第四章异方差 一、单面洗 1.若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用 A普通最小二乘法 B加权最小二乘法 广义若分法 D工具变量法 2.如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量( A.无偏且有效 B.无偏但非有效 C.有偏但有效D.有偏且非有效 3.戈德菲尔德-匡特检验法可用于检验( A.异方差 B.多重共线性C.序列相关D.设定误差 1.容易 生异方差的数据为( A.时序数据B.修匀数据C.横裁面数据D.年度数据 6.异方差是指( 1.Vμ)=2=常效 B.V(μ：)=a≠常数C.cov(,)=oaD.cov(u,u)=0 7.指出不存在异方差性的图示( 个 8若双变量模型中，fX,)=X号，或"au,)=o2X ,则加权最小二乘法的权是：( A.1/f(x) B.f(x)C. 1f(x) D.f(x) 9.异方差性是违背以下哪条假设( A. E(μ)=0 B.V()=o2 C. 所有自变量线性无关。D.cov(μ，X)=0 10.如果戈德菲尔德一一匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（ A异方差问题B.序列相关问题 C.多重共线性问题D.设定误差问题 二、多项选择题 1.不满足线性模型的第2条假定，即不满足随机 A.将对样本观察值(X,Y:),按解释变量的大小 扰动项的方差是一个常数的假定，发生这种模型 顺序排序 设定错误称为异方差。异方差对最小二乘法估计 B.将序列中间的C=·/4个观察值除去，并将剩 造成的后果( 下的观察值划分为大小相同的两个子样。每个子 A.是普通最小二乘估计仍然是无偏的，但参数的 样的容量为(m-c)/2个 显著性检验失效 C对每个子样分别求回归方程，并计算出各自的 B.是普通最小二乘法估计不再具有最小方差特性 残差平方和 C.是预测的精确度降低 D.提出假设：H0:02=oaHA:a≠o D.造成参数估计式不再是无偏的 E.由各个子样的ESS构造F统计量： E.提醒我们，在处理截面数据时无须加以注意 3.异方差性的检验方法有( 2.Goldfeld-Quant检验的具体步骤( A.图示法 B.WLS C.帕克检验法第四章 异 方 差 一、单项选择题 1．若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（ ） A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法 C.广义差分法 D.工具变量法 2． 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（ ） A.无偏且有效 B.无偏但非有效 C.有偏但有效 D.有偏且非有效 3. 戈德菲尔德-匡特检验法可用于检验（ ） A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差 4. 容易产生异方差的数据为（ ） A.时序数据 B.修匀数据 C.横截面数据 D.年度数据 5. 假设回归模型为 ，其中 则使用加权最小二乘法估计模型时，应 将模型变换为( ) A. B. C. D. 6. 异方差是指( ) A.V(μi)= σ2 =常数 B. V(μi)= σi2≠常数 C. cov(μi, μj)= σi2 D.cov(μi, μj)= 0 7． 指出不存在异方差性的图示（ ） 8. 若双变量模型中， 2 ( ) Xi Xi f = ，或 2 2 ( ) Var ui =  Xi ，则加权最小二乘法的权是：（ ） A．1/f(x) B． f(x) C． 1 f (x) D． f (x) ) 9. 异方差性是违背以下哪条假设（ ） A． E（μi）＝0 B． V(μi)= σ 2 C． 所有自变量线性无关。 D． cov(μi, Xj)= 0 10.如果戈德菲尔德——匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（ ） A.异方差问题 B.序列相关问题 C.多重共线性问题 D.设定误差问题 二、多项选择题 1. 不满足线性模型的第2条假定，即不满足随机 扰动项的方差是一个常数的假定，发生这种模型 设定错误称为异方差。异方差对最小二乘法估计 造成的后果（ ） A.是普通最小二乘估计仍然是无偏的，但参数的 显著性检验失效 B.是普通最小二乘法估计不再具有最小方差特性 C.是预测的精确度降低 D.造成参数估计式不再是无偏的 E.提醒我们，在处理截面数据时无须加以注意 2. Goldfeld-Quant检验的具体步骤（ ） A.将n对样本观察值（Xi,Yi），按解释变量的大小 顺序排序 B.将序列中间的C= n / 4个观察值除去，并将剩 下的观察值划分为大小相同的两个子样。每个子 样的容量为（n-c）/2 个 C.对每个子样分别求回归方程，并计算出各自的 残差平方和 D.提出假设：H0:σ12 =σ22 HA: σ12≠σ22 E.由各个子样的 ESS 构造 F 统计量； 3. 异方差性的检验方法有（ ） A.图示法 B.WLS C.帕克检验法