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2025年金融风险管理师一级数量分析:贝叶斯推断与风险预测模型习题库
一、单项选择题(每题1分,共30题)
1.在贝叶斯推断中,先验分布代表的是()
A.基于新数据更新后的概率分布
B.在获取新信息之前对参数的初始信念
C.样本数据的分布
D.后验分布的近似
2.以下哪种情况更适合使用贝叶斯方法进行分析()
A.数据量极大且分布已知
B.数据量有限且需要结合主观信息
C.只关注频率统计结果
D.对模型复杂度要求极低
3.风险预测模型中,若要评估模型对极端风险事件的预测能力,应重点关注()
A.模型的准确率
B.模型的召回率
C.模型在尾部风险区域的表现
D.模型的均方误差
4.贝叶斯定理的数学表达式为()
A.\(P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}\)
B.\(P(A|B)=P(B|A)P(A)\)
C.\(P(A|B)=\frac{P(B|A)}{P(B)}\)
D.\(P(A|B)=P(B|A)+P(A)\)
5.在构建风险预测模型时,过拟合的表现是()
A.模型在训练集上表现差,在测试集上表现好
B.模型在训练集和测试集上表现都差
C.模型在训练集上表现好,在测试集上表现差
D.模型在训练集和测试集上表现都好
6.对于一个风险预测模型,其预测结果的方差较大,说明()
A.模型的稳定性好
B.模型对数据的拟合能力强
C.模型的预测结果波动大
D.模型的偏差较大
7.贝叶斯推断中,后验分布是通过()得到的。
A.先验分布与似然函数的乘积再归一化
B.先验分布与似然函数的和
C.似然函数单独计算
D.先验分布直接调整
8.风险预测模型中,使用交叉验证的目的是()
A.增加模型训练速度
B.评估模型的泛化能力
C.确定模型的最佳参数
D.减少模型的计算量
9.若先验分布是均匀分布,这意味着()
A.对参数没有任何初始信息
B.所有参数值的可能性相同
C.只关注参数的特定取值范围
D.认为参数的取值是固定的
10.在风险预测中,ROC曲线下面积(AUC)的值越接近1,说明()
A.模型预测能力越差
B.模型预测能力越好
C.模型对正负样本的区分能力弱
D.模型存在严重的过拟合
11.贝叶斯推断中,共轭先验分布的优点是()
A.计算简单,后验分布与先验分布属于同一分布族
B.能提供最准确的参数估计
C.不需要似然函数即可计算后验分布
D.对数据的依赖性最小
12.风险预测模型的损失函数用于衡量()
A.模型参数的数量
B.模型预测值与真实值之间的差异
C.模型训练的时间成本
D.模型的复杂度
13.以下关于贝叶斯因子的说法正确的是()
A.用于比较两个模型的先验概率
B.用于比较两个模型的后验概率
C.用于衡量新数据对先验信念的支持程度
D.与似然函数无关
14.在风险预测中,当模型的准确率和召回率都较低时,说明()
A.模型需要增加更多的特征
B.模型对正负样本的区分能力较好
C.模型在正负样本上都有较多的误判
D.模型的泛化能力强
15.若在贝叶斯推断中,似然函数为常数,那么后验分布()
A.与先验分布相同
B.是均匀分布
C.无法计算
D.是正态分布
16.风险预测模型中,正则化的作用是()
A.增加模型的复杂度
B.防止模型过拟合
C.提高模型在训练集上的准确率
D.加快模型的训练速度
17.贝叶斯推断中,如何更新先验分布以得到后验分布()
A.根据新数据调整先验分布的参数
B.直接将新数据加入先验分布
C.忽略先验分布,只考虑新数据
D.重新设定先验分布的形式
18.在构建风险预测模型时,以下哪种数据预处理方法可以提高模型性能()
A.数据标准化
B.直接使用原始数据
C.随机删除部分数据
D.对数据进行简单排序
19.对于风险预测模型,F1值是()
A.准确率和召回率的调和平均数
B.准确率和召回率的算术平均数
C.仅与准确率有关
D.仅与召回率有关
20.贝叶斯推断中,当样本量逐渐增大时,后验分布会()
A.越来越接近先验分布
B.越来越偏离先验分布
C.保持不变
D.变成均匀分布
21.风险预测模型中,模型的偏差(Bias)反映了()
A.模型预测值的波动程度
B.模型对真实关系的拟合程度
C.模型训练数据的质量
D.模型的计算效率
22.以下哪种分布常被用作贝叶斯推断中的先验分布()
A.指数分布
B.柯西分布
C.正态分布
D.泊松分布
23.在风险预测中,混淆矩阵可以直观地展示()
A.模型的参数设置
B.模型对不同类别样本的预测情况
C.模型的训练过程
D.模型的计算复杂度
24.贝叶斯推断中,若后验分布的方差较小,说明()
A.我们对参数的估计更不确定
B.我们对参数的估计更确定
C.先验分布的影响较大
D.似然函数没有起到作用
25.风险预测模型中,以下哪个指标可以衡量模型的稳
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