Đề 10 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Kinh tế lượng

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

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

B. Các biến giải thích có tương quan tuyến tính cao với nhau.

C. Sai số của mô hình có tương quan với chính nó qua thời gian.

D. Mô hình hồi quy không bao gồm biến số quan trọng.

2. Mục tiêu chính của kinh tế lượng là gì?

A. Thu thập dữ liệu kinh tế vĩ mô.

B. Kiểm định và định lượng hóa các mối quan hệ kinh tế bằng dữ liệu thực tế.

C. Dự báo giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.

D. Xây dựng các mô hình toán học thuần túy về kinh tế.

3. Phương pháp `sai phân theo sai phân′ (Difference-in-Differences - DID) được sử dụng chủ yếu để làm gì?

A. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

B. Ước lượng tác động nhân quả của một chính sách hoặc can thiệp bằng cách so sánh sự thay đổi theo thời gian giữa nhóm được can thiệp và nhóm đối chứng.

C. Dự báo chuỗi thời gian.

D. Xử lý dữ liệu bị khuyết thiếu.

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

A. OLS và GLS.

B. Tác động cố định (Fixed Effects) và Tác động ngẫu nhiên (Random Effects).

C. Probit và Logit.

D. AR và MA.

5. Hiện tượng `ngoại suy′ (extrapolation) trong dự báo kinh tế lượng đề cập đến vấn đề gì?

A. Sử dụng mô hình dự báo cho khoảng thời gian nằm ngoài phạm vi dữ liệu mẫu đã sử dụng để ước lượng mô hình.

B. Sử dụng quá nhiều biến giải thích trong mô hình.

C. Sử dụng dữ liệu không dừng để dự báo.

D. Sử dụng mô hình không phù hợp với dữ liệu.

6. Hệ số tương tác (interaction term) trong mô hình hồi quy được sử dụng để thể hiện điều gì?

A. Tác động phi tuyến của một biến giải thích.

B. Tác động cộng hưởng hoặc điều kiện hóa của một biến giải thích lên tác động của biến giải thích khác.

C. Tác động trễ của một biến giải thích.

D. Tác động trung bình của tất cả các biến giải thích.

7. Trong kinh tế lượng, `tính nhân quả` (causality) khác biệt với `tương quan′ (correlation) như thế nào?

A. Tương quan chỉ ra mối quan hệ tuyến tính, trong khi nhân quả chỉ ra mối quan hệ phi tuyến.

B. Tương quan chỉ đơn giản là mối quan hệ thống kê giữa hai biến, trong khi nhân quả đòi hỏi một biến gây ra sự thay đổi ở biến khác.

C. Tương quan luôn mạnh hơn nhân quả.

D. Nhân quả chỉ có thể được xác định trong các thí nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng, trong khi tương quan có thể được xác định từ dữ liệu quan sát.

8. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS) được sử dụng khi nào?

A. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.

B. Khi kích thước mẫu nhỏ.

C. Khi vi phạm giả định về phương sai sai số không đổi hoặc không có tương quan chuỗi trong OLS.

D. Khi cần sử dụng biến công cụ.

9. Khi nào thì mô hình hồi quy Poisson phù hợp để sử dụng?

A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục và tuân theo phân phối chuẩn.

B. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.

C. Khi biến phụ thuộc là biến đếm (số nguyên không âm) và có phân phối Poisson.

D. Khi biến phụ thuộc là biến thứ bậc.

10. Trong mô hình Probit và Logit, biến phụ thuộc có dạng gì?

A. Biến liên tục.

B. Biến nhị phân (0 hoặc 1).

C. Biến đếm (số nguyên không âm).

D. Biến thứ bậc (ordinal).

11. Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng để xử lý vấn đề gì trong dữ liệu bảng hoặc chuỗi thời gian?

A. Phương sai sai số thay đổi.

B. Đa cộng tuyến.

C. Tính dừng của chuỗi thời gian hoặc loại bỏ tác động cố định không quan sát được trong dữ liệu bảng.

D. Nội sinh do biến bỏ sót.

12. Trong hồi quy tuyến tính cổ điển (OLS), giả định nào sau đây là quan trọng nhất để đảm bảo ước lượng BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?

A. Sai số có phương sai thay đổi (heteroskedasticity).

B. Sai số có tương quan chuỗi (autocorrelation).

C. Tính ngoại sinh của các biến giải thích (exogeneity).

D. Đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến giải thích (perfect multicollinearity).

13. Trong phân tích hồi quy, biến kiểm soát (control variable) được thêm vào mô hình với mục đích chính là gì?

A. Tăng giá trị R-squared.

B. Giảm phương sai của sai số.

C. Kiểm soát cho các yếu tố gây nhiễu có thể ảnh hưởng đến cả biến giải thích chính và biến phụ thuộc, giảm thiểu rủi ro biến bỏ sót và nội sinh.

D. Đơn giản hóa mô hình và giảm thiểu đa cộng tuyến.

14. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?

A. Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

B. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

C. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

D. Kiểm tra tính ngoại sinh của biến công cụ.

15. Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và nhận được giá trị p-value cho một biến giải thích là 0.03. Ở mức ý nghĩa 5%, bạn sẽ kết luận gì?

A. Bác bỏ giả thuyết null rằng hệ số của biến này bằng 0.

B. Chấp nhận giả thuyết null rằng hệ số của biến này bằng 0.

C. Không thể đưa ra kết luận vì p-value lớn hơn 0.01.

D. Cần tăng kích thước mẫu để có kết luận chắc chắn.

16. Trong phân tích chuỗi thời gian, mô hình AR(1) biểu diễn mối quan hệ nào?

A. Biến hiện tại phụ thuộc vào các biến khác ở kỳ trước.

B. Biến hiện tại phụ thuộc vào chính nó ở kỳ trước.

C. Biến hiện tại phụ thuộc vào sai số ở kỳ trước.

D. Biến hiện tại không phụ thuộc vào quá khứ.

17. Trong kinh tế lượng, `nội sinh′ (endogeneity) đề cập đến vấn đề gì?

A. Sự thiếu dữ liệu quan sát.

B. Tương quan giữa biến giải thích và sai số.

C. Sự thay đổi cấu trúc của mô hình theo thời gian.

D. Sự phụ thuộc của biến phụ thuộc vào chính nó trong quá khứ.

18. Phương pháp `biến giả` (dummy variable) được sử dụng để đưa yếu tố định tính vào mô hình hồi quy như thế nào?

A. Bằng cách thay thế biến định tính bằng biến định lượng tương ứng.

B. Bằng cách tạo ra các biến nhị phân (0 hoặc 1) để đại diện cho các hạng mục hoặc nhóm của biến định tính.

C. Bằng cách loại bỏ hoàn toàn các biến định tính khỏi mô hình.

D. Bằng cách biến đổi biến định tính thành dạng logarit.

19. 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. Chuỗi dữ liệu có phương sai thay đổi theo thời gian.

C. Các đặc tính thống kê (ví dụ: trung bình, phương sai) của chuỗi không thay đổi theo thời gian.

D. Chuỗi dữ liệu có tương quan chuỗi bậc nhất bằng 0.

20. Khái niệm `đồng tích hợp′ (cointegration) trong chuỗi thời gian đề cập đến điều gì?

A. Hai chuỗi thời gian có cùng nghiệm đơn vị.

B. Hai chuỗi thời gian đều dừng.

C. Mặc dù hai chuỗi thời gian riêng lẻ không dừng, nhưng có một tổ hợp tuyến tính của chúng là dừng, cho thấy mối quan hệ dài hạn ổn định giữa chúng.

D. Hai chuỗi thời gian có phương sai bằng nhau.

21. Trong mô hình dữ liệu bảng (panel data), mô hình tác động cố định (fixed effects model) khác biệt chính so với mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) ở điểm nào?

A. Mô hình tác động cố định giả định các tác động riêng của từng đơn vị không tương quan với các biến giải thích.

B. Mô hình tác động ngẫu nhiên kiểm soát cho các yếu tố không quan sát được thay đổi theo thời gian.

C. Mô hình tác động cố định kiểm soát cho các yếu tố không quan sát được cố định theo thời gian và có thể tương quan với các biến giải thích.

D. Mô hình tác động ngẫu nhiên luôn hiệu quả hơn mô hình tác động cố định.

22. Phương pháp ước lượng xác suất tối đa (Maximum Likelihood Estimation - MLE) thường được sử dụng trong kinh tế lượng cho:

A. Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển.

B. Mô hình với biến phụ thuộc nhị phân hoặc rời rạc (ví dụ: Probit, Logit, Poisson).

C. Mô hình chuỗi thời gian tuyến tính.

D. Mô hình dữ liệu bảng tác động cố định.

23. Trong mô hình hồi quy tuyến tính, hệ số xác định R-squared đo lường điều gì?

A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến giải thích.

B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.

C. Độ lớn của tác động trung bình của biến giải thích lên biến phụ thuộc.

D. Phương sai của sai số ước lượng.

24. Biến trễ (lagged variable) thường được sử dụng trong mô hình kinh tế lượng nào?

A. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến.

B. Mô hình dữ liệu bảng.

C. Mô hình chuỗi thời gian.

D. Mô hình hồi quy biến công cụ.

25. Phương pháp `kích thích khởi thủy′ (bootstrap) trong kinh tế lượng thường được sử dụng để làm gì?

A. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

B. Ước lượng sai số chuẩn và khoảng tin cậy khi phân phối của thống kê ước lượng không xác định hoặc không chuẩn.

C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

D. Xử lý dữ liệu ngoại lệ (outliers).

26. Biến công cụ (instrumental variable - IV) cần thỏa mãn hai điều kiện chính nào để có thể sử dụng trong hồi quy biến công cụ?

A. Tính tương quan với biến nội sinh và tính ngoại sinh.

B. Tính tương quan với biến ngoại sinh và tính nội sinh.

C. Tính trực giao với biến nội sinh và tính tương quan với biến ngoại sinh.

D. Tính trực giao với biến ngoại sinh và tính tương quan với biến nội sinh.

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

A. Hồi quy theo biến công cụ (Instrumental Variables Regression).

B. Hồi quy Ridge (Ridge Regression).

C. Hồi quy với sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors).

D. Hồi quy biến giả (Dummy Variable Regression).

28. Sai số loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết là gì?

A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.

B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.

C. Không đưa ra quyết định về giả thuyết null.

D. Sai sót trong việc thu thập dữ liệu.

29. Phương pháp kiểm định tính vững (robustness check) trong kinh tế lượng nhằm mục đích gì?

A. Tăng độ chính xác của ước lượng.

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

C. Giảm thiểu sai số loại I.

D. Tối ưu hóa mô hình để đạt R-squared cao nhất.

30. Lỗi đặc tả mô hình (model misspecification) xảy ra khi:

A. Các biến giải thích có tương quan với sai số.

B. Phương sai của sai số không đồng nhất.

C. Mô hình bỏ sót biến số quan trọng hoặc sử dụng dạng hàm sai.

D. Kích thước mẫu quá nhỏ.