关于皮尔逊相关系数,说法正确的是
A.皮尔逊相关系数是线性相关系数
B.能够解释两变量的因果关系
C.两个变量间是对等关系
D.取值在-1和1之间
A.皮尔逊相关系数是线性相关系数
B.能够解释两变量的因果关系
C.两个变量间是对等关系
D.取值在-1和1之间
第2题
B. 使用Pearson相关系数时对变量的分布没有假定
C. Spearman相关系数绝对值越接近于1,相关程度越高。
D. 使用Spearman相关系数时假定变量分布遵循正态分布
第3题
A.Pearson相关系数只适用线性相关关系
B.Pearson相关系数的取值范嗣在0和1之间
C.Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度
D.当Pearson相关系数r=0时,说明两个变量之间没有任何关系
E.当Pearson相关系数r=0时。表明两变量之间不存性相关关系
第4题
A、自相关是指不同组的观测的误差项之间存在相关性。
B、用自相关系数来判别自相关现象,是用残差向量跟残差向量之间的皮尔逊相关系数来度量的。
C、用DW检验自相关现象,跟用自相关系数检验,本质上一样的。
D、用DW检验方法也可以检验多阶的自相关现象,也就是延后多期的自相关现象。
第5题
A.在相关研究中,我们无法估计潜在因素的可能影响
B.随着相关系数的增加,我们可以确信两个变量之间因果关系的存在
C.皮尔逊积差相关系数反映了两个变量之间相关的强弱
D.可以对来自不同量表的两个变量求相关
第6题
A、pearson相关性检验适用于双变量正态分布
B、spearman相关性检验对原始变量的分布没有要求
C、对于服从pearson相关系数的数据不能用来计算spearman相关系数
D、kendall相关性检验对原始变量的分布没有要求,适用于两个变量为有序数据
第7题
A、投资组合资产收益率分布之间的相关性对风险度量非常关键
B、在低市场波动率时期估计出的相关系数通常表现稳定,在市场压力情况下变得波动。使用较长时间范围估计出的相关系数计算得到的风险度量将在市场压力时期低估风险
C、皮尔逊相关系数是两个资产收益率之间的线性相关度量,它等于资产收益率的协方差与它们波动率乘积的比率
D、使用Copula,可以利用边缘分布函数通过更广泛的相关结构类型建立收益率相关分布函数
第9题
A. 当相关系数=1时,表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。
B. 当相关系数=-0.5时,表示两种资产收益率呈同方向变化,组合抵消的风险较少
C. 当相关系数=0时,表示缺乏相关性,每种证券的报酬率相对于另外的证券的报酬率独立变动
D. 只要两种证券之间的相关系数小于1,证券组合报酬率的标准差就小于各证券报酬率标准差的加权平均数
第10题
A. 税收弹性是税收总量与经济总量之比
B. 税收弹性是税收增长率与经济增长率之比
C. 税收弹性系数大于1,表明税收增长快于经济增长,并且税收参与新增国民收入分配的比重有上升趋势
D. 税收弹性系数小于1,表明税收增长慢于经济增长,税收参与新增国民收入分配的比重有上升趋势
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