2022年期货从业资格考试《期货投资分析》考试共100题，分为单选题和多选题和判断题和客观案例题。小编为您整理金融统计与计量方法5道练习题，附答案解析，供您备考练习。

1、在多元线性回归模型中，进入模型的解释变量越多，模型会越好。（）【判断题】

A.正确

B.错误

正确答案:B

答案解析:参考多元线性回归的模型检验。进入模型的解释变量越多，虽然判定系数会越高，但是修正系数不一定会越高；随着解释变量的增加，多重共线性的危险增加。总体来讲，并不是解释变量越多，模型越好。

2、消除多重共线性影响的方法包括（）。【多选题】

A.逐步回归法

B.变换模型的形式

C.增加样本容量

D.岭回归法

正确答案:A、B、C、D

答案解析:消除多重共线性影响的方法包括：逐步回归法；岭回归法；增加样本容量；变换模型的形式。

3、拉格朗日乘数检验可以用来检验异方差。( )【判断题】

A.正确

B.错误

正确答案:B

答案解析:检验异方差的方法很多，常用的方法有帕克检验与戈里瑟检验、戈德菲尔德-匡特检验(G-Q检验)、怀特检验、ARCH检验等。拉格朗日乘数检验是检验序列相关性的方法。

4、在用OLS估计回归模型时，存在异方差问题将导致( )。【多选题】

A.参数估计量无偏

B.变量的显著性检验无意义

C.模型的预测失效

D.参数估计量有偏

正确答案:A、B、C

答案解析:计量经济学模型一旦出现异方差性，如果仍采用OLS估计模型参数，会产生下列不良后果：①OLS估计量仍然具有无偏性，但OLS估计的方差不再是最小的；②显著性检验失去意义；③模型的预测失效：当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对被解释变量y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。

5、一般在多元线性回归分析中遇到的问题主要有( )。【多选题】

A.多重共线性

B.自相关

C.异方差

D.序列相关性

正确答案:A、B、C、D

答案解析: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。