值的离差平方和

230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

231DW检验的假设条件有（）。I回归模型不含有滞后自变量引作为解释变量Ⅱ随机扰动项满足μi=ρμi-1+υiⅢ回归模型含有不为零的截距项IV回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

232若多元线性回归模型存在自相关问题，可能产生的不利影响是（）I模型参数估计量失去有效性Ⅱ参数的OLS估计量的方差变大Ⅲ参数估计量的经济含义不合理IV运用回归模型进行预测会失效

233对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有（）I加权最小二乘法Ⅱ差分法III改变模型的数学形式IV移动平均法

234消除序列相关性影响的方法包括（）I回归法Ⅱ一阶差分法Ⅲ德宾两步法IV增加样本容量

235按研究变量的多少划分，相关关系分为（）。Ⅰ一元相关（也称单相关）Ⅱ多元相关（也称复相关）Ⅲ线性相关Ⅳ非线性相关

236下列情况回归方程中可能存在多重共线性的有（）。Ⅰ模型中所使用的自变量之间相关Ⅱ参数最小二乘估计值的符号和大小不符合经济理论或实际情况Ⅲ增加或减少解释变量后参数估计值变化明显ⅣR2值较大，但是回归系数在统计上几乎均不显著

237对模型的最小二乘回归结果显示，R2为092，总离差平方和为500，则残差平方和RSS为（）

238假设对于某回归方程，计算机输出的部分结果如表示。根据上表，下列说法错误的是（）

239相关系数是反映两个随机变量之间线性相关程度的统计指标，如果两个随机变量X和Y之间协方差为0031，方差分别为004和009，据此可以判断X和Y之间是（）。

240在回归模型中，ε反映的是（）。

241回归分析中通常采用最小二乘法，主要原因包括（）。I从理论上讲，最小二乘法可获得最佳估计值Ⅱ由于尽量避免出现更大的偏差，该方法通常效果比较理想III计算平方偏差和要比计算绝对偏差和难度大IV最小二乘法提供更有效的检验方法

242下列对t检验说法正确的是（）。It值的正负取决于回归系数β0Ⅱ样本点的x值区间越窄，t值越小Ⅲt值变小，回归系数估计的可靠性就降低IVt值的正负取决于回归系数β1

243异方差的检验方法有（）IDW检验法ⅡWhite检验IIIGlejser检验IV残差图分析法

244关于多元线性回归模型的说法，正确的是（）。

245（）是指模型的误差项间存在相关性。

246经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的095倍，则该模型中存在（）。

247多重共线性产生的原因复杂，以下哪一项不属于多重共线性产生的原因？（）

248如果一个变量的取值完全依赖于另一个变量，各个观测点落在一条直线上，称为（）。

249在多元回归模型中，置信度越高，在其他情况不变时，临界值tα/2越大，回归系数的置信区间（）

250一元线性回归模型中，回归估计的标准误差越小，表明投资组合的样本回归线的离差程度（）。

251在应用过程中发现，若对回归模型增加一个解释变量，R2一般会（）。

252模型中，根据拟合优度R2与F统计量的关系可知，当R2=0时，有（）。

253区间预测即在给定显著性水平ɑ的条件下，找到一个区间，使对应于特定x0和y0包含在这个区间的概率为（）。

254在n=45的一组样本估计的线性回归模型，包含有4个解释变量，若计算的R2为0．8232，则调整的R2为（）。

255在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（）。IDW接近1，认为存在正自相关ⅡDW接近-1，认为存在负自相关ⅢDW接近0，认为不存在自相关ⅣDW接近2，认为存在正自相关

256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

257下列关于决定系数R2的说法，正确的有（）。Ⅰ残差平方和越小，R2越小Ⅱ残差平方和越小，R2越大ⅢR2=1时，模型与样本观测值完全拟合ⅣR2越接近于0，模型的拟合优度越高

258回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型中关于随机项μi的基本是（）。I随机项μi与自变量的任一观察值xi不相关II，III每个μi均为独立同分布，服从正态分布的随机变量IV各个随机误差项之间不相关

259调整的R2（）。I可剔除变量个数对拟合优度的影响Ⅱ的值永远小于R2Ⅲ同时考虑了样本量与自变量的个数的影响IV当n接近于k时，近似于R2

260对一般的多元线性方程，其标准差表达为式中的k为（）。I方程中的参数个数Ⅱ自变量数加上个常数项Ⅲ一元线性回归方程中k=2IV二元线性回归方程中k=2

261在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（）。Ⅰ参数估计量非有效Ⅱ变量的显著性检验无意义Ⅲ模型的预测失效Ⅳ参数估计量有偏

262下列关于相关系数r的说法正确的是（）。Ⅰ|r|越接近于1，相关关系越强Ⅱr=0表示两者之间没有关系Ⅲ取值范围为-1≤r≤1IV．|r|越接近于0，相关关系越弱

263时间序列的统计特征不会随着时间的变化而变化。即反映统计特征的均值、方差和协方差均不随时间的改变而改变，称为（）。

264平稳时间序列的（）统计特征不会随着时间的变化而变化。I数值Ⅱ均值Ⅲ方差Ⅳ协方差

265时间序列模型一般分为（）类型。Ⅰ自回归过程Ⅱ移动平均过程Ⅲ自回归移动平均过程Ⅳ单整自回归移动平均过程

266按照指标变量的性质和数列形态的不同，时间数列分为随机性时间数列和非随机性时间数列。其中，非随机性时间数列又分为（）。Ⅰ平稳性时间数列Ⅱ趋势性时间数列Ⅲ波动性时间数列Ⅳ季节性时间数列

267白噪声过程需满足的条件有（）。Ⅰ均值为0Ⅱ方差为不变的常数Ⅲ序列不存在相关性Ⅳ随机变量是连续型

268自相关检验方法有（）。IDW检验法IIADF检验法IIILM检验法IV回归检验法

269（）统计软件是国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。

270对模型Yi＝β0＋β1X1i＋β2X2i＋mi的最小二乘回归结果显示，R2为092，总离差平方和为500，则残差平方和RSS为（）。

271显著性检验方法中的t检验方法，其原假设和备择假设分别是（）。

272区间预测即在给定显著性水平α的条件下，找到一个区间，使对应于特定x0的y0包含在这个区间的概率为（）。

273若多元线性回归模型存在自相关问题，这可能产生的不利影响包括（）。Ⅰ．模型参数估计值非有效Ⅱ．参数估计量的方差变大Ⅲ．参数估计量的经济含义不合理Ⅳ．运用回归模型进行预测会失效

274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

275回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（）。Ⅰ．被解释变量与解释变量之间具有线性关系Ⅱ．随机误差项服从正态分布Ⅲ．各个随机误差项的方差相同Ⅳ．各个随机误差项之间不相关

276下列关于t检验与F检验的说法正确的有（）。Ⅰ．对回归方程线性关系的检验是F检验Ⅱ．对回归方程线性关系的检验是t检验Ⅲ．对回归方程系数显著性进行的检验是F检验Ⅳ．对回归方程系数显著性进行的检验是t检验

277平稳时间序列的（）统计特征不会随着时间的变化而变化。Ⅰ．数值Ⅱ．均值Ⅲ．方差Ⅳ．协方差

278根据误差修正模型，下列说法正确的是（）。Ⅰ．若变量之间存在长期均衡关系，则表明这些变量间存在着协整关系Ⅱ．建模时需要用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程Ⅲ．变量之间的长期均衡关系是在短期波动过程中的不断调整下得以实现的Ⅳ．传统的经济模型通常表述的是变量之间的一种长期均衡关系

279在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2＝0962，F统计量为25639，给定显著性水平（α＝005）对应的临界值Fα＝356。这表明该回归方程（）。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小

280消除自相关影响的方法包括（）。Ⅰ．岭回归法Ⅱ．一阶差分法Ⅲ．德宾两步法Ⅳ．增加样本容量

281白噪声过程需满足的条件有（）。Ⅰ．均值为0Ⅱ．方差为不变的常数Ⅲ．序列不存在相关性Ⅳ．随机变量是连续型

282DW检验的假设条件有（）。Ⅰ．回归模型不含有滞后自变量作为解释变量Ⅱ．随机扰动项满足mi＝rmi－1＋niⅢ．回归模型含有不为零的截距项Ⅳ．回归模型不含有滞后因变量作为解释变量

283时间序列模型一般分为（）类型。Ⅰ．自回归过程Ⅱ．移动平均过程Ⅲ．自回归移动平均过程Ⅳ．单整自回归移动平均过程

284按研究变量的多少划分，相关关系分为（）。Ⅰ．一元相关（也称单相关）Ⅱ．多元相关（也称复相关）Ⅲ．线性相关Ⅳ．非线性相关

285自相关问题的存在，主要原因有（）。Ⅰ．经济变量的惯性Ⅱ．回归模型的形式设定存在错误Ⅲ．回归模型中漏掉了重要解释变量Ⅳ．两个以上的自变量彼此相关

286自相关检验方法有（）。Ⅰ．DW检验法Ⅱ．ADF检验法Ⅲ．LM检验法Ⅳ．回归检验法

287异方差的检验方法有（）。Ⅰ．DW检验法Ⅱ．White检验Ⅲ．Glejser检验等Ⅳ．残差图分析法

288对回归模型存在异方差问题的主要处理方法有（）。Ⅰ．加权最小二乘法Ⅱ．差分法Ⅲ．改变模型的数学形式Ⅳ．移动平均法

289从均值为200、标准差为50的总体中，抽出n＝100的简单随机样本，用样本均值估计总体均值m，则的期望值和标准差分别为（）。

290回归模型Yt＝β0＋β1Xt＋mt中，检验H0：β1＝0所用的统计量服从（）。

291模型中，根据拟合优度R2与F统计量的关系可知，当R2＝0时，有（）。

292假设对于某回归方程，计算机输出的部分结果如表4-1所示。表4-1回归方程输出结果根据上表，下列说法错误的是（）。

293在多元回归模型中，置信度越高，在其他情况不变时，临界值tα/2越大，回归系数的置信区间（）。

294在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（）。Ⅰ．DW接近1，认为存在正自相关Ⅱ．DW接近－1，认为存在负自相关Ⅲ．DW接近0，认为不存在自相关Ⅳ．DW接近2，认为存在正自相关

295一元线性回归模型的总体回归直线可表示为（）。

296下列属于常用统计软件的有（）。Ⅰ．SASⅡ．SPSSⅢ．EviewsⅣ．Minitab

297若随机向量（X，Y）服从二维正态分布，则（）。Ⅰ．X，Y一定相互独立Ⅱ．若ρXY＝0，则X，Y一定相互独立Ⅲ．X和Y都服从一维正态分布Ⅳ．若X，Y相互独立，则Cov（X，Y）＝0

298简单随机样本的获得方法，可以分为（）。Ⅰ．有放回抽样Ⅱ．随机抽样Ⅲ．不放回抽样Ⅳ．连续抽样

299回归分析的难点在于（）。I预测的准确性不足Ⅱ需要非常完备的数据库Ⅲ需要较高的数据处理能力IV需要较高的数据分析能力

300非随机性时间数列包括（）I非平稳性时间数列Ⅱ季节性时间数列III趋势性时间数列IV平稳性时间数列

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