1. Giả định nào sau đây KHÔNG phải là giả định cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Classical Linear Regression Model - CLRM)?
A. Sai số ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0.
B. Phương sai của sai số ngẫu nhiên là hằng số (homoscedasticity).
C. Không có tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên.
D. Biến giải thích có phân phối chuẩn.
2. Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề:
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tính nội sinh (endogeneity).
D. Tự tương quan.
3. Phương pháp OLS (Ordinary Least Squares) ước lượng các hệ số hồi quy bằng cách:
A. Tối đa hóa tổng bình phương các sai số.
B. Tối thiểu hóa tổng giá trị tuyệt đối của các sai số.
C. Tối thiểu hóa tổng bình phương các sai số.
D. Tối đa hóa tổng giá trị tuyệt đối của các sai số.
4. Mô hình ARIMA được sử dụng chủ yếu để phân tích:
A. Dữ liệu chéo.
B. Dữ liệu bảng.
C. Dữ liệu chuỗi thời gian.
D. Dữ liệu không gian.
5. Một biến công cụ hợp lệ cần thỏa mãn hai điều kiện chính là:
A. Tương quan mạnh với biến nội sinh và không tương quan với sai số.
B. Tương quan yếu với biến nội sinh và không tương quan với sai số.
C. Không tương quan với biến nội sinh và tương quan mạnh với sai số.
D. Không tương quan với biến nội sinh và tương quan yếu với sai số.
6. Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng khi:
A. Chỉ có một biến phụ thuộc.
B. Có nhiều biến phụ thuộc có thể có quan hệ tương hỗ.
C. Không có biến phụ thuộc.
D. Biến phụ thuộc không có tính dừng.
7. Hàm liên kết (link function) trong mô hình Logit là:
A. Hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc (Standard Normal CDF).
B. Hàm logit (logistic cumulative distribution function).
C. Hàm lũy thừa.
D. Hàm tuyến tính.
8. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra:
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tự tương quan bậc nhất.
D. Tính chuẩn của sai số.
9. Trong mô hình hồi quy với biến giả, nếu một biến giả hoàn hảo tương quan với hằng số (intercept), điều này dẫn đến:
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Bẫy biến giả (dummy variable trap).
D. Tự tương quan.
10. Phân tích phương sai (Variance Decomposition) trong mô hình VAR cho biết:
A. Tỷ lệ phương sai dự báo của một biến được giải thích bởi chính nó và các biến khác.
B. Mức độ đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình VAR.
C. Sự phân rã của chuỗi thời gian thành các thành phần xu hướng và mùa vụ.
D. Phản ứng tức thời của các biến đối với cú sốc.
11. Để khắc phục tự tương quan bậc nhất, phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?
A. Phương pháp kiểm định White.
B. Phương pháp Cochrane-Orcutt.
C. Phương pháp Hausman.
D. Phương pháp Wald.
12. Trong mô hình dữ liệu bảng, tác động cố định (Fixed Effects) kiểm soát yếu tố nào?
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 thời gian và đơn vị quan sát.
D. Các yếu tố quan sát được không đổi theo thời gian và đơn vị quan sát.
13. Hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Function - IRF) trong mô hình VAR cho thấy:
A. Mức độ đa cộng tuyến giữa các biến.
B. Phản ứng của một biến đối với một cú sốc ở một biến khác theo thời gian.
C. Sự thay đổi phương sai sai số theo thời gian.
D. Tự tương quan trong sai số của mô hình VAR.
14. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi:
A. Phương sai của sai số thay đổi theo quan sát.
B. Có mối tương quan tuyến tính cao giữa các biến giải thích.
C. Sai số có tương quan với chính nó qua thời gian.
D. Biến phụ thuộc không có phân phối chuẩn.
15. Tính dừng (stationarity) là một yêu cầu quan trọng đối với dữ liệu chuỗi thời gian vì:
A. Giúp loại bỏ phương sai sai số thay đổi.
B. Đảm bảo các đặc tính thống kê của chuỗi không thay đổi theo thời gian.
C. Giảm thiểu đa cộng tuyến.
D. Cho phép sử dụng phương pháp biến công cụ hiệu quả hơn.
16. Mô hình Logit và Probit thường được sử dụng khi biến phụ thuộc là:
A. Biến liên tục.
B. Biến nhị phân (binary variable).
C. Biến đếm (count variable).
D. Biến thứ bậc (ordinal variable).
17. Kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm tra:
A. Tự tương quan.
B. Đa cộng tuyến.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tính chuẩn của sai số.
18. Nếu hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của một biến giải thích lớn hơn 10, điều này thường chỉ ra:
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Có hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Mô hình không phù hợp.
D. Thiếu biến quan trọng.
19. Nghiệm đơn vị (unit root) trong chuỗi thời gian thường chỉ ra:
A. Tính dừng của chuỗi.
B. Tính không dừng của chuỗi.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tự tương quan.
20. Kiểm định Hausman được sử dụng để quyết định giữa mô hình:
A. Tác động cố định (Fixed Effects) và tác động ngẫu nhiên (Random Effects) trong mô hình dữ liệu bảng.
B. OLS và GLS khi có phương sai sai số thay đổi.
C. Mô hình tuyến tính và mô hình phi tuyến.
D. Mô hình ARIMA và mô hình GARCH.
21. Mô hình Poisson Regression thường được sử dụng khi biến phụ thuộc là:
A. Biến liên tục.
B. Biến nhị phân.
C. Biến đếm.
D. Biến thứ bậc.
22. Trong kinh tế lượng, khái niệm 'tính nhân quả Granger′ (Granger causality) có nghĩa là:
A. Biến X thực sự là nguyên nhân gây ra biến Y trong mọi trường hợp.
B. Thông tin trong biến X quá khứ giúp cải thiện dự báo cho biến Y hiện tại.
C. Biến X và Y có tương quan đồng thời.
D. Biến X và Y không có mối quan hệ nào.
23. Thành phần 'AR′ trong mô hình ARIMA đại diện cho:
A. Trung bình trượt (Moving Average).
B. Tự hồi quy (Autoregressive).
C. Tích hợp (Integrated).
D. Sai số (Error).
24. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) gây ra vấn đề gì cho ước lượng OLS?
A. Ước lượng hệ số hồi quy bị chệch.
B. Ước lượng hệ số hồi quy không hiệu quả.
C. Ước lượng hệ số hồi quy không nhất quán.
D. Ước lượng hệ số hồi quy không tin cậy.
25. Trong kinh tế lượng, biến nào được xem là biến phụ thuộc (dependent variable)?
A. Biến giải thích (explanatory variable).
B. Biến độc lập (independent variable).
C. Biến được giải thích (explained variable).
D. Biến kiểm soát (control variable).
26. Hệ số trong mô hình Logit thường được diễn giải theo:
A. Thay đổi trực tiếp trong biến phụ thuộc khi biến giải thích thay đổi một đơn vị.
B. Thay đổi phần trăm trong biến phụ thuộc khi biến giải thích thay đổi một đơn vị.
C. Thay đổi log-odds của biến phụ thuộc khi biến giải thích thay đổi một đơn vị.
D. Thay đổi odds-ratio của biến phụ thuộc khi biến giải thích thay đổi một đơn vị.
27. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi có thể sử dụng phương pháp nào sau đây?
A. Phương pháp sai phân bậc nhất.
B. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
C. Phương pháp biến công cụ (IV).
D. Phương pháp hiệu ứng cố định (Fixed Effects).
28. Tự tương quan (autocorrelation) thường xảy ra trong dữ liệu dạng 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 không gian (spatial data).
29. Biến giả (dummy variable) được sử dụng để:
A. Khắc phục phương sai sai số thay đổi.
B. Đại diện cho các thuộc tính định tính.
C. Khắc phục tự tương quan.
D. Kiểm tra tính chuẩn của sai số.
30. Kiểm định Dickey-Fuller được sử dụng để kiểm tra:
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Nghiệm đơn vị.
D. Tự tương quan.
