大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判断系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对临界值为 Fα=3.56，这表明回归方程（　　）。

在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R=O.962,F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（ ）。 Ⅰ.拟合效果很好 Ⅱ.预测效果很好 Ⅲ.线性关系显著 Ⅳ.标准误差很小 以下关于大豆提油套利的描述，正确的是（）。<br/>Ⅰ．买入大豆期货合约，同时卖出豆油和豆粕期货合约<br/>Ⅱ．卖出大豆期货合约，同时买入豆油和豆粕期货合约<br/>Ⅲ．在大豆期货价格偏低，豆油和豆粕期货价格偏高时使用<br/>Ⅳ．在大豆期货价格偏高，豆油和豆粕期货价格偏低时使用 在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（　　）。Ⅰ拟合效果很好Ⅱ预测效果很好Ⅲ线性关系显著Ⅳ标准误差很小 在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2＝0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α＝0.05）对应的临界值Fα＝3.56。这表明该回归方程（　　）。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小 期货价格分析中，主要的期货价格包括（）。 期货价格分析中，主要的期货价格包括（ ）。 在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中．判定系数R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(a=0．05)对应的临界值Fa=3．56。这表明该回归方程(　　)。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小 在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（）。<br/>Ⅰ拟合效果很好<br/>Ⅱ预测效果很好<br/>Ⅲ线性关系显著<br/>Ⅳ标准误差很小 在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R=O.962,F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（）。<br/>Ⅰ.拟合效果很好<br/>Ⅱ.预测效果很好<br/>Ⅲ.线性关系显著<br/>Ⅳ.标准误差很小 在大连豆柏期货价格（被解释变量）与芝加哥豆柏期货价格（解释变量）的回归模型中，判定系数R2=0.962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α =0.05）对应的临界值Fα =3.56。这表明该回归方程（）。 期货价格运动的惯性，反映了期货价格运动的（） 期货价格的波动敏感性源于期货价格的（） 在大连豆粕期货价格（被解释变量）与芝加哥豆粕期货价格（解释变量》的回归模型中.判定系数R^2 =0. 962，F统计量为256.39，给定显著性水平（α=0.05）对应的临界值Fα=3. 56.这表明该回归方程（ ）。Ⅰ.拟合效果很好Ⅱ.预侧效果很好Ⅲ.线性关系显著Ⅳ.标准误差很小 期货价格运动的惯性，则反映了期货价格运动的（　　）。 基差公式中所指的期货价格通常是（ ）的期货价格。 基差公式中所指的期货价格通常是（）的期货价格。 期货价格与现货价格的关系() 期货套期保值之所以能够规避价格风险，是因为（　　）。Ⅰ 同品种的期货价格走势与现货价格走势经常受相同因素影响Ⅱ 随着期货合约到期日的临近，现货与期货价格趋向一致Ⅲ 期货价格合理Ⅳ 期货价格与现货价格产生背离 基差所指的期货价格通常是最近的交割月的期货价格。（） 基差所指的期货价格通常是最近交割月的期货价格。