题目内容
（请给出正确答案）
A.迭代法是对误差序列做的自回归模型。
B.迭代法中的自回归模型中的误差项，如果仍有自相关现象，则需对该误差项序列继续做迭代法。
C.如果迭代法中的自相关系数取为1，则就成为差分法。
D.用迭代法处理自相关问题，数据变换之后，对新变量得到的回归模型，其两个回归参数与原模型均不相同。
参考答案
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网友提供的答案
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A.利用DW统计量值估计自相关系数，并作广义差分回归；
B.Cochrane-Orcutt（科克伦-奥克特）迭代法
C.Durbin（德宾）两步法
D.利用辅助回归法估计自相关系数，并作广义差分回归。
A.时间序列数据由于变量之间的影响有滞后性，经常出现自相关现象。
B.如果回归模型中缺少关键变量，那么误差项也会反映出自相关现象。
C.自相关现象是指不同组的观察数据的误差项之间呈现出较强的相关关系。
D.如果按照时间先后，一个正的残差后面跟着一些正的残差，一个负的残差后面跟着一些负的残差，那么这个残差序列就呈现一阶负相关现象。
本案例数据文件请至“第五章案例数据文件”处下载，其中x 是自变量，y 是因变量。我们要检验线性回归模型的误差是否有自相关现象，如果有自相关现象，用迭代法来消除自相关。 先进行数据分析，再根据运行结果回答以下问题,答题时选择与运行结果最为接近的数值。 1. 用普通最小二乘法建立 y 关于 x 的回归方程，结果是 () A. y=-1.3348 + 0.0762 x B. y=-1.4348 + 0.1762 x C. y=-1.5348 + 0.2762 x D. y=-1.6348 + 0.3762 x 2. 使用残差向量的皮尔逊相关系数，计算残差序列的一阶自相关系数
的值为 () A. 0.46 B. 0.56 C. 0.66 D. 0.76 3. 按定义计算残差序列的 DW 统计量。已知 1% 的 DW 检验的上下界分别为
和
. 则DW 统计量和残差自相关性的判断结果是 () A. DW=0.667, 残差存在自相关。 B. DW=1.227, 残差存在自相关。 C. DW=0.667, 残差不存在自相关。 D. DW=1.227, 残差不存在自相关。 4. 按照迭代法的算法，使用下述变量代换，其中的
由
计算得来。 然后用普通最小二乘法，得到的回归方程和残差的自相关系数分别是 ()
A. 回归方程是
, 残差的自相关系数 0.6. B. 回归方程是
, 残差的自相关系数 0.5. C. 回归方程是
, 残差的自相关系数 0.4. D. 回归方程是
, 残差的自相关系数 0.3. 5. 使用第4题的迭代法处理后的回归方程是 () A.
B.
C.
D.
A.迭代法是不断以计算的新值取代原值的过程。
B.递推的问题都可以用迭代方法来处理。
C.迭代法又分为精确迭代和近似迭代。
D.求斐波那契数列为精确迭代,“牛顿迭代法”属于近似迭代法。
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