Đề thi, bài tập trắc nghiệm online Thống kê kinh tế – Đề 4

Chỉ số Laspeyres sử dụng quyền số (lượng hàng hóa/dịch vụ) của kỳ gốc, trong khi chỉ số Paasche sử dụng quyền số của kỳ hiện tại. Điều này dẫn đến sự khác biệt trong cách chúng phản ánh sự thay đổi giá cả theo thời gian.

Dữ liệu bảng kết hợp cả chiều thời gian và chiều không gian (các đơn vị quan sát khác nhau). Ưu điểm lớn nhất là nó cho phép kiểm soát các yếu tố không quan sát được, bất biến theo thời gian (ví dụ văn hóa, thể chế) nhưng khác biệt giữa các đơn vị (ví dụ các quốc gia, doanh nghiệp). Điều này giúp giảm thiểu thiên lệch trong ước lượng so với việc chỉ sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu cắt ngang.

Phân phối chuẩn là một phân phối xác suất liên tục quan trọng trong thống kê. Định lý giới hạn trung tâm cho thấy trung bình mẫu của nhiều phân phối khác nhau sẽ hội tụ về phân phối chuẩn khi kích thước mẫu đủ lớn. Do đó, phân phối chuẩn là nền tảng cho nhiều phương pháp suy diễn thống kê, kiểm định giả thuyết và xây dựng khoảng tin cậy trong kinh tế lượng và thống kê kinh tế.

Biểu đồ đường thường được sử dụng để thể hiện xu hướng theo thời gian hoặc mối quan hệ giữa hai biến số liên tục. Biểu đồ tròn, biểu đồ cột và biểu đồ cột chồng thích hợp hơn để so sánh tỷ lệ phần trăm giữa các danh mục tại một thời điểm hoặc trong một khoảng thời gian cố định.

Ước lượng điểm là một giá trị cụ thể, đơn lẻ được tính từ dữ liệu mẫu và được sử dụng để ước tính giá trị của một tham số chưa biết của tổng thể. Ví dụ, trung bình mẫu là một ước lượng điểm cho trung bình tổng thể.

Trong kinh tế lượng, biến ngoại sinh là biến mà giá trị của nó được xác định bên ngoài mô hình đang xét, không bị ảnh hưởng bởi các biến khác trong mô hình. Biến nội sinh là biến mà giá trị của nó được xác định bên trong mô hình, bị ảnh hưởng bởi các biến khác trong mô hình. Phân biệt ngoại sinh và nội sinh quan trọng trong việc xây dựng và ước lượng mô hình kinh tế lượng để tránh các vấn đề như thiên lệch do biến bỏ sót hoặc đồng thời.

Khử mùa vụ là quá trình loại bỏ thành phần mùa vụ khỏi chuỗi thời gian, giúp nhà phân tích tập trung vào các xu hướng, chu kỳ và biến động bất thường khác, không bị nhiễu bởi các biến động lặp lại theo mùa.

Hệ số tương quan Pearson (r) đo lường sức mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số định lượng. Giá trị của r nằm trong khoảng -1 đến +1, với giá trị tuyệt đối càng gần 1 thể hiện mối quan hệ tuyến tính càng mạnh, và dấu thể hiện hướng quan hệ (dương hoặc âm).

Hệ số chặn trong mô hình hồi quy tuyến tính biểu thị giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập trong mô hình bằng 0. Về mặt kinh tế, ý nghĩa của hệ số chặn phụ thuộc vào ngữ cảnh và ý nghĩa của các biến trong mô hình.

Tỷ lệ thất nghiệp là tỷ lệ phần trăm của lực lượng lao động (những người đang làm việc hoặc đang tìm việc) bị thất nghiệp.

Đa cộng tuyến là vấn đề thường gặp trong phân tích hồi quy khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau. Trong phân tích dữ liệu khảo sát, các vấn đề phổ biến hơn là sai số do chọn mẫu (mẫu không đại diện), sai số do không phản hồi (một số người được chọn mẫu không tham gia khảo sát), và sai số đo lường (câu hỏi khảo sát không tốt).

Sai số loại I (α) là lỗi bác bỏ giả thuyết null (H0) khi nó thực sự đúng. Trong bối cảnh kinh tế, điều này có thể dẫn đến kết luận sai về một hiệu ứng hoặc mối quan hệ không có thật.

GDP danh nghĩa được tính theo giá hiện hành, do đó nó bị ảnh hưởng bởi cả sự thay đổi về sản lượng thực tế và sự thay đổi về giá cả (lạm phát). Khi so sánh tăng trưởng kinh tế giữa các năm, việc sử dụng GDP thực tế (real GDP), đã loại bỏ ảnh hưởng của lạm phát, sẽ chính xác hơn.

Giá trị p là xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null (H0) là đúng. Giá trị p nhỏ (thường nhỏ hơn mức ý nghĩa α) là bằng chứng chống lại H0, dẫn đến việc bác bỏ H0.

Đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính cao giữa hai hoặc nhiều biến độc lập trong mô hình hồi quy. Điều này gây khó khăn trong việc phân biệt tác động riêng biệt của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc và làm tăng phương sai của các ước lượng hệ số hồi quy.

Số trung vị ít bị ảnh hưởng bởi giá trị ngoại lai hơn so với số trung bình. Do đó, khi dữ liệu kinh tế có giá trị ngoại lai hoặc phân phối lệch (không đối xứng), số trung vị thường là thước đo xu hướng trung tâm tốt hơn, phản ánh 'giá trị điển hình' của dữ liệu chính xác hơn.

Dự báo điểm đưa ra một giá trị duy nhất, tốt nhất có thể, để dự đoán giá trị tương lai. Dự báo khoảng, ngược lại, cung cấp một khoảng giá trị, thường đi kèm với một mức độ tin cậy, cho biết khoảng giá trị mà giá trị thực tế có khả năng nằm trong đó. Dự báo khoảng phản ánh độ bất định của dự báo tốt hơn dự báo điểm.

Khoảng tin cậy là một khoảng giá trị được xây dựng từ dữ liệu mẫu, được sử dụng để ước tính tham số tổng thể. Nó đi kèm với một mức độ tin cậy (ví dụ 95%), thể hiện xác suất mà khoảng này chứa tham số tổng thể thực sự.

Tính ngẫu nhiên trong chọn mẫu là yếu tố then chốt để đảm bảo mẫu đại diện cho tổng thể, từ đó cho phép suy rộng các kết quả thống kê từ mẫu lên tổng thể một cách tin cậy trong nghiên cứu kinh tế.

Dự báo ngoại suy dựa trên giả định rằng các xu hướng và mô hình đã quan sát được trong quá khứ sẽ tiếp tục diễn ra trong tương lai. Đây là một giả định mạnh và có thể không đúng trong nhiều trường hợp, đặc biệt khi có các thay đổi cấu trúc hoặc sự kiện bất ngờ xảy ra.

GDP đo lường tổng giá trị sản xuất kinh tế trong một quốc gia, không phải bất bình đẳng, giá cả tiêu dùng, hay việc làm mới.

CPI theo dõi sự thay đổi giá cả của một giỏ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng, do đó nó là thước đo chính của lạm phát.

Tính mùa vụ là một thành phần của chuỗi thời gian, thể hiện sự biến động lặp lại trong một năm, ví dụ như doanh số bán lẻ tăng vào dịp lễ Tết.

Cán cân thanh toán quốc tế bao gồm cán cân vãng lai, cán cân vốn và cán cân tài chính, phản ánh các giao dịch kinh tế giữa một quốc gia với phần còn lại của thế giới. Cán cân ngân sách nhà nước là vấn đề nội bộ của một quốc gia.

Sức mua tương đương (PPP) điều chỉnh tỷ giá hối đoái để phản ánh sự khác biệt về mức giá hàng hóa và dịch vụ giữa các quốc gia. Do đó, GDP PPP cho phép so sánh mức sống thực tế giữa các quốc gia chính xác hơn so với GDP theo tỷ giá hối đoái, vì nó loại bỏ ảnh hưởng của việc giá cả ở mỗi quốc gia có thể khác nhau.

Phân tích hồi quy là phương pháp thống kê được sử dụng để mô hình hóa và kiểm định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập định lượng, phù hợp để kiểm định giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến kinh tế.

R-bình phương (R²) là một thước đo độ phù hợp của mô hình hồi quy, cho biết tỷ lệ phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. R² càng cao (gần 1) thì mô hình càng phù hợp với dữ liệu.

Dữ liệu sơ cấp là dữ liệu do nhà nghiên cứu tự thu thập trực tiếp từ nguồn gốc (ví dụ qua khảo sát, phỏng vấn). Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã được người khác thu thập và công bố (ví dụ dữ liệu từ Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Thế giới).

Sai phân bậc nhất là một kỹ thuật thường được sử dụng để biến đổi chuỗi thời gian không dừng thành chuỗi dừng bằng cách lấy hiệu giữa giá trị hiện tại và giá trị kỳ trước. Tính dừng là một điều kiện quan trọng để áp dụng nhiều phương pháp thống kê và kinh tế lượng cho chuỗi thời gian.

Độ lệch chuẩn là một thước đo độ phân tán, cho biết mức độ phân tán của các giá trị dữ liệu so với giá trị trung bình của chúng. Độ lệch chuẩn cao cho thấy dữ liệu phân tán rộng, độ lệch chuẩn thấp cho thấy dữ liệu tập trung gần trung bình.