Đề 14 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Kinh tế lượng

1. Phương pháp dự báo `ngoài mẫu′ (out-of-sample forecasting) có ưu điểm gì so với dự báo `trong mẫu′ (in-sample forecasting)?

A. Dự báo ngoài mẫu thường chính xác hơn dự báo trong mẫu.

B. Dự báo ngoài mẫu đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình tốt hơn.

C. Dự báo ngoài mẫu dễ thực hiện hơn dự báo trong mẫu.

D. Dự báo ngoài mẫu không cần dữ liệu lịch sử.

2. Mục đích chính của việc kiểm định tính dừng (unit root test) trong chuỗi thời gian là:

A. Kiểm tra xem chuỗi thời gian có phương sai không đổi hay không.

B. Kiểm tra xem chuỗi thời gian có trung bình không đổi theo thời gian hay không.

C. Kiểm tra xem chuỗi thời gian có xu hướng ngẫu nhiên (random walk) hay không.

D. Kiểm tra xem chuỗi thời gian có tự tương quan hay không.

3. Trong mô hình hồi quy tuyến tính, giả định nào sau đây KHÔNG phải là giả định cơ bản của phương pháp OLS?

A. Quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.

B. Sai số có phân phối chuẩn.

C. Sai số có phương sai không đổi (homoskedasticity).

D. Không có tự tương quan giữa các sai số.

4. Hàm tự tương quan (Autocorrelation Function - ACF) và hàm tự tương quan từng phần (Partial Autocorrelation Function - PACF) được sử dụng để:

A. Kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian.

B. Xác định bậc của mô hình ARIMA.

C. Phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

D. Ước lượng các hệ số hồi quy trong mô hình VAR.

5. Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình:

A. Mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects) trong dữ liệu bảng.

B. Mô hình ARIMA và mô hình GARCH trong chuỗi thời gian.

C. Mô hình Probit và mô hình Logit cho biến phụ thuộc nhị phân.

D. Mô hình OLS và mô hình IV khi có tính nội sinh.

6. Hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy tuyến tính biểu thị:

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

B. Giá trị trung bình 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.

7. Sai số đặc tả mô hình (model specification error) xảy ra khi:

A. Mô hình hồi quy được ước lượng trên dữ liệu không phù hợp.

B. Mô hình bỏ sót các biến quan trọng hoặc bao gồm các biến không liên quan.

C. Có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.

D. Phương sai sai số thay đổi.

8. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) là điều kiện cần thiết để:

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

B. Đảm bảo các ước lượng hồi quy không chệch và hiệu quả.

C. Tránh hồi quy giả (spurious regression).

D. Tăng độ chính xác của dự báo.

9. Trong phân tích hồi quy, biến kiểm soát (control variable) được thêm vào mô hình để:

A. Tăng R-squared.

B. Giảm phương sai sai số.

C. Kiểm soát các yếu tố gây nhiễu và giảm thiểu thiên lệch do bỏ sót biến.

D. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

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

A. Sai số của mô hình không có phương sai không đổi.

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

C. Mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.

D. Có biến ngoại sinh trong mô hình.

11. Trong mô hình dữ liệu bảng (panel data), hiệu ứng cố định (fixed effects) được sử dụng để kiểm soát:

A. Các yếu tố không quan sát được thay đổi theo thời gian nhưng không đổi theo đơn vị quan sát.

B. Các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian nhưng thay đổi theo đơn vị quan sát.

C. Các yếu tố quan sát được thay đổi theo cả thời gian và đơn vị quan sát.

D. Các yếu tố quan sát được không đổi theo cả thời gian và đơn vị quan sát.

12. Trong kinh tế lượng, thuật ngữ `nội sinh′ (endogeneity) dùng để chỉ:

A. Biến độc lập có tương quan với sai số của mô hình.

B. Biến phụ thuộc không bị ảnh hưởng bởi các biến độc lập.

C. Mô hình hồi quy có nhiều biến độc lập.

D. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau.

13. Trong mô hình Logit hoặc Probit, biến phụ thuộc là:

A. Biến liên tục.

B. Biến nhị phân (binary).

C. Biến thứ tự (ordinal).

D. Biến đếm (count).

14. Trong kinh tế lượng, phương pháp OLS (Ordinary Least Squares) được sử dụng chủ yếu để:

A. Ước lượng các tham số trong mô hình hồi quy tuyến tính.

B. Kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian.

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

D. Dự báo các biến kinh tế vĩ mô.

15. Khoảng tin cậy (confidence interval) cho hệ số hồi quy cung cấp:

A. Giá trị chính xác của hệ số hồi quy.

B. Một khoảng giá trị mà hệ số hồi quy thực tế có khả năng nằm trong đó với một mức độ tin cậy nhất định.

C. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy.

D. Giá trị p của hệ số hồi quy.

16. Hệ số xác định R-squared trong mô hình hồi quy đo lường:

A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu mẫu.

B. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.

C. Phương sai của sai số ước lượng.

D. Độ lớn của tác động biên của các biến độc lập.

17. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện:

A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.

B. Xác suất quan sát được thống kê kiểm định có giá trị cực đoan ít nhất bằng giá trị tính được từ mẫu, giả định H0 là đúng.

C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0.

D. Mức ý nghĩa của kiểm định.

18. Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và nhận thấy giá trị DW (Durbin-Watson statistic) gần bằng 0. Điều này gợi ý về hiện tượng:

A. Tự tương quan dương.

B. Tự tương quan âm.

C. Phương sai sai số thay đổi.

D. Đa cộng tuyến.

19. Để khắc phục hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình hồi quy chuỗi thời gian, phương pháp nào thường được sử dụng?

A. Phương pháp OLS thông thường.

B. Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing).

C. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).

D. Phương pháp biến công cụ (IV).

20. Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) trong mô hình hồi quy gây ra vấn đề chính nào?

A. Ước lượng OLS trở nên chệch và không hiệu quả.

B. Ước lượng OLS vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả.

C. Ước lượng OLS trở nên chệch nhưng vẫn hiệu quả.

D. Ước lượng OLS vẫn không chệch và vẫn hiệu quả.

21. Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng khi:

A. Có một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.

B. Có nhiều biến phụ thuộc và mỗi biến phụ thuộc vào chính nó và các biến khác trễ.

C. Biến phụ thuộc là biến nhị phân.

D. Dữ liệu là dữ liệu bảng.

22. Biến giả (dummy variable) được sử dụng trong mô hình hồi quy để:

A. Đo lường tác động của biến định lượng.

B. Đo lường tác động của biến định tính.

C. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

D. Tăng độ chính xác của dự báo.

23. Để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, người ta thường sử dụng kiểm định nào sau đây?

A. Kiểm định Durbin-Watson.

B. Kiểm định Breusch-Pagan.

C. Kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller).

D. Kiểm định Hausman.

24. Sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy ước lượng đo lường:

A. Độ lệch của ước lượng so với giá trị thực tế.

B. Độ chính xác của ước lượng hệ số hồi quy.

C. Mức độ phù hợp của mô hình.

D. Phương sai của sai số ngẫu nhiên.

25. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level, α) thường được chọn là 5%. Điều này có nghĩa là:

A. Có 5% khả năng chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.

B. Có 5% khả năng bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.

C. Có 95% khả năng bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.

D. Có 95% khả năng chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.

26. Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) thường gặp trong dữ liệu:

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 không gian (spatial data).

27. Trong mô hình hồi quy bội, khi thêm một biến độc lập mới, R-squared:

A. Luôn tăng hoặc giữ nguyên.

B. Luôn giảm hoặc giữ nguyên.

C. Có thể tăng hoặc giảm.

D. Không thay đổi.

28. Biến công cụ (instrumental variable - IV) được sử dụng để khắc phục vấn đề:

A. Phương sai sai số thay đổi.

B. Tự tương quan.

C. Đa cộng tuyến.

D. Tính nội sinh (endogeneity).

29. Kiểm định Wald thường được sử dụng để:

A. Kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian.

B. Kiểm định các ràng buộc tuyến tính đối với các hệ số hồi quy.

C. Kiểm định hiện tượng tự tương quan.

D. Kiểm định tính nội sinh.

30. Mô hình ARIMA(p, d, q) được sử dụng để mô hình hóa chuỗi thời gian:

A. Không dừng.

B. Dừng.

C. Có phương sai thay đổi.

D. Có tự tương quan bậc cao.