多重共線性單項(xiàng)選擇題1、當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時，OLS估計量將不具備（）A、線性B、無偏性C、有效性D、一致性2、經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為某個解釋與其他解釋變量間多重共線性嚴(yán)重的情況是這個解釋變量的VIF（）A、大于B、小于C、大于5D、小于53、模型中引入實(shí)際上與解釋變量有關(guān)的變量，會導(dǎo)致參數(shù)的OLS估計量方差（）A、增大B、減小C、有偏D、非有效4、對于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t+ut，與r12=0相比，r12＝0.5時，估計量的方差將是原來的（）A、1倍B、1.33倍C、1.8倍D、2倍5、如果方差膨脹因子VIF＝10，則什么問題是嚴(yán)重的（）A、異方差問題B、序列相關(guān)問題C、多重共線性問題D、解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)的相關(guān)性6、在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在()A異方差B序列相關(guān)C多重共線性D高擬合優(yōu)度7、存在嚴(yán)重的多重共線性時，參數(shù)估計的標(biāo)準(zhǔn)差（）A、變大B、變小C、無法估計D、無窮大8、完全多重共線性時，下列判斷不正確的是（）A、參數(shù)無法估計B、只能估計參數(shù)的線性組合C、模型的擬合程度不能判斷D、可以計算模型的擬合程度二、多項(xiàng)選擇題1、下列哪些回歸分析中很可能出現(xiàn)多重共線性問題（）A、資本投入與勞動投入兩個變量同時作為生產(chǎn)函數(shù)的解釋變量B、消費(fèi)作被解釋變量，收入作解釋變量的消費(fèi)函數(shù)C、本期收入和前期收入同時作為消費(fèi)的解釋變量的消費(fèi)函數(shù)D、商品價格、地區(qū)、消費(fèi)風(fēng)俗同時作為解釋變量的需求函數(shù)E、每畝施肥量、每畝施肥量的平方同時作為小麥畝產(chǎn)的解釋變量的模型2、當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時（）A、各個解釋變量對被解釋變量的影響將難以精確鑒別B、部分解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)之間將高度相關(guān)C、估計量的精度將大幅度下降D、估計對于樣本容量的變動將十分敏感E、模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)也將序列相關(guān)3、下述統(tǒng)計量可以用來檢驗(yàn)多重共線性的嚴(yán)重性（）A、相關(guān)系數(shù)B、DW值C、方差膨脹因子D、特征值E、自相關(guān)系數(shù)4、多重共線性產(chǎn)生的原因主要有（）A、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢B、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在著密切的關(guān)聯(lián)C、在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性D、在建模過程中由于解釋變量選擇不當(dāng)，引起了變量之間的多重共線性E、以上都正確5、多重共線性的解決方法主要有（）A、保留重要的解釋變量，去掉次要的或替代的解釋變量B、利用先驗(yàn)信息改變參數(shù)的約束形式C、變換模型的形式D、綜合使用時序數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)E、逐步回歸法以及增加樣本容量6、關(guān)于多重共線性，判斷錯誤的有（）A、解釋變量兩兩不相關(guān)，則不存在多重共線性B、所有的t檢驗(yàn)都不顯著，則說明模型總體是不顯著的C、有多重共線性的計量經(jīng)濟(jì)模型沒有應(yīng)用的意義D、存在嚴(yán)重的多重共線性的模型不能用于結(jié)構(gòu)分析7、模型存在完全多重共線性時，下列判斷正確的是（）A、參數(shù)無法估計B、只能估計參數(shù)的線性組合C、模型的判定系數(shù)為0D、模型的判定系數(shù)為1三、簡述1、什么是多重共線性？產(chǎn)生多重共線性的原因是什么？2、什么是完全多重共線性？什么是不完全多重共線性？3、完全多重共線性對OLS估計量的影響有哪些？4、不完全多重共線性對OLS估計量的影響有哪些？5、從哪些癥狀中可以判斷可能存在多重共線性？6、什么是方差膨脹因子檢驗(yàn)法？四、判斷（1）如果簡單相關(guān)系數(shù)檢測法證明多元回歸模型的解釋變量兩兩不相關(guān)，則可以判斷解釋變量間不存在多重共線性。（2）在嚴(yán)重多重共線性下，OLS估計量仍是最佳線性無偏估計量。（3）多重共線性問題的實(shí)質(zhì)是樣本現(xiàn)象，因此可以通過增加樣本信息得到改善。（4）雖然多重共線性下，很難精確區(qū)分各個解釋變量的單獨(dú)影響，但可據(jù)此模型進(jìn)行預(yù)測。（5）如果回歸模型存在嚴(yán)重的多重共線性，可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。五、綜合題1、考慮表6-1的數(shù)據(jù)表6-1Y-10-8-6-4-20246810X11234567891011X213579111315171921假設(shè)你做Y對X1和X2的多元回歸，你能估計模型的參數(shù)嗎？為什么？2、表6-2給出了以美元計算的每周消費(fèi)支出（Y），每周收入（X1）和財富（X2）的假想數(shù)據(jù)。表6-2每周消費(fèi)支出（Y），每周收入（X1）和財富（X2）的假想數(shù)據(jù)YX1X27080810651001009901201273951401425110160163311518018761202002252140220220115524024351502602686問題：（1）作Y對X1和X2的OLS回歸。（2）直觀地判斷這一回歸方程中是否存在多重共線性？為什么？（3）分別作Y對X1和X2的回歸，這些回歸結(jié)果表明了什么？（4）作X2對X1的回歸。這一回歸結(jié)果表明了什么？（5）如果存在嚴(yán)重的多重共線性，你是否會刪