1. Trong kiểm định giả thuyết, p-value thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Xác suất mắc lỗi loại I.
C. Xác suất quan sát được kết quả thống kê kiểm định ít nhất cũng cực đoan như kết quả quan sát được, giả định H0 là đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là sai.
2. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi phương sai của sai số thay đổi theo quan sát.
B. Khi các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính cao.
C. Khi sai số có tương quan với các biến độc lập.
D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.
3. Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Nội sinh.
D. Tự tương quan.
4. Mục tiêu chính của phương pháp hồi quy tuyến tính bình phương tối thiểu (OLS) là gì?
A. Tối đa hóa R-squared.
B. Tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư (RSS).
C. Tối đa hóa giá trị thống kê F.
D. Tối thiểu hóa sai số chuẩn của các hệ số.
5. Mô hình Probit và Logit được sử dụng khi nào?
A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến đếm.
C. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (0 hoặc 1).
D. Khi biến phụ thuộc là biến thứ bậc.
6. Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong chuỗi thời gian nghĩa là gì?
A. Các biến độc lập có tương quan với nhau.
B. Sai số ở các thời điểm khác nhau có tương quan với nhau.
C. Biến phụ thuộc có tương quan với biến độc lập.
D. Chuỗi thời gian không có tính dừng.
7. Trong hồi quy đa biến, hệ số hồi quy riêng phần (partial regression coefficient) diễn giải điều gì?
A. Ảnh hưởng của tất cả các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng của một biến độc lập cụ thể lên biến phụ thuộc, khi các biến độc lập khác được giữ không đổi.
C. Ảnh hưởng trung bình của tất cả các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
D. Ảnh hưởng của biến độc lập có tương quan mạnh nhất lên biến phụ thuộc.
8. Một biến công cụ (instrument) tốt cần đáp ứng hai điều kiện chính nào?
A. Tương quan mạnh với biến phụ thuộc và không tương quan với sai số.
B. Tương quan mạnh 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 cả biến nội sinh và sai số.
9. Sai số đặc tả mô hình (model specification error) xảy ra khi nào?
A. Khi dữ liệu được thu thập không chính xác.
B. Khi mô hình hồi quy bỏ sót biến quan trọng hoặc sử dụng dạng hàm sai.
C. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Khi kích thước mẫu quá nhỏ.
10. Mô hình tác động cố định (Fixed Effects - FE) trong dữ liệu bảng loại bỏ được yếu tố gây nhiễu nào?
A. Yếu tố gây nhiễu thay đổi theo thời gian và khác nhau giữa các đơn vị.
B. Yếu tố gây nhiễu không thay đổi theo thời gian nhưng khác nhau giữa các đơn vị.
C. Yếu tố gây nhiễu thay đổi theo thời gian nhưng giống nhau giữa các đơn vị.
D. Tất cả các loại yếu tố gây nhiễu.
11. Khi nào thì việc sử dụng độ trễ (lagged values) của biến độc lập là phù hợp trong mô hình hồi quy?
A. Khi không có mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
B. Khi có độ trễ thời gian trong tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
C. Khi biến độc lập có tính dừng.
D. Khi muốn giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
12. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến giả (mô hình tuyến tính xác suất - LPM), một nhược điểm chính là gì?
A. R-squared luôn bằng 0.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc có thể nằm ngoài khoảng [0, 1].
C. Sai số luôn có phân phối chuẩn.
D. Mô hình không thể ước lượng bằng OLS.
13. Biến giả (dummy variable) được sử dụng để mô hình hóa yếu tố nào trong hồi quy?
A. Xu hướng thời gian.
B. Biến định lượng liên tục.
C. Biến định tính (phân loại).
D. Tương tác giữa các biến định lượng.
14. Sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy ước lượng đo lường điều gì?
A. Độ lệch của ước lượng hệ số so với giá trị thực tế.
B. Độ chính xác của ước lượng hệ số.
C. Phương sai của sai số.
D. Mức độ phù hợp của mô hình.
15. Khoảng tin cậy (confidence interval) cho hệ số hồi quy được xây dựng dựa trên phân phối nào?
A. Phân phối chuẩn.
B. Phân phối F.
C. Phân phối khi bình phương (Chi-squared).
D. Phân phối t-Student.
16. Kiểm định Breusch-Godfrey được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tự tương quan.
D. Tính nội sinh.
17. Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) gây ra vấn đề gì trong hồi quy OLS?
A. Ước lượng hệ số bị chệch.
B. Ước lượng hệ số không hiệu quả (phương sai lớn).
C. Giả định tuyến tính của mô hình bị vi phạm.
D. Giá trị R-squared trở nên không đáng tin cậy.
18. Hệ số R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) khác gì so với R-squared thông thường?
A. R-squared điều chỉnh luôn lớn hơn R-squared.
B. R-squared điều chỉnh tính đến số lượng biến độc lập trong mô hình.
C. R-squared điều chỉnh chỉ áp dụng cho mô hình hồi quy phi tuyến tính.
D. R-squared điều chỉnh đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu kiểm định (test data).
19. Kiểm định Hausman được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
B. Kiểm tra tự tương quan.
C. Kiểm tra tính nội sinh.
D. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
20. Mục đích của việc kiểm định tính vững (robustness check) của kết quả hồi quy là gì?
A. Để tăng giá trị R-squared.
B. Để đảm bảo kết quả không thay đổi đáng kể khi thay đổi đặc tả mô hình hoặc dữ liệu.
C. Để khắc phục hiện tượng nội sinh.
D. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
21. Mô hình ARMA (Autoregressive Moving Average) kết hợp đặc điểm của mô hình AR và mô hình MA như thế nào?
A. Chỉ sử dụng phần AR khi chuỗi dừng và phần MA khi chuỗi không dừng.
B. Sử dụng phần AR để mô hình hóa thành phần tự hồi quy và phần MA để mô hình hóa thành phần trung bình trượt của sai số.
C. Mô hình ARMA không kết hợp cả hai đặc điểm, mà chỉ chọn một trong hai.
D. Phần AR mô hình hóa xu hướng, phần MA mô hình hóa tính mùa vụ.
22. Dữ liệu bảng (panel data) là gì?
A. Dữ liệu thu thập tại một thời điểm duy nhất cho nhiều đơn vị quan sát.
B. Dữ liệu thu thập theo thời gian cho một đơn vị quan sát duy nhất.
C. Dữ liệu kết hợp cả chiều không gian (nhiều đơn vị quan sát) và chiều thời gian (qua nhiều giai đoạn).
D. Dữ liệu chỉ bao gồm các biến định tính.
23. Hiện tượng nội sinh (endogeneity) xảy ra khi nào?
A. Khi có phương sai sai số thay đổi.
B. Khi có đa cộng tuyến.
C. Khi biến độc lập có tương quan với sai số.
D. Khi mô hình có dạng hàm sai.
24. Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects - RE) giả định điều gì về mối tương quan giữa tác động riêng của đơn vị và các biến độc lập?
A. Tương quan dương.
B. Tương quan âm.
C. Không có tương quan.
D. Tương quan hoàn hảo.
25. Phương pháp nào thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi?
A. Sử dụng biến giả (dummy variable).
B. Lấy logarit biến phụ thuộc (log-transformation).
C. Sử dụng biến công cụ (instrumental variable).
D. Kiểm định White.
26. Thống kê F trong kiểm định giả thuyết tổng thể về ý nghĩa đồng thời của các biến độc lập trong mô hình hồi quy kiểm tra giả thuyết null nào?
A. Tất cả các hệ số hồi quy bằng 0.
B. Tất cả các hệ số hồi quy khác 0.
C. Ít nhất một hệ số hồi quy khác 0.
D. Phương sai của tất cả các biến độc lập bằng nhau.
27. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi có nghĩa là gì?
A. Chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.
B. Các đặc tính thống kê của chuỗi (ví dụ: trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian.
C. Chuỗi có tính mùa vụ rõ rệt.
D. Chuỗi có thể dự đoán hoàn hảo trong tương lai.
28. Lỗi loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là sai.
B. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là đúng.
D. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là sai.
29. Kiểm định Dickey-Fuller được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai sai số thay đổi trong chuỗi thời gian.
B. Tính dừng của chuỗi thời gian.
C. Hiện tượng tự tương quan trong chuỗi thời gian.
D. Mối quan hệ nhân quả giữa các chuỗi thời gian.
30. Lỗi loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là sai.
B. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là đúng.
D. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 là sai.
