11.时间序列模型一般分为()类型。

　　A.自回归过程

　　B.移动平均过程

　　C.自回归移动平均过程

　　D.单整自回归移动平均过程

　　参考答案：ABCD 时间序列模型是根据时间序列自身发展变化的基本规律和特点来进行预测的，研究的是市场价格与时间的关系。时间序列模型一般分为四种类型。即自回归过程(CAR)、移动平均过程(MA)、自回归移动平均过程(ARMA)、单整自回归移动平均过程(ARIMA)。

　　12.非随机性时间序列包括()。

　　A.平稳性时间序列

　　B.趋势性时间序列

　　C.季节性时间序列

　　D.非平稳性时间序列

　　参考答案：ABC 时间序列分为随机性时间序列和非随机性时间序。非随机性时间序列包括：平稳性时间序列、趋势性时间序列和季节性时间序列三种。不平稳的时间序列称为非平稳。金融市场研究中用到的日数据、周数据序列，一般是非平稳的，比如期货市场中日价格数据构成的时间序列基本上是非平稳的。

　　13.组合模型指运用()从市场价格自生发展趋势和外部因素影响两个角度分别对市场价格进行了预测。

　　A.时间序列模型

　　B.一元非线性回归模型

　　C.多元线性回归模型

　　D.多元非线性回归模型

　　参考答案：AD金融时间序列预测还会涉及更为复杂的经济计量组合模型。组合模型指运用时间序列模型和多元非线性回归模型，从市场价格自生发展趋势和外部因素影响两个角度分别对市场价格进行了预测。由于角度的不同，它们的结果形成互补的关系。

　　14.按研究变量的多少划分，相关关系分为()。

　　A.一元相关(也称单相关)

　　B.多元相关(也称复相关)

　　C.线性相关

　　D.非线性相关

　　参考答案：AB 一般来说，相关关系有如下分类。①按研究变量的多少划分，有一元相关(也称单相关)和多元相关(也称复相关)。②按照变量之间依存关系的形式划分。有线性相关和非线性相关。③按变量变化的方向划分，有正相关和负相关。④按变量之间关系的密切程度区分：当变量之间依存关系密切到近乎于函数关系时，称为完全相关;当变量之间不存在依存关系时，就称为不相关或零相关。

　　15.计算相关系数时，下列关于样本相关系数r的说法，正确的是()。

　　A.取值范围在-l和+1之间

　　B.r=+1表示变量之间存在完全正相关

　　C.相对系数f具有对称性

　　D.r的数值大小与x和y原点及尺度有关

　　参考答案：ABC r的数值大小与x和Y原点及尺度无关。

　　16.利用回归方程进行估计和预测通常分为()。

　　A.点预测

　　B.区间预测

　　C.相对预测

　　D.绝对预测

　　参考答案：AB 所谓预测就是指通过自变量x的取值来预测因变量Y的取值。例如，根据已建立的铜期货价格和现货价格的估计方程，给出一个对应的现货价格，就可以得到铜期货价格的一个预测值。一般来说，预测分为点预测与区间预测。

　　17.即使所有的回归假设都能达到，仍有可能存在的潜在误差有()。

　　A.标准误差

　　B.斜率误差

　　C.随机误差

　　D.均值误差

　　参考答案：BCD即使所有的回归假设都能达到，仍有可能存在三个潜在的误差;①均值误差，任何预测都会存在这个类型的误差;②斜率误差，在总体真正的回归系数P与拟合直线斜率P之间也存在一些误差;③随机误差，即使已知真正的总体回归直线，仍然会产生误差。

　　18.下列关于多元线性回归方程的拟合优度的说法，正确的是()。

　　A.又称为判定系数

　　B.取值在0和1之间

　　C.越接近于1表示拟合效果越好

　　D.以上均正确

　　参考答案： ABCD方程拟合优度检验的判定系数，也称R2，R2值在0—1之间，越接近l表示拟合越好，R2>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大。

　　19.下列关于区间预测的说法，正确的有()。

　　A.样本容量11越大，预测精度越高

　　B.样本容量n越小，预测精度越高

　　C.置信区间的宽度在x均值处最小

　　D.预测点x0离x均值越大精度越高

　　参考答案：AC在预测时要注意预测点x0与估计模型时用的样本x1…xn的距离，如果x0与所估计模型的样本偏离太大，预测效果会很差。一般地：①样本容量n越大，预测精度越高，反之预测精度越低。②样本容量一定时，置信区间的宽度在x均值处最小，预测点x。离x均值越小精度越高，越远精度越低。

　　20.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：AC 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。