使用最小二乘法估计出证券A的收益回归方程为:RA=10.2+1.3RI,假设市场有10%的预期回报,则A的收益

归方程为RB=7.8+0.85RI,则B的收益率为()

A．0.078

B．0.103

C．0.163

D．0.193

准差为20%,则证券A和B间的协方差为()

A．0.0222

B．0.0354

C．0.0442

D．0.0556

A.使回归方程更简化

B.得到总体回归系数的最佳线性无偏估计

C.使自变量更容易控制

D.使因变量更容易控制

下面是10家校园内某食品连锁店的学生人数及其季度销售额数据：（1)用最小二乘法估计销售额对学生

下面是10家校园内某食品连锁店的学生人数及其季度销售额数据：

(1)用最小二乘法估计销售额对学生人数的回归方程，并解释回归系数b的经济含义。

(2)计算估计的标准误差。

(3)当学生人数为25000人时，销售收入至少可达多少？

A、多元线性回归分析预测法是在明确因变量y与各个自变量间存在线性相关关系的基础上，给出适宜的回归方程，并据此做出关于因变量y的发展变化趋势的预测

B、多元线性回归分析预测法的关键是找到适宜的回归方程

C、偏回归系数是假设在其他所有自变量保持不变的情况下，某一个自变量的变化引起因变量变化的比重

D、它的参数可以用最小二乘法进行估计

A.一元线性回归模型的系数可以使用最小二乘法求得

B.多元回归模型的系数可以使用梯度下降法求得

C.一元线性回归模型的系数大小和正负说明自变量对因变量的相对影响大小

D.回归分析的目的是计算回归方程的系数,使得样本的输入和输出变量之间的关系能够合理拟合

A.选取的报酬率偏低

B.预测的未来净收益偏大

C.估计的使用期限偏短

D.估计的运营费用偏大

E.估计的空置率偏高

A.Σ(yᵢ-ŷᵢ)=最小

B. Σ(yᵢ-ŷᵢ)²=最小

C. Σ(yᵢ-ӯᵢ)=最小

D. Σ(yᵢ-ӯᵢ)²=最小

A.有偏且不一致的

B.无偏且不一致的

C.有偏且一致的

D.无偏但一致的

A.（yi−yi）=最小

B.（yi−yi）2=最小

C.（yi−yi）=最小

D.（yi−yi）2=最小