期货投资分析-6及答案解析.doc
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1、期货投资分析-6 及答案解析(总分:100.01,做题时间:90 分钟)一、单项选择题(总题数:8,分数:16.00)1.回归分析作为有效方法应用在经济或者金融数据分析中,具体遵循以下步骤,其中顺序正确的选项是_。 参数估计;模型应用;模型设定;模型检验;变量选择;分析陈述(分数:2.00)A.B.C.D.2.在一元回归中,回归平方和是指_。 A B C D (分数:2.00)A.B.C.D.3.回归系数含义是_。(分数:2.00)A.假定其他条件不变的情况下,自变量变化一个单位对因变量的影响B.自变量与因变量成比例关系C.不管其他条件如何变化,自变量与因变量始终按该比例变化D.上述说法均不正
2、确4.美国商品期货交易委员会(CFTC)持仓报告的最核心内容是_。(分数:2.00)A.商业持仓B.非商业持仓C.非报告持仓D.长格式持仓5.根据美林投资时钟理论,随着需求回暖,企业经营状况得到改善,股票类资产在复苏阶段迎来黄金期,对应的是美林时钟_点。(分数:2.00)A.123B.36C.69D.9126.凯利公式 f * =(bp-q)/b 中,b 表示_。(分数:2.00)A.交易的赔率B.交易的胜率C.交易的次数D.现有资金应进行下次交易的比例7.设计交易系统的第一步是要有明确的交易策略思想。下列不属于策略思想的来源的是_。(分数:2.00)A.自下而上的经验总结B.自上而下的理论实
3、现C.自上而下的经验总结D.基于历史数据的数理挖掘8.年化收益率是衡量一个交易策略盈利能力的最直观的指标,较为优秀的交易策略的年化收益率一般_。(分数:2.00)A.高于 20%B.高于 40%C.低于 20%D.低于 40%二、多项选择题(总题数:10,分数:20.00)9.若多元线性回归模型存在自相关问题,这可能产生的不利影响的是_。(分数:2.00)A.模型参数估计值失去有效性B.模型的显著性检验失去意义C.模型的经济含义不合理D.模型的预测失效10.若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性,则应用模型会带来的后果是_。(分数:2.00)A.参数估计值不稳定B.模型检验容易出错C.模
4、型的预测精度降低D.解释变量之间不独立11.回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型中关于随机项 i 的基本假设是_。 A随机项 i 与自变量的任一观察值 x i 不相关 BE( i )=0, (分数:2.00)A.B.C.D.12.分析两个变量之间的相关关系,通常通过_来度量变量之间线性关系的相关程度。(分数:2.00)A.分析拟合优度B.观察变量之间的散点图C.计算残差D.求解相关系数的大小13.利用回归方程,预测期内自变量已知时,对因变量进行的估计和预测通常分为_。(分数:2.00)A.点预测B.区间预测C.相对预测D.绝对预测14.下列关
5、于季节性分析法的说法正确的包括_。(分数:2.00)A.适用于任何阶段B.常常需要结合其他阶段性因素作出客观评估C.只适用于农产品的分析D.比较适用于原油和农产品的分析15.下列属于计量分析方法的是_。(分数:2.00)A.持仓量分析B.时间序列分析C.回归分析D.线性回归分析16.境内交易所持仓分析的主要分析内容有_。(分数:2.00)A.多空主要持仓量的大小B.“区域”会员持仓分析C.“派系”会员持仓分析D.跟踪某一品种主要席位的交易状况,持仓增减17.下列关于品种波动率的说法中,正确的是_。(分数:2.00)A.结合期货价格的波动率和成交持仓量的关系,可以判断行情的走势B.利用期货价格的
6、波动率的均值回复性,可以进行行情研判C.利用波动率指数对多个品种的影响,可以进行投资决策D.构造投资组合的过程中,一般选用波动率小的品种18.下列属于期货程序化交易中的入市策略的是_。(分数:2.00)A.突破策略B.均线交叉策略C.固定时间周期策略D.形态匹配策略三、判断题(总题数:10,分数:20.00)19.在建立的多元回归模型时,增加与实际问题有关的解释变量,模型的 R 2 增大。 (分数:2.00)A.正确B.错误20.一元线性回归模型 y t =+x i + t 中 t 为残差项,是不能由 x t 和 y t 之间的线性关系所解释的变异部分。 (分数:2.00)A.正确B.错误21
7、.采用最小二乘原理进行多元参数估计时,当出现可决系数 R 2 较大,模型参数的联合检验(F 检验)显著性明显,但单个参数的 t 检验可能不显著时,可以认为模型存在异方差问题。 (分数:2.00)A.正确B.错误22.时间序列数据比横截面数据更容易产生异方差。 (分数:2.00)A.正确B.错误23.拉格朗日乘数检验可以用来检验异方差。 (分数:2.00)A.正确B.错误24.期货市场的定性分析,要解决的是期货价格的运动方向问题,即趋势问题。 (分数:2.00)A.正确B.错误25.平衡表法在分析行情时无法对大的趋势做出预估。 (分数:2.00)A.正确B.错误26.在进行期货价格区间判断的时候
8、,不可以把期货产品的生产成本线作为确定价格运行区间底部或顶部的重要参考指标。 (分数:2.00)A.正确B.错误27.下游的终端产品利润不一定会对上游的原料采购产生影响。 (分数:2.00)A.正确B.错误28.在长假前后涨跌概率统计的实际应用中,要注意控制统计样本个数不能过多。 (分数:2.00)A.正确B.错误四、综合题(总题数:6,分数:44.00)某商场从一批袋装食品中随机抽取 10 袋,测得每袋重量(单位:克)分别为789,780,794,762,802,813,770,785,810,806,假设重量服从正态分布,要求在 5%的显著性水平下,检验这批食品平均每袋重量是否为 800
9、克。据此回答以下问题。(分数:8.00)(1).提出原假设与备择假设为_。(分数:2.00)A.H0:=800;H1:800B.H0:=800;H1:800C.H0:=800:H1:800D.H0:800;H1:=800(2).选择的检验统计量是_。 A B C D (分数:2.00)A.B.C.D.(3).假设检验的拒绝域是_。(分数:2.00)A.(-,-z/2z+2,+)B.(-,-t/2t+2,+),t/2=t/2(n)C.(-,-t/2t/2,+),t/2=t/2(n-2)D.(t,+)(4).假设检验的结论为_。(分数:2.00)A.在 5%的显著性水平下,这批食品平均每袋重量不是
10、 800 克B.在 5%的显著性水平下,这批食品平均每袋重量是 800 克C.在 5%的显著性水平下,无法检验这批食品平均每袋重量是否为 800 克D.这批食品平均每袋重量一定不是 800 克为确定大豆的价格(y)与大豆的产量(x 1 )及玉米的价格(x 2 )之间的关系,某大豆厂商随机调查了 20 个月的月度平均数据,根据有关数据进行回归分析,得到下表的数据结果。 (分数:8.00)(1).大豆的价格与大豆的产量及玉米的价格之间线性回归方程为_。(分数:2.00)A.y=42.38+9.16x1+0.46x2B.y=9.16+42.38x+0.46x2C.y=0.46+9.16x1+42.3
11、8x2D.y=42.38+0.46x1+9.16x2(2).回归方程的拟合优度的判定系数 R 2 为_。(分数:2.00)A.0.1742B.0.1483C.0.8258D.0.8517(3).对回归方程的显著性检验 F 检验统计量的值为_。(分数:2.00)A.48.80B.51.20C.51.67D.48.33(4).回归系数检验统计量的值分别为_。(分数:2.00)A.65.4286;0.09623B.0.09623;65.4286C.3.2857;1.9163D.1.9163;3.2857某地区 19501990 年的人均食物年支出和人均年生活费收入月度数据如下表所示。 1950199
12、0 年人均食物年支出和人均年生活费收入 年份 人均食物年支出(元) 人均年生活费收入(元) 职工生活费用定基价格指数 1950 92.28 151.2 1 1951 97.92 165.6 1.145 1952 105 182.4 1.16332 1953 118.08 198.48 1.254059 1954 121.92 203.64 1.275378 1955 132.96 211.68 1.275378 1956 123.84 206.28 1.272827 1957 137.88 225.48 1.295738 1958 138 226.2 1.281485 1959 145.08
13、236.88 1.280203 1960 143.04 245.4 1.296846 1961 155.4 240 1.445984 1962 144.24 234.84 1.448875 1963 132.72 232.68 1.411205 1964 136.2 238.56 1.344878 1965 141.12 239.88 1.297807 1966 132.84 239.04 1.287425 1967 139.2 237.48 1.2797 1968 140.76 239.4 1.27842 1969 133.56 248.04 1.286091 1970 144.6 261.
14、48 1.274516 1971 151.2 274.08 1.271967 1972 163.2 286.68 1.271967 1973 165 288 1.277055 1974 170.52 293.52 1.273224 1975 170.16 301.92 1.274497 1976 177.36 313.8 1.274497 1977 181.56 330.12 1.278321 1978 200.4 361.44 1.278321 1979 219.6 398.76 1.291104 1980 260.76 491.76 1.35695 1981 271.08 501 1.37
15、4591 1982 290.28 529.2 1.381464 1986 517.56 988.44 1.707211 1987 577.92 1094.64 1.823301 1988 665.76 1231.8 2.131439 1989 756124 1374.6 2.44476 1990 833.76 1522.2 2.518103 (分数:14.00)(1).为判断该两组时间序列的平稳性,首先将人均食品支出和人均年生活费收入消除物价变动的影响,得到实际人均年食品支出(Y)和实际人均年生活费收入(X),再对 Y 和 X 分别取对数,记 y=lnY,x=lnX。对其进行 ADF 检验,结
16、果如表、表 2 所示,表明_。 表 1 x 变量单位根输出结果 1% Critical Value* -4.2165 5% Critical Value -3.5312 ADF Test Statistic -1.421608 10% Critical Value* -3.1968 *MacKinnon Critical Values for Rejection of Hypothesis of a Unit Root. 表 2 y 变量单位根输出结果 1% Critical Value* -4.2165 5% Critical value -3.5312 ADF Test Statistic
17、 -0.892779 10% Critical Value* -3.1968 *MacKinnon Critical Values for Rejection of Hypothesis of a Unit Root.(分数:2.80)A.X 序列为平稳性时间序列,Y 序列为非平稳性时间序列B.x 和 y 序列均为平稳性时间序列C.x 和 y 序列均为非平稳性时间序列D.y 序列为平稳性时间序列,x 序列为非平稳性时间序列(2).再分别对 x 和 y 序列作 1 阶差分得 x 和 y 序列,对其进行平稳性检验,检验结果如表 3 和表 4 所示,从中可以看出_。 表 3 x 变量单位根输出结果
18、1% Critical Value* -3.6171 ADF Test Statistic -3.558640 5% Critical Value -2.9422 10% Critical Value* -2.6902 *MacKinnon Critical Values for Rejection of Hypothesis of a Unit Root. 表 4 y 变量单位根输出结果 1% Critical Value* -3.6171 5% Critical Value -2.9422 ADF Test Statistic -2.707987 10% Critical Value* -
19、2.6902 *MacKinnon Critical Values for Rejection of Hypothesis of a Unit Root.(分数:2.80)A.1 阶差分后的 x 和 y 序列在 10%的显著性水平均为平稳性时间序列B.x 和 y 序列均为 1 阶单整序列C.1 阶差分后的 x 和 y 序列在 1%的显著性水平均为平稳性时间序列D.x 和 y 序列均为 0 阶单整序列(3).为检验食物支出和生活费收入之间的 Grange 因果关系,在弹出的 x 和 y 序列框中,点击“ViewGranger Causality”,在弹出的“Lag Specification”对
20、话框下的“Lags to Include”分别输入“1”、“2”、“3”和“4”,分别得出表 5表 8,可知_。 表 5 1 阶滞后(lags:1)Granger 因果检验输出结果 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability y does not Granger Cause x 0.28834 0.59459 x does not Granger Cause y 39 6.31533 0.01659 表 6 2 阶滞后(lags:2)Granger 因果检验输出结果 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probabil
21、ity y does not Granger Cause x 0.08054 0.92280 x does not Granger Cause y 38 5.40240 0.00934 表 7 3 阶滞后(lags:3)Granger 因果检验输出结果 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability y does not Granger Cause x 0.23776 0.86931 x doesnotGrangerCause y 37 3.17732 0.03825 表 8 4 阶滞后(lags:4)Granger 因果检验输出结果 Null Hyp
22、othesis: Obs F-Statistic Probability y does not Granger Cause x 0.35323 0.83948 x does not Granger Cause y 36 2.44295 0.07088 (分数:2.80)A.在 10%的显著性水平下,“生活费收入”不是“食物支出”格兰杰的原因B.在 5%的显著性水平下,“食物支出”是“生活费收入”格兰杰的原因C.在 5%的显著性水平下,“食物支出”不是“生活费收入”格兰杰的原因D.在 10%显著性水平下,“生活费收入”是“食物支出”格兰杰的原因(4).将取对数后的人均食品支出(y)作为被解释变量
23、,对数化后的人均年生活费收入(x)作为解释变量,用普通最小二乘法估计回归模型,得到 y t =-0.0768+0.9121x t +e t 。将上述 OLS 回归得到的残差序列命名为新序列 e t ,对白进行单位根检验,其检验输出结果如 9 表所示。说明对数化后的实际人均年食品支出 y 和实际人均年生活费收入 x 之间_。 表 9 残差序列 e t 单位根检验输出结果 1% Critical Value* -2.6211 ADF Test Statistic -4.034469 5% Critical Value -1.9492 10% Critical Value* -1.620l *Mac
24、Kinnon Critical Values for Rejection of Hypothesis of a Unit Root.(分数:2.80)A.存在格兰杰因果关系B.不存在格兰杰因果关系C.存在协整关系D.不存在协整关系(5).用 y 作为被解释变量,x 和 ecm t-1 (为 e t 序列的滞后项)作为解释变量,做 OLS 线性回归,得到表 10 所示的输出结果,体现了系统_。 表 10 OLS 估计回归模型输出结果 Variale Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C 0.006467 0.005807 1.113711 0.272
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