
華南銀行 104 年度儲備菁英人員暨一般行員甄試 
華南銀行 104 年度金融、資訊專業人員甄試 
甄試類別【代碼】:資深信用風險衡量人員【H7145】 
專業科目:信用風險管理(含財務金融、計量經濟、統計分析、銀行授信實務) 
 *請填寫入場通知書編號:________________ 
注意:作答前須檢查答案卡(卷)、入場通知書號碼、座位標籤號碼、甄試類別是否相符,如有不同應立
即請監試人員處理,否則不予計分。 
本試卷為一張雙面,測驗題型分為【四選一單選選擇題 40 題,每題 2分,合計 80 分】與【非選
擇題 1題,合計 20 分】。  
選擇題限以 2B 鉛筆於答案卡上作答,請選出最適當答案,答錯不倒扣;未作答者,不予計分。 
非選擇題限以藍、黑色鋼筆或原子筆於答案卷上採橫式作答,並請依標題指示之題號於各題指定作
答區內作答。 
請勿於答案卡(卷)上書寫姓名、入場通知書號碼或與答案無關之任何文字或符號。 
本項測驗僅得使用簡易型電子計算器(不具任何財務函數、工程函數功能、儲存程式功能),但不得
發出聲響;若應考人於測驗時將不符規定之電子計算器放置於桌面或使用,經勸阻無效,仍執意使
用者,該節扣 10 分;該電子計算器並由監試人員保管至該節測驗結束後歸還。 
答案卡(卷)務必繳回,未繳回者該節以零分計算。 
壹、四選一單選選擇題 40 題(每題 2分) 
【2】1.請問股市中有週末效應、中秋變盤、作帳行情是發生在何種資料型態? 
橫斷面資料 時間數列資料 實驗性的資料 類別的資料 
【3】2.某研究員欲研究喝酒量(X)與車禍事故(Y)間的問題,原先規劃的模型應該為 Y,但因一時疏忽將模
型設顛倒,得出 ,且得判定係數(R2)為0.8,則原來的 應為多少? 
 0.16   0.25   4     
【1】3.下列何者符合線性迴歸的意義? 
迴歸模型是一種函數關係   變數為線性   
解釋變數在模型中一定要線性 參數為非線性 
【3】4.下列何項假設是滿足線性最小平方估計式之不偏性(unbiased)的條件? 
誤差項須具齊質    誤差項須滿足常態    
解釋變數與誤差項沒有相關 以上皆是 
【1】5.關於高斯―馬可夫定理(Gauss-Markov theorem)的敘述,下列何者正確? 
該定理保證最小平方估計式為最佳線性不偏估計式   
無須考慮殘差是否存在異質問題 
須符合常態性分布(normal distribution)   
須符合獨立同分布(Independent and identically distributed) 
【3】6.關於迴歸誤差項存在自我相關(autocorrelated errors)的敘述,下列何者錯誤? 
最小平方估計式的估計變異數為偏誤,使得對參數的顯著性檢定是無效的 
傳統計算預測值的標準誤也可能沒有效率 
只發生在橫斷面(cross-section)資料 
最小平方估計式依然具線性與不偏 
【4】7.關於判定係數(R2)的敘述,下列何者錯誤? 
當解釋變數增加時,R2也將會增加   
當模型不包含截距項(intercept)時,可能出現小於零的情況 
值介於 0到1之間     
就簡單迴歸模型而言,
為解釋變數與被解釋變數的相關係數 
【1】8.關於多元迴歸(Multiple Regression)模型在進行聯合檢定之敘述,下列何者正確? 
 R2等於零時,F值亦等於零  R2等於零時,F值會趨近無限大 
 R2與F值無關係     F=﹝(1-R2)/(n-k)﹞/﹝R2/(k-1)﹞ 
【3】9.關於判定係數(R2)與調整後的判定係數( )的敘述,下列何者錯誤? 
若解釋變數個數大於 1, 會小於 R2  儘管 R2為正值, 有時會是負值 
當解釋變數增加時, 與 R2皆會增加 皆可作為判定模型配適能力的指標 
【3】10.小叮噹用 28 筆資料進行含有 5個解釋變數的多元迴歸分析,得複判定係數(R2)為0.76,請問調整後的判定係數
為何? 
 0.813   0.762   0.705  0.694 
【3】11.迴歸模型中,將變數取對數值(ln)之敘述,下列何者錯誤? 
可直接估計出彈性     ln(y)的分配較為狹窄,可減少受極端值的影響 
百分比的變數亦適用取對數值進行分析 必定為正的數值 
【1】12.黃教授研究速食店用餐人數(X)與營業額(萬元)(Y)之間的關係,若將用餐人數之單位改為百人,又營業額之
單位改為千元時,下列何者正確? 
判定係數(R2)不會受到影響 迴歸的殘差平方和(SSE, Sum of squared errors)不會受到影響 
 t, F 檢定結果會受到影響   截距項不會改變,但斜率係數會受到影響 
【1】13.關於虛擬變數的陷阱(dummy variable trap),下列敘述何者正確? 
虛擬變數的設定出現共線性(collinarity)問題 使用過少的虛擬變數來描述給定的群組時才會發生 
模型依舊可以估計,只是估計式具偏誤 此時將使誤差變異增加,使估計式不再有效率 
【2】14.公司經理欲了解男、女性業務員的業績表現是否相同,設計模型 Y=B0+B1D+e,Y為業績。若男性則令 D=1,
反之為 0,又已知男性平均業績為 30,女性平均業績為 24,則此迴歸模型估計結果應為下列何者? 
   資訊不足,無法判定 
【4】15.當線性迴歸模型中忽略重要的解釋變數時,會出現何種問題? 
估計式為偏誤估計式    傳統顯著性檢定不具可信度 
易傾於接受參數不顯著的虛無假設 以上皆是 
【4】16.關於共線性(collinarity)之敘述,下列何者錯誤? 
迴歸參數估計式之變異數較無共線性時大  R2值很高,但只有少數變數之 t值顯著 
若對數據微幅變動,將產生不同的統計推論結果 預測變數間相關性低時,將導致共線性問題 
【1】17.下列何者在異質(heterogeneity)下會發生? 
不影響估計式的不偏性    在大樣本下,可以有效的建構出信賴區間或 t統計量 
 R2會受影響    殘差的變異數仍具不偏性 
【1】18.下列圖形何者說明殘差項不存在異質? 
 
       
  
 
【3】19.依據 200 位網購店家評價(X)與商品價格(Y)資料,進行估計 Y對X之迴歸方程式,結果為 =0.5X+12,且知 =512,
又X,Y的標準差分別為 試求 值為何? 
 500   515   1000  資訊不足,無法判定 
【1】20.下列為某研究的迴歸估計結果: 
  =0.72+0.003X1+0.045X2-0.0009X3+0.0102X4 
 t值  (0.23)    (0.52)    (1.56)      (-1.78)      (3.78)     
 若要自模型中刪除一個變數,須先刪除哪一個變數? 
 X1  X2  X3  X4 
【3】21.設隨機變數X的機率密度函數為 f(X)=
,0<X<
;若
:
=3,
:
=2,且 X < 1 為拒絕域,請問型
II 誤(Type II error)發生的機率為何? 
 1/5   1/3   1/2   1/6 
【1】22.夜市裡,某一抽獎箱子中有紅、白兩種顏色的球共 7個,以 X表示紅球的個數,如欲檢定
;
,
即以抽出不放回方式抽出兩個球,若抽出兩球皆為紅色,則拒絕 H0。請問型 I誤(Type I error)為何? 
 1/21   1/20   2/7  以上皆非 
【4】23.為了解某牌口服液是否可以降低酒測時的酒精濃度,隨機抽取 10 位酒客分別進行檢測,隨後服用該口服液,
經過 10 分鐘後每人再進行一次酒測,並記錄兩次酒測結果進行統計分析。請問在常態假設成立之下,應使用下列何
種檢定方法進行統計檢定最為恰當: 
成對樣本雙尾 z-檢定    兩個獨立樣本單尾 z-檢定   
成對樣本雙尾
-檢定    成對樣本單尾
-檢定