期货从业人员资格考试-期货投资分析分类模拟2

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1、期货投资分析分类模拟2一、单项选择题以下各小题所给出的4个选项中，只有1项最符合题目要求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O①参数估计;②模型应用；③模型设定；④模型检验；⑤变量选择；⑥分析陈述A.①②③④B.③②④⑥C.③①④②D.⑤⑥④①2、在一元回归中，回归平方和是指oJt弘-刃，A・ZB.Z-刃2c.m工（”-刃2/伙-1）D・33、回归系数含义是oA.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.上述说法均不正确4、

2、美国商品期货交易委员会（CFTC.持仓报告的最核心内容是。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。A.12〜3B.3〜6C.6〜9D.9〜126、凯利公式f*=（bp-q）/b中，b表示。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oA・自下而上的经验总结B.自上而下的理论实现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

3、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。A.高于20%B・高于40%C・彳氐于20%D・低;于40%二、多项选择题以下各小题给出的4个选项中，至少有2项符合题目要求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。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oA.参数估计值不稳定B.模型检验容易出错C.模型的预测精度降低D.解释变量之间不独立11＞回归分析是期货投资分析屮重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析

4、的基础。线性回归模型中关于随机项M的基本假设是oA.随机项山与自变量的任一观察值Xi不相关B.E(

5、ii)=0,卜0=常数C.每个8均为独立同分布，服从止态分布的随机变量D.各个随机误差项之间不相关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。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、利用冋归方程，预测期内自变量已知吋，对因变量进行的估计和预测通常分为oA.点预测B.区间预测C.相对预测D.绝对预测14、下列关于季节性分析法的说法止确的包括oA.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

6、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oA.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oA.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。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屮，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

7、市策略的是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R2增大。20、一元线性回归模型y严Q+pxi+应中皿为残差项，是不能由纸和*之间的线性关系所解释的变异部分。21、采用最小二乘原理进行多元参数估计时，当出现可决系数R2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，可以认为模型存在界方差问题。22、时间序列数据比横截面数据更容易产生异方差。23、拉格朗日乘数检验可以用来检验异方差。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。

8、25、平衡表法在分析行情时无法对大的趋势做出预估。26、在进行期货价格区间判断的时候，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。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。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。四、综合题以下各小题所给出的4个选项中，至少有1项符合题目要求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789,780,794,762,802,813,7