Đề 9 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Kinh tế lượng

1. Mục đích chính của việc kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) trong phân tích chuỗi thời gian là gì?

A. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

B. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

C. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.

D. Kiểm tra tự tương quan.

2. Ý nghĩa của giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết là gì?

A. Xác suất giả thuyết đối H1 là đúng.

B. Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định.

C. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết vô H0 là đúng.

D. Ngưỡng để bác bỏ giả thuyết vô H0.

3. Điều kiện nào là cần thiết để một biến được coi là biến công cụ (instrument) hợp lệ?

A. Biến công cụ phải tương quan mạnh với biến phụ thuộc.

B. Biến công cụ phải không tương quan với biến độc lập nội sinh.

C. Biến công cụ phải tương quan mạnh với biến độc lập nội sinh và không tương quan với sai số.

D. Biến công cụ phải có phân phối chuẩn.

4. Kinh tế lượng được định nghĩa chính xác nhất là:

A. Một nhánh của toán học thuần túy, tập trung vào các mô hình toán học phức tạp.

B. Việc sử dụng lý thuyết kinh tế để dự báo các xu hướng thị trường chứng khoán.

C. Ứng dụng các phương pháp thống kê và toán học để định lượng và kiểm định các mối quan hệ kinh tế.

D. Một phương pháp nghiên cứu định tính, dựa trên phỏng vấn sâu và khảo sát nhóm tập trung.

5. Biến giả (dummy variable) thường được sử dụng để biểu diễn loại dữ liệu nào trong mô hình hồi quy?

A. Dữ liệu định lượng liên tục.

B. Dữ liệu định lượng rời rạc.

C. Dữ liệu định tính (phân loại).

D. Dữ liệu chuỗi thời gian.

6. Lỗi đặc tả mô hình (model specification error) có thể dẫn đến hậu quả nào?

A. Ước lượng hệ số hồi quy không chệch và hiệu quả.

B. Ước lượng hệ số hồi quy chệch và không nhất quán.

C. Phương sai sai số không đổi.

D. Không có ý nghĩa thống kê.

7. Kiểm định Wald thường được sử dụng để kiểm tra loại giả thuyết nào?

A. Giả thuyết về một hệ số hồi quy bằng 0.

B. Giả thuyết về phương sai sai số không đổi.

C. Giả thuyết ràng buộc tuyến tính đối với nhiều hệ số hồi quy cùng một lúc.

D. Giả thuyết về tính dừng của chuỗi thời gian.

8. Trong mô hình probit và logit, biến phụ thuộc thuộc loại dữ liệu nào?

A. Dữ liệu liên tục.

B. Dữ liệu rời rạc đếm được.

C. Dữ liệu nhị phân (binary) hoặc thứ tự (ordinal).

D. Dữ liệu chuỗi thời gian.

9. Phương pháp nào thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity)?

A. Sử dụng biến giả (dummy variable).

B. Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS).

C. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test).

D. Mô hình VAR (Vector Autoregression).

10. Hiện tượng nội sinh (endogeneity) trong mô hình hồi quy xảy ra khi:

A. Có mối tương quan giữa biến độc lập và sai số ngẫu nhiên.

B. Phương sai của sai số không đổi.

C. Các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau.

D. Mô hình không bao gồm biến quan trọng.

11. Phân tích nhân quả Granger (Granger causality test) được sử dụng để xác định điều gì?

A. Sự tồn tại của mối tương quan tuyến tính giữa hai biến.

B. Sự tồn tại của mối quan hệ nhân quả thực sự giữa hai biến.

C. Liệu một chuỗi thời gian có giúp dự báo chuỗi thời gian khác hay không.

D. Mức độ mạnh yếu của mối quan hệ phi tuyến giữa hai biến.

12. Trong mô hình dữ liệu bảng (panel data), sự khác biệt giữa mô hình tác động cố định (fixed effects) và tác động ngẫu nhiên (random effects) là gì?

A. Mô hình tác động cố định giả định các tác động riêng biệt không tương quan với các biến độc lập, trong khi mô hình tác động ngẫu nhiên thì ngược lại.

B. Mô hình tác động cố định kiểm soát các yếu tố không quan sát được thay đổi theo thời gian, trong khi mô hình tác động ngẫu nhiên kiểm soát các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian.

C. Mô hình tác động cố định giả định các tác động riêng biệt tương quan với các biến độc lập, trong khi mô hình tác động ngẫu nhiên giả định chúng không tương quan.

D. Không có sự khác biệt, cả hai mô hình đều giống nhau.

13. Hệ số biên (marginal effect) trong mô hình logit và probit đo lường điều gì?

A. Mức thay đổi trực tiếp của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

B. Mức thay đổi của log odds (trong logit) hoặc z-score (trong probit).

C. Mức thay đổi trong xác suất của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

D. Độ dốc của đường hồi quy logit hoặc probit.

14. Phương pháp ước lượng GMM (Generalized Method of Moments) là một phương pháp:

A. Chỉ áp dụng cho mô hình tuyến tính.

B. Dựa trên việc tối thiểu hóa khoảng cách giữa các điều kiện moment mẫu và điều kiện moment lý thuyết.

C. Chỉ sử dụng được với dữ liệu chuỗi thời gian.

D. Không thể sử dụng khi có nội sinh.

15. Phương pháp biến công cụ (instrumental variable - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào?

A. Đa cộng tuyến.

B. Phương sai sai số thay đổi.

C. Nội sinh.

D. Tự tương quan.

16. Hàm phản ứng đẩy (impulse response function - IRF) trong mô hình VAR cho biết điều gì?

A. Tác động của một cú sốc ngẫu nhiên vào một biến đến chính biến đó trong dài hạn.

B. Tác động tức thời của một cú sốc ngẫu nhiên vào một biến đến tất cả các biến khác trong hệ thống.

C. Tác động theo thời gian của một cú sốc ngẫu nhiên vào một biến đến tất cả các biến khác trong hệ thống.

D. Mức độ phù hợp của mô hình VAR.

17. Mô hình VAR (Vector Autoregression) phù hợp nhất để phân tích mối quan hệ giữa các biến như thế nào?

A. Mối quan hệ nhân quả một chiều từ biến độc lập sang biến phụ thuộc.

B. Mối quan hệ đồng thời và tương hỗ giữa nhiều biến.

C. Mối quan hệ chỉ tồn tại trong dữ liệu chéo.

D. Mối quan hệ chỉ tồn tại trong dữ liệu bảng.

18. Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình nào trong dữ liệu bảng?

A. Mô hình Pooled OLS và mô hình tác động cố định.

B. Mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên.

C. Mô hình tác động ngẫu nhiên và mô hình sai phân bậc nhất.

D. Mô hình VAR và mô hình VECM.

19. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để phát hiện hiện tượng gì?

A. Đa cộng tuyến.

B. Phương sai sai số thay đổi.

C. Tự tương quan bậc nhất trong sai số.

D. Lỗi đặc tả mô hình.

20. Trong mô hình hồi quy tuyến tính, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?

A. Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập tăng lên 1 đơn vị.

B. Giá trị dự báo của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.

C. Độ dốc của đường hồi quy.

D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.

21. Trong phân tích kinh tế lượng, thuật ngữ `robustness check′ (kiểm tra tính vững chắc) đề cập đến điều gì?

A. Kiểm tra xem mô hình có chạy nhanh và hiệu quả không.

B. Kiểm tra xem kết quả nghiên cứu có thay đổi đáng kể khi thay đổi các giả định, dữ liệu hoặc phương pháp ước lượng hay không.

C. Kiểm tra xem dữ liệu có bị lỗi hoặc thiếu giá trị không.

D. Kiểm tra xem mô hình có phù hợp với lý thuyết kinh tế hay không.

22. Sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) được sử dụng để làm gì?

A. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

B. Làm cho ước lượng hệ số hồi quy chính xác hơn.

C. Cung cấp ước lượng tin cậy về sai số chuẩn ngay cả khi có phương sai sai số thay đổi.

D. Giải quyết vấn đề nội sinh.

23. Trong phân tích hồi quy, hệ số R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) được sử dụng để:

A. Đo lường mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, và luôn tăng khi thêm biến độc lập.

B. Đo lường mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, và có thể giảm khi thêm biến độc lập không liên quan.

C. Kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.

D. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

24. Trong kinh tế lượng ứng dụng, `thí nghiệm tự nhiên′ (natural experiment) là gì?

A. Một thí nghiệm được thiết kế và thực hiện trong phòng thí nghiệm kinh tế.

B. Một tình huống trong thực tế, trong đó một số nhóm (nhóm can thiệp) và nhóm khác (nhóm đối chứng) được phân chia một cách ngẫu nhiên bởi tự nhiên hoặc chính sách.

C. Một phương pháp phân tích dữ liệu tự nhiên, không cần can thiệp.

D. Một loại mô hình kinh tế lượng đặc biệt cho dữ liệu tự nhiên.

25. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi dữ liệu là gì?

A. Chuỗi dữ liệu có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.

B. Các đặc tính thống kê của chuỗi (như trung bình và phương sai) không thay đổi theo thời gian.

C. Chuỗi dữ liệu có tính mùa vụ rõ rệt.

D. Chuỗi dữ liệu có sự biến động lớn và không dự đoán được.

26. Mô hình ARIMA được sử dụng để phân tích loại dữ liệu nào?

A. Dữ liệu chéo (cross-sectional data).

B. Dữ liệu bảng (panel data).

C. Dữ liệu chuỗi thời gian (time series data).

D. Dữ liệu định tính (qualitative data).

27. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi:

A. Phương sai của sai số thay đổi theo quan sát.

B. Các biến độc lập trong mô hình có mối tương quan tuyến tính cao.

C. Sai số của các quan sát khác nhau có tương quan với nhau.

D. Mô hình hồi quy không tuyến tính.

28. Mục tiêu của việc sử dụng mô hình dự báo trong kinh tế lượng là gì?

A. Giải thích mối quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế.

B. Ước lượng chính xác các hệ số hồi quy.

C. Dự đoán giá trị tương lai của biến kinh tế dựa trên dữ liệu quá khứ và hiện tại.

D. Khắc phục các vấn đề về phương sai sai số thay đổi.

29. Phương pháp sai phân trong sai phân (difference-in-differences - DID) thường được sử dụng để đánh giá tác động của:

A. Các yếu tố vĩ mô đến tăng trưởng kinh tế.

B. Một chính sách hoặc can thiệp cụ thể đến một nhóm đối tượng.

C. Xu hướng thời gian trong chuỗi thời gian.

D. Mối quan hệ phi tuyến giữa các biến.

30. Giả định nào sau đây KHÔNG phải là giả định cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính OLS cổ điển?

A. Sai số ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0.

B. Phương sai của sai số ngẫu nhiên là hằng số (tính đồng nhất phương sai).

C. Không có tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên.

D. Biến độc lập có phân phối chuẩn.