2020年证券从业资格考试证券分析师练习题（四）
来源 :中华考试网 2020-03-17
中41.常用的回归系数的显著性检验方法是( )。
A.F检验
B.单位根检验
C.t检验
D.格莱因检验
正确答案:C
解析:回归系数的显著性检验就是检验回归系数β1是否为零。常用的检验方法是在正态分布下的t检验方法。
42.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( )。
A.ɑ
B.1一ɑ
C.ɑ/2
D.1一ɑ/2
正确答案:B
解析:区间预测就是在给定显著性水平ɑ的条件下，找到一个区间(1，2)，使对应于特定x0的y0包含在这个区间(T1，T2)的概率为1一ɑ。用式子表示为：P(T1 43.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( )。 A.0. 2011 B.0. 8055 C.0. 8160 D.0. 8232 正确答案:B 44.DW检验可用于检验( )。 A.多重共线性 B.异方差 C.自相关 D.回归系数的显著性 正确答案:C 解析:DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题，即自相关检验。 A.越大 B.越小 C.不变 D.根据具体情况而定 正确答案:A 46.若Z作为x和y的函数，下列回归方程属于线性方程的是( )。 A.Z=+logY C.Z=5X+2Y+1 D.Z=XY 正确答案:C 解析:在线性方程中，一元线性方程的斜率不变。当方程中有两个变量时，与简单的回归相同，可用直线描述线性方程。一般地，多元线性回归模型的表达式如下： 48.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 A.I、Ⅳ B.I、V C.Ⅱ、Ⅲ D.Ⅱ、V 正确答案:B 解析:由中心极限定理可知：当总体服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布，即X~N(μ，σ2)时，X~N(μ，σ2/n)当总体为未知的分布时，只要样本容量n足够大(通常要求n ≥30)，样本均值x仍会接近正态分布，其分布的期望值为总体均值，方差为总体方差的1/n;如果总体不是正态分布，当n为小样本时(通常n<30)，样本均值的分布则不服从正态分布。 49.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 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅱ、Ⅳ C.I、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 正确答案:B 解析:回归模型存在自相关问题带来的后果有：①不影响参数估计量的线性和无偏性，但是参数估计量失去有效性;②变量的显著性检验失去意义，在关于变量的显著性检验中，当存在序列相关时，参数的OLS估计量的方差增大，标准差也增大，因此实际的t统计量变小，从而接受原假设βi=0的可能性增大，检验就失去意义，采用其他检验也是如此;③模型的预测失效。 50.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 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅲ、Ⅳ C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 正确答案:D 解析:一元线性回归模型为：Yi=α+βxi+ui，(i=1，2，3，…，凡)，其中Yi为被解释变量，xi为解释变量，ui是一个随机变量，称为随机项。要求随机项ui和自变量xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分布，服从正态分布的随机变量，且E(ui)=0， V(ui)=σ2=常数;②随机项ui与自变量的任一观察值xi不相关，即C0v(ui，xi)=0. 51.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 A.I、Ⅲ B.I、Ⅳ C.Ⅱ、Ⅲ D.Ⅱ、Ⅳ 正确答案:B 解析:回归方程的显著性检验方法有：①对回归方程线性关系的检验，采用F检验; ②对回归方程系数显著性进行的检验，采用t检验。线性关系的检验主要是检验因变量同多个自变量的线性关系是否显著，回归系数显著性检验则是对每一个回归系数分别进行单独的检验，它主要用于检验每个自变量对因变量的影响是否都显著。 52.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 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅱ、Ⅳ C.I、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 正确答案:D 解析:平稳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、方差和协方差等均不随时间的改变而改变，反之，为非平稳时间序列。 53.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=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。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 A.I、Ⅱ B.I、Ⅲ C.Ⅱ、Ⅳ D.Ⅲ、Ⅳ 正确答案:B 解析:砰的取值在[0，1]区间内，越接近1，表明回归拟合效果越好;越接近0，表明回归拟合效果越差。题中，R2=0.962，可以看出该回归方程回归拟合效果较好。根据决策准则，如果F>Fα(k，n-k-1)，则拒绝H0：β1=β2= …=βk=0的原假设，接受备择假设日，：H1，βj(j=1，2，…，k)不全为零，表明回归方程线性关系显著。题中，F=256.39>3.56，线性关系显著。 54.一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 自相关Ⅲ 异方差Ⅳ 样本容量有限 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅱ、IV C.I、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 正确答案:A 解析:在经济和金融实务中，常常出现数据不能满足线性模型的系列假定，比如随机扰动项不能满足同方差的假定，或产生自相关现象等。一般在多元回归分析中遇到的较多问题主要有：多重共线性、异方差问题、序列相关性问题等。 55.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 A.I、Ⅱ B.I、Ⅲ C.Ⅱ、Ⅲ D.Ⅲ、Ⅳ 正确答案:C 解析:若模型经检验证明存在序列相关性，常采用广义差分法、一阶差分法、科克伦一奥克特迭代法和德宾两步法等方法估计模型。l、Ⅳ两项属于消除多重共线性影响的方法。 56.回归分析用于期货市场预测价格变动时的难点在于( )。 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 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅱ、Ⅳ C.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 正确答案:C 解析: 57.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 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅱ、II C.I、Ⅲ、Ⅳ D.I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 正确答案:D 解析: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，时间序列模型一般分为四种类型，即自回归过程(AR)、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)。 58.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Ib-.乘法提供更有效的检验方法 A.I、Ⅱ、Ⅲ B.I、Ⅱ、Ⅳ C.I、Ⅲ、Ⅳ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 正确答案:B 解析:Ⅲ项，在衡量回归方程的拟合优度时，理论上应衡量各个实际观测值y与其均值y之差是否过大，但由于实际观测值有正有负，计算绝对偏差和难度较大，最小二乘法用计算平方偏差和的方法取代计算绝对偏差和，很好地解决了这一问题，也因此应用得更加广泛。 59.下列关于区间预测说法正确的有( )。 I 样本容量n越大，预测精度越高 Ⅱ 样本容量n越小，预测精度越高 Ⅲ 置信区间的宽度在Z均值处最小 Ⅳ 预测点x0离X均值越远精度越高 A.I、Ⅲ B.I、IV C.Ⅱ、IV D.Ⅱ、Ⅲ 正确答案:A 解析:在预测时要注意预测点2。与估计模型时用的样本x1，x2，…，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Z均值处最小，预测点x0离x均值越近精度越高，越远精度越低。 60.下列关于t检验的说法正确的是( )。 I t值的正负取决于回归系数β0 Ⅱ 样本点的戈值区间越窄，t值越小 III t值变小，回归系数估计的可靠性就降低 IV t值的正负取决于回归系数届， A.Ⅱ、Ⅳ B.Ⅲ、Ⅳ C.I、Ⅱ、Ⅲ D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 正确答案:D
