Đề thi, bài tập trắc nghiệm online Kinh tế lượng – Đề 7

1. Mô hình Probit và Logit khác nhau chủ yếu ở:

A. Dạng hàm phân phối tích lũy được sử dụng.

B. Cách xử lý biến độc lập.

C. Loại biến phụ thuộc.

D. Phương pháp ước lượng.

2. Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) là một phương pháp ước lượng:

A. Chỉ áp dụng cho mô hình tuyến tính.

B. Dựa trên việc cực đại hóa hàm правдоподобие (likelihood).

C. Dựa trên việc tối thiểu hóa khoảng cách giữa các moment mẫu và moment lý thuyết.

D. Chỉ sử dụng được cho dữ liệu bảng.

3. Bootstrap là một phương pháp:

A. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

B. Để ước lượng mô hình với dữ liệu bảng.

C. Để ước lượng phương sai và khoảng tin cậy khi phân phối của thống kê không xác định hoặc không chuẩn.

D. Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

4. Trong mô hình hồi quy logit, biến phụ thuộc là:

A. Biến định lượng liên tục.

B. Biến định lượng rời rạc.

C. Biến định tính nhị phân (binary).

D. Biến định tính đa danh mục (multinomial).

5. Mô hình Fixed Effects (FE) trong dữ liệu bảng kiểm soát yếu tố nào?

A. Các yếu tố thay đổi theo thời gian nhưng bất biến theo đối tượng.

B. Các yếu tố bất biến theo thời gian nhưng thay đổi theo đối tượng.

C. Các yếu tố thay đổi cả theo thời gian và đối tượng.

D. Các yếu tố ngẫu nhiên không quan sát được.

6. Hàm liên kết (link function) trong mô hình Generalized Linear Model (GLM) có vai trò gì?

A. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

B. Chuyển đổi biến phụ thuộc về dạng tuyến tính để hồi quy.

C. Liên kết giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc với tổ hợp tuyến tính của các biến độc lập.

D. Đảm bảo các hệ số hồi quy có thể diễn giải trực tiếp.

7. Hệ số xác định R-squared trong hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?

A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.

B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.

C. Độ lớn của tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

D. Sự phù hợp của mô hình với dữ liệu ngoài mẫu.

8. Nếu một biến độc lập là biến trễ của biến phụ thuộc (lagged dependent variable), điều này có thể gây ra vấn đề gì trong mô hình hồi quy tuyến tính?

A. Đa cộng tuyến.

B. Phương sai sai số thay đổi.

C. Tự tương quan (nếu sai số cũng có tự tương quan).

D. Tính nội sinh (nếu sai số có tương quan với biến trễ của biến phụ thuộc).

9. Trong phân tích dữ liệu bảng, 'within estimator' còn được gọi là:

A. Random effects estimator.

B. First differences estimator.

C. Fixed effects estimator.

D. Pooled OLS estimator.

10. Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng chủ yếu để giải quyết vấn đề:

A. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).

B. Tự tương quan (autocorrelation).

C. Tính nội sinh (endogeneity).

D. Đa cộng tuyến (multicollinearity).

11. Phương pháp 'difference-in-differences' (DID) thường được sử dụng để ước lượng:

A. Tác động của một chính sách hoặc can thiệp lên nhóm được can thiệp so với nhóm đối chứng.

B. Mối quan hệ nhân quả giữa hai biến liên tục.

C. Xu hướng thời gian của một biến kinh tế.

D. Tác động của các yếu tố cố định trong dữ liệu bảng.

12. Biến giả (dummy variable) được sử dụng để:

A. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

B. Đại diện cho các biến định tính trong mô hình hồi quy.

C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

D. Ước lượng mô hình với dữ liệu bảng.

13. Kiểm định Dickey-Fuller (DF test) được sử dụng để kiểm tra:

A. Phương sai sai số thay đổi.

B. Tính dừng của chuỗi thời gian.

C. Tự tương quan.

D. Đa cộng tuyến.

14. Kiểm định Hausman được sử dụng để quyết định giữa mô hình Fixed Effects (FE) và Random Effects (RE) trong dữ liệu bảng. Giả thuyết null của kiểm định Hausman là:

A. Mô hình FE phù hợp hơn mô hình RE.

B. Mô hình RE phù hợp hơn mô hình FE.

C. Không có sự khác biệt đáng kể giữa mô hình FE và RE (tức là RE nhất quán).

D. Cả mô hình FE và RE đều không phù hợp.

15. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi:

A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.

B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.

C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.

D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.

16. Phương pháp 'Regression Discontinuity Design' (RDD) được sử dụng khi:

A. Can thiệp hoặc chính sách được quyết định dựa trên một ngưỡng xác định của một biến chỉ định.

B. Muốn phân tích dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định.

C. Biến phụ thuộc là biến nhị phân.

D. Dữ liệu có tính chất chuỗi thời gian.

17. Trong mô hình hồi quy phân vị (Quantile Regression), chúng ta ước lượng:

A. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.

B. Giá trị trung vị của biến phụ thuộc.

C. Giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc.

D. Phân vị có điều kiện của biến phụ thuộc.

18. Hiện tượng 'omitted variable bias' xảy ra khi:

A. Có sai số đo lường trong biến phụ thuộc.

B. Bỏ sót một biến quan trọng có tương quan với cả biến độc lập và biến phụ thuộc.

C. Đưa vào mô hình một biến độc lập không liên quan.

D. Mô hình có dạng hàm phi tuyến.

19. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) gây ra hậu quả gì cho ước lượng OLS?

A. Ước lượng hệ số hồi quy bị chệch.

B. Ước lượng hệ số hồi quy không nhất quán.

C. Ước lượng phương sai của hệ số hồi quy không hiệu quả (không nhỏ nhất).

D. Ước lượng hệ số hồi quy không còn tuyến tính.

20. Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) bậc nhất (AR(1)) trong sai số có nghĩa là:

A. Sai số của các quan sát khác nhau độc lập với nhau.

B. Sai số của một quan sát có tương quan với sai số của chính nó ở kỳ trước.

C. Sai số có phương sai thay đổi theo thời gian.

D. Sai số có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian.

21. Kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm tra:

A. Tự tương quan.

B. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).

C. Tính dừng của chuỗi thời gian.

D. Tính nội sinh.

22. Giá trị P (P-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?

A. Xác suất giả thuyết null là đúng.

B. Xác suất mắc lỗi loại II.

C. Xác suất quan sát được thống kê kiểm định có giá trị cực đoan ít nhất bằng giá trị quan sát được, giả định giả thuyết null là đúng.

D. Mức ý nghĩa tối đa mà tại đó giả thuyết null bị bác bỏ.

23. Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Classical Linear Regression Model - CLRM), giả định nào sau đây KHÔNG phải là một trong những giả định cơ bản?

A. Sai số có giá trị trung bình bằng 0.

B. Phương sai của sai số không đổi (homoscedasticity).

C. Không có tự tương quan giữa các sai số.

D. Biến phụ thuộc phải là biến định tính.

24. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi:

A. Phương sai của sai số thay đổi theo quan sát.

B. Các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính cao với nhau.

C. Sai số của các quan sát khác nhau có tương quan với nhau.

D. Mô hình hồi quy có dạng phi tuyến.

25. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của một chuỗi có nghĩa là:

A. Chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.

B. Các đặc tính thống kê của chuỗi (như trung bình và phương sai) không thay đổi theo thời gian.

C. Chuỗi có tính mùa vụ rõ rệt.

D. Chuỗi không bị ảnh hưởng bởi các cú sốc bên ngoài.

26. Sai số đặc tả (specification error) xảy ra khi:

A. Phương sai sai số thay đổi.

B. Bỏ sót biến quan trọng hoặc đưa vào biến không liên quan trong mô hình.

C. Sai số đo lường trong biến độc lập.

D. Mẫu dữ liệu không đủ lớn.

27. Sai số đo lường (measurement error) trong biến độc lập thường dẫn đến:

A. Ước lượng hệ số hồi quy bị phóng đại (overestimated).

B. Ước lượng hệ số hồi quy bị suy giảm (underestimated) và tiến gần về 0.

C. Ước lượng hệ số hồi quy không nhất quán nhưng vẫn hiệu quả.

D. Không ảnh hưởng đến tính nhất quán của ước lượng OLS.

28. Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng khi:

A. Chỉ có một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.

B. Tất cả các biến trong mô hình đều là biến nội sinh và có tác động qua lại lẫn nhau.

C. Muốn nghiên cứu tác động của một biến độc lập cụ thể lên biến phụ thuộc.

D. Dữ liệu có cấu trúc bảng (panel data).

29. Phương pháp First Differences (FD) trong dữ liệu bảng thường được sử dụng để:

A. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

B. Loại bỏ tác động của các yếu tố bất biến theo thời gian nhưng thay đổi theo đối tượng.

C. Xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

D. Ước lượng tác động của các biến trễ.

30. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares - GLS) thường được sử dụng khi nào?

A. Khi các biến độc lập có tương quan với sai số.

B. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) hoặc tự tương quan.

C. Khi kích thước mẫu nhỏ.

D. Khi mô hình có dạng hàm logarit.