Đề 1 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Kinh tế lượng

A A. Khi tất cả các biến độc lập đều là biến định lượng. B B. Khi muốn đo lường tác động của các biến định tính (qualitative variables) lên biến phụ thuộc. C C. Khi cần xử lý hiện tượng đa cộng tuyến. D D. Khi muốn kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

A A. Giá trị R-squared. B B. Giá trị p-value. C C. Ước lượng hệ số và sai số chuẩn. D D. Tổng bình phương phần dư (RSS).

A A. Phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập. B B. Có mối tương quan tuyến tính cao giữa các biến độc lập trong mô hình. C C. Sai số của mô hình không có phân phối chuẩn. D D. Biến phụ thuộc không phải là biến liên tục.

A A. Các yếu tố thay đổi theo thời gian nhưng không đổi giữa các đơn vị quan sát. B B. Các yếu tố không đổi theo thời gian nhưng khác nhau giữa các đơn vị quan sát. C C. Các yếu tố thay đổi theo cả thời gian và đơn vị quan sát. D D. Các yếu tố ngẫu nhiên và không quan sát được.

A A. Tối đa hóa R-squared. B B. Tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư (RSS). C C. Tối đa hóa giá trị thống kê t. D D. Tối thiểu hóa phương sai của các biến độc lập.

A A. Xác suất giả thuyết đối (alternative hypothesis) là đúng. B B. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết gốc (null hypothesis) là đúng. C C. Mức độ ý nghĩa thống kê của kết quả kiểm định. D D. Sai số loại I (Type I error) của kiểm định.

A A. Giúp loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến. B B. Đảm bảo các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). C C. Cho phép sử dụng các mô hình ARIMA và các kỹ thuật dự báo khác. D D. Làm giảm phương sai của sai số.

A A. Tính ý nghĩa của từng biến độc lập riêng lẻ. B B. Tính phù hợp tổng thể của mô hình hồi quy. C C. Giả định phương sai sai số không đổi (Homoscedasticity). D D. Giả định không có tự tương quan (No Autocorrelation).

A A. Không có tự tương quan (No Autocorrelation). B B. Phương sai sai số không đổi (Homoscedasticity). C C. Sai số có phân phối chuẩn. D D. Mô hình có dạng hàm tuyến tính.

A A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity). B B. Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity). C C. Thiên lệch biến bỏ sót (Omitted Variable Bias). D D. Tự tương quan (Autocorrelation).

A A. Tác động tuyệt đối của biến độc lập lên biến phụ thuộc. B B. Tác động phần trăm của biến độc lập lên biến phụ thuộc. C C. Độ co giãn của biến phụ thuộc theo biến độc lập. D D. Tỷ lệ thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

A A. Chỉ phù hợp cho mô hình tuyến tính. B B. Chỉ phù hợp cho mô hình phi tuyến tính. C C. Tổng quát và có thể áp dụng cho cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính. D D. Chỉ áp dụng được cho dữ liệu bảng.

A A. Luôn luôn chính xác. B B. Có phương sai nhỏ nhất trong số các ước lượng tuyến tính không chệch. C C. Không bị ảnh hưởng bởi ngoại lệ (outliers). D D. Dễ dàng tính toán và diễn giải.

A A. Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity). B B. Tự tương quan (Autocorrelation). C C. Tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian. D D. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

A A. Thay đổi tuyệt đối của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị. B B. Thay đổi phần trăm của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1%. C C. Thay đổi của log-odds của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị. D D. Độ co giãn của biến phụ thuộc theo biến độc lập.

A A. Bậc của thành phần tự hồi quy (AR). B B. Bậc của sai phân (differencing). C C. Bậc của trung bình trượt (MA). D D. Mùa vụ (seasonality) của chuỗi thời gian.

A A. Sai số có phương sai không đổi (Homoscedasticity). B B. Không có tự tương quan giữa các sai số (No Autocorrelation). C C. Biến độc lập không tương quan với sai số (Exogeneity). D D. Sai số có phân phối chuẩn.

A A. Biến liên tục. B B. Biến nhị phân (binary). C C. Biến thứ tự (ordinal). D D. Biến đếm (count).

A A. Giảm hiện tượng đa cộng tuyến. B B. Khắc phục vấn đề phương sai sai số thay đổi. C C. Mô hình hóa tác động động (dynamic effects) và tự tương quan. D D. Tăng R-squared của mô hình.

A A. Dữ liệu cắt ngang (Cross-sectional data). B B. Dữ liệu bảng (Panel data). C C. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time series data). D D. Dữ liệu không gian (Spatial data).

A A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập. B B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình. C C. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy. D D. Phương sai của sai số ngẫu nhiên.

A A. Độ lệch của ước lượng hệ số so với giá trị thực tế. B B. Độ chính xác của ước lượng hệ số. C C. Phương sai của sai số ngẫu nhiên. D D. Mức độ phù hợp của mô hình.

A A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity). B B. Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity). C C. Thiên lệch biến bỏ sót (Omitted Variable Bias), đo lường sai số (Measurement Error) trong biến độc lập, và quan hệ nhân quả hai chiều (Simultaneity). D D. Tự tương quan (Autocorrelation).

A A. Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity). B B. Tự tương quan bậc nhất (First-order autocorrelation). C C. Đa cộng tuyến (Multicollinearity). D D. Thiên lệch biến bỏ sót (Omitted Variable Bias).

A A. Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity). B B. Tự tương quan (Autocorrelation). C C. Mô hình biến công cụ (Instrumental Variables - IV) để giải quyết nội sinh. D D. Mô hình dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định.

A A. Có tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và các biến độc lập. B B. Không có tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và các biến độc lập. C C. Số lượng đơn vị quan sát (N) nhỏ hơn số lượng thời kỳ (T). D D. Muốn kiểm soát các yếu tố thay đổi theo thời gian.

A A. Bác bỏ giả thuyết gốc khi nó thực sự đúng. B B. Không bác bỏ giả thuyết gốc khi nó thực sự sai. C C. Chấp nhận giả thuyết đối khi nó thực sự sai. D D. Chọn mức ý nghĩa (alpha) quá cao.

A A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity). B B. Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity). C C. Tự tương quan (Autocorrelation) trong dữ liệu chuỗi thời gian. D D. Nội sinh (Endogeneity).

A A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity). B B. Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity). C C. Nội sinh (Endogeneity). D D. Tự tương quan (Autocorrelation).

A A. Tuyến tính (Linearity). B B. Phương sai sai số không đổi (Homoscedasticity) và/hoặc không tự tương quan (No Autocorrelation). C C. Biến độc lập không tương quan với sai số (Exogeneity). D D. Không có đa cộng tuyến (No Multicollinearity).