Đề 3 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Kinh tế lượng

A A. Tăng R-squared một cách giả tạo. B B. Giảm hiện tượng đa cộng tuyến. C C. Loại bỏ ảnh hưởng nhiễu của các yếu tố khác để tập trung vào tác động của biến quan tâm chính. D D. Làm cho mô hình trở nên phức tạp hơn.

A A. Chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian. B B. Các đặc tính thống kê của chuỗi thời gian (trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian. C C. Chuỗi thời gian có tính mùa vụ rõ rệt. D D. Chuỗi thời gian có giá trị luôn dương.

A A. Dữ liệu thu thập tại một thời điểm cho nhiều đối tượng. B B. Dữ liệu thu thập theo thời gian cho một đối tượng. C C. Dữ liệu kết hợp cả chiều không gian và thời gian. D D. Dữ liệu chỉ chứa các biến định tính.

A A. Sai số ngẫu nhiên có phương sai thay đổi. B B. Biến độc lập có tương quan với sai số ngẫu nhiên. C C. Các biến độc lập có tương quan với nhau. D D. Mô hình hồi quy không tuyến tính.

A A. Tối đa hóa R-squared. B B. Tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư. C C. Tối thiểu hóa phương sai của các hệ số hồi quy. D D. Tối đa hóa giá trị thống kê t.

A A. Khi mô hình chắc chắn không có nội sinh. B B. Khi mô hình có dạng hàm tuyến tính đơn giản. C C. Khi mô hình có thể có nội sinh và không có dạng hàm cụ thể. D D. Khi dữ liệu không có phương sai sai số thay đổi.

A A. Dữ liệu được thu thập trực tiếp từ nguồn gốc ban đầu cho mục đích nghiên cứu cụ thể. B B. Dữ liệu đã được thu thập và xử lý bởi người khác cho mục đích khác. C C. Dữ liệu chỉ bao gồm các biến định tính. D D. Dữ liệu được tạo ra từ các mô phỏng kinh tế lượng.

A A. Biến định lượng liên tục. B B. Biến định tính (categorical variable). C C. Biến trễ. D D. Biến công cụ.

A A. AR và MA. B B. AR, MA và sai phân (Integrated). C C. AR, MA và hồi quy. D D. AR, MA và biến công cụ.

A A. Hồi quy giữa hai chuỗi thời gian dừng. B B. Hồi quy giữa hai chuỗi thời gian không dừng. C C. Hồi quy sử dụng dữ liệu bảng. D D. Hồi quy sử dụng biến công cụ.

A A. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian. B B. Phát hiện phương sai sai số thay đổi. C C. Xác định bậc của mô hình ARMA. D D. Ước lượng các hệ số hồi quy.

A A. Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng lên 1 đơn vị. B B. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc. C C. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0. D D. Sai số ngẫu nhiên của mô hình.

A A. Mô tả các sự kiện kinh tế một cách định tính. B B. Phát triển các lý thuyết kinh tế thuần túy. C C. Đo lường và kiểm định các mối quan hệ kinh tế. D D. Dự báo giá trị tương lai của các biến kinh tế một cách chủ quan.

A A. Độ lớn của tác động kinh tế của biến độc lập. B B. Xác suất hệ số hồi quy bằng không trong tổng thể. C C. Mức độ tin cậy rằng hệ số hồi quy khác không trong tổng thể. D D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.

A A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai. B B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng. C C. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai. D D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.

A A. Biến hiện tại phụ thuộc vào các giá trị quá khứ của chính nó. B B. Biến hiện tại phụ thuộc vào trung bình trượt của các sai số quá khứ. C C. Biến hiện tại phụ thuộc vào các giá trị sai số hiện tại. D D. Biến hiện tại không phụ thuộc vào các sai số quá khứ.

A A. Phương sai của sai số ngẫu nhiên không đồng nhất. B B. Các biến độc lập trong mô hình có mối tương quan tuyến tính cao. C C. Sai số ngẫu nhiên có tương quan với chính nó qua thời gian. D D. Có biến độc lập bị bỏ sót trong mô hình.

A A. Biến hiện tại phụ thuộc vào các giá trị sai số quá khứ. B B. Biến hiện tại phụ thuộc vào các giá trị quá khứ của chính nó. C C. Biến hiện tại phụ thuộc vào trung bình trượt của các sai số quá khứ. D D. Biến hiện tại không phụ thuộc vào các giá trị quá khứ.

A A. Sử dụng quá nhiều biến giả trong mô hình. B B. Bỏ sót biến giả quan trọng. C C. Đưa vào quá nhiều biến giả hoàn hảo cộng tuyến. D D. Sử dụng biến giả không phù hợp với dữ liệu.

A A. Ước lượng hệ số hồi quy bị chệch. B B. Ước lượng hệ số hồi quy không hiệu quả (phương sai lớn hơn mức cần thiết). C C. Ước lượng hệ số hồi quy không nhất quán. D D. Ước lượng hệ số hồi quy không còn tuyến tính.

A A. Đa cộng tuyến. B B. Phương sai sai số thay đổi. C C. Tự tương quan bậc nhất. D D. Tính nội sinh.

A A. Dữ liệu chéo (cross-sectional data). B B. Dữ liệu bảng (panel data). C C. Dữ liệu chuỗi thời gian (time series data). D D. Dữ liệu thực nghiệm (experimental data).

A A. Tương quan mạnh với biến phụ thuộc và không tương quan với sai số. B B. Không tương quan với biến độc lập nội sinh và tương quan mạnh với sai số. C C. Tương quan mạnh với biến độc lập nội sinh và không tương quan với sai số. D D. Không tương quan với cả biến độc lập nội sinh và sai số.

A A. Khi có tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và các biến độc lập. B B. Khi không có tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và các biến độc lập. C C. Khi muốn kiểm soát các yếu tố cố định theo thời gian. D D. Khi dữ liệu có hiện tượng tự tương quan.

A A. Tính dừng của chuỗi thời gian. B B. Hiện tượng đa cộng tuyến. C C. Phương sai sai số thay đổi. D D. Tự tương quan.

A A. Mô hình Pooled OLS và mô hình tác động cố định. B B. Mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên. C C. Mô hình tác động ngẫu nhiên và mô hình sai phân bậc nhất. D D. Mô hình AR và mô hình MA.

A A. Ý nghĩa thống kê của các biến độc lập. B B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu. C C. Độ lớn của tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. D D. Phương sai của sai số ngẫu nhiên.

A A. Các yếu tố thay đổi theo thời gian. B B. Các yếu tố không thay đổi theo thời gian và quan sát được. C C. Các yếu tố không thay đổi theo thời gian và không quan sát được. D D. Các yếu tố ngẫu nhiên.

A A. Đa cộng tuyến. B B. Phương sai sai số thay đổi. C C. Tự tương quan. D D. Nội sinh.

A A. Sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc. B B. Biến đổi logarit biến phụ thuộc. C C. Thêm biến tương tác vào mô hình. D D. Sử dụng biến công cụ.