46.关于最小二乘估计量的统计性质，以下说法正确的是( )。
A.一致性是估计量的有限样本性质
B.渐近无偏性反映样本容量趋于无穷大时，估计量的均值序列是否收敛于总体的真值
C.渐近有效性反映样本容量趋于无穷大时，估计量是否依概率收敛于总体的均值
D.线性反映估计量是否是另一个随机变量的函数
【答案】BD。一致性是样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值，A选项错误;渐进无偏性反映样本容量趋于无穷大时，它的均值序列是否趋于总体真值，B 选项正确;渐进有效性即样本容量趋于无穷大时，它在所有的一致估计量中是否具有最小的渐进方差，C 选项错误;线性反映估计量是否是另一个随机变量的线性函数，D 选项正确。故本题应选 BD。
47.某职工向某商业银行申请贷款购买二手住宅，该商业银行可能合作的机构包括以下哪项?( )
A.房地产评估公司
B.住房公积金管理中心
C.律师事务所
D.房地产中介机构
【答案】AD。商业银行在给客户进行二手房贷款时，一般会合作的机构主要有：房地产中介机构和房地产评估公司，中介为客户提供房屋具体信息，评估公司评估客户购买的房屋的价值，住房公积金管理中心主要是和银行合作，为符合条件的客户提供公积金贷款，律师事务所多为客户与银行出现经济纠纷时候，进行法律咨询的单位，这两者都不属于商业银行在给客户提供二手房贷款时的合作机构，故排除，所以答案选 AD。
48.下列关于企业估计债务成本的说法，正确的有( )。
A.计算加权资本成本时，通常不考虑短期债务
B.对债权人来说，公司债券的期望收益小于债务人的承诺收益
C.对债权人来说，公司债券的期望收益等于债务人的承诺收益
D.对企业来说，债务成本小于债权人的期望收益
E.对企业来说，债务成本等于债权人的期望收益
【答案】ABD。由于加权平均资本成本主要用于资本预算，涉及的债务是长期债务，因此通常的做法是只考虑长期债务，而忽略各种短期债务，所以 A 选项正确。因为存在借款人违约的风险，所有期望收益率低于债务人的承诺收益率，故 B 选项正确。由于债务的利息均在税前支付，具有抵税功能，政府实际上支付了部分债务成本，所以公司的债务成本小于债权人要求的的期望收益，所以 D 选项正确。
49.对指针的描述正确的是( )。
A.指针不能被加减操作
B.在 32 位操作系统下，指向 char 类型变量的指针所占内存大小是 1 个字节
C.指针是存放地址的变量
D.在 32 位操作系统下，指向 int 类型变量的指针所占内存大小是 4 个字节
【答案】BD。指针之间可以相减，但不可以相加：两个同一类型的指针变量是可以相减的，他们的意义表示两个指针指向的内存位置之间相隔多少个元素(注意是元素，并不是字节数)，故 A 项错误;指针是数据对象的地址，指针变量是存放某个数据对象地址的变量，故 C 项错误;根据下表可知 BD 项表述正确为本题答案。
50.以下哪些选项属于 AlphaGo 人工智能的核心组件和技术？（ ）
A.蒙特卡洛树搜索
B.无监督学习
C.监督学习
D.强化学习
【答案】ACD。阿尔法围棋（AlphaGo）是于 2014 年开始由 Google DeepMind 开发的人工智能围棋软件。它曾入选 2016 年度中国媒体十大新词，并被围棋界公认其棋力已超过人类职业围棋顶尖水平。专业术语上来说，AlphaGo 的做法是使用了蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络相结合的方法，其中一个是以估值网络来评估大量的选点，而以走棋网络来选择落子。在这种设计下，计算机可以结合树状图的长远推断，又可像人类的大脑一样自发学习进行直觉训练，以提高下棋实力。阿尔法围棋（AlphaGo）为了应对围棋的复杂性，结合了监督学习和强化学习的优势。它通过训练形成一个策略网络（policy network），将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后，训练出一个价值网络（value network）对自我对弈进行预测，以 -1（对手的绝对胜利）到 1（AlphaGo 的绝对胜利）的标准，预测所有可行落子位置的结果。这两个网络自身都十分强大，而阿尔法围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索（MCTS）中，实现了它真正的优势。新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局，为下一代版本提供了训练数据，此过程循环往复。故本题 B 选项错误，正确答案为 ACD。
