1. Trong mô hình logit hoặc probit, biến phụ thuộc là:
A. Biến liên tục.
B. Biến nhị phân (binary variable) hoặc biến định tính.
C. Biến số đếm (count variable).
D. Biến thứ bậc (ordinal variable).
2. Hiện tượng `bỏ sót biến quan trọng` (omitted variable bias) dẫn đến:
A. Ước lượng OLS trở nên không hiệu quả nhưng vẫn không chệch.
B. Ước lượng OLS trở nên chệch và không nhất quán.
C. Phương sai của sai số tăng lên.
D. R-bình phương của mô hình giảm xuống.
3. Trong phân tích dữ liệu bảng, kiểm định Hausman được sử dụng để:
A. Kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng.
B. Lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects).
C. Kiểm định phương sai sai số thay đổi trong dữ liệu bảng.
D. Kiểm định tự tương quan trong dữ liệu bảng.
4. Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) là một phương pháp ước lượng:
A. Chỉ sử dụng cho mô hình tuyến tính.
B. Tổng quát hơn phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (MLE) và có thể sử dụng cho cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính.
C. Chỉ áp dụng cho dữ liệu bảng.
D. Chỉ sử dụng cho mô hình chuỗi thời gian.
5. Khái niệm `ngoại sinh` (exogeneity) trong kinh tế lượng có nghĩa là:
A. Biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ nhân quả.
B. Biến độc lập không tương quan với sai số trong mô hình hồi quy.
C. Biến độc lập được xác định bên ngoài mô hình.
D. Biến độc lập không bị ảnh hưởng bởi biến phụ thuộc.
6. Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimation - MLE) tìm kiếm các tham số mô hình bằng cách:
A. Tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư.
B. Tối đa hóa hàm hợp lý (likelihood function).
C. Tối thiểu hóa phương sai của sai số.
D. Tối đa hóa R-bình phương.
7. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian là quan trọng vì:
A. Giúp đơn giản hóa mô hình hồi quy.
B. Đảm bảo các thống kê mẫu (ví dụ: trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian, cho phép suy diễn thống kê tin cậy.
C. Loại bỏ hiện tượng tự tương quan.
D. Giảm phương sai của sai số.
8. Trong mô hình hồi quy với biến giả (dummy variable), hệ số ước lượng của biến giả đại diện cho:
A. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
B. Độ dốc của đường hồi quy.
C. Sự khác biệt về giá trị trung bình của biến phụ thuộc giữa các nhóm được phân loại bởi biến giả.
D. Phương sai của biến phụ thuộc.
9. Hiện tượng nội sinh (endogeneity) xảy ra khi:
A. Có mối tương quan giữa biến độc lập và sai số trong mô hình hồi quy.
B. Các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
C. Phương sai của sai số không đồng nhất.
D. Mô hình hồi quy không tuyến tính.
10. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi:
A. Phương sai của sai số thay đổi theo quan sát.
B. Có mối tương quan tuyến tính cao giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
C. Sai số của mô hình không có phân phối chuẩn.
D. Mô hình hồi quy không bao gồm biến quan trọng.
11. Kiểm định Durbin-Watson thường được sử dụng để phát hiện:
A. Hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
C. Hiện tượng tự tương quan của sai số trong mô hình chuỗi thời gian.
D. Hiện tượng bỏ sót biến số quan trọng.
12. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) được sử dụng để:
A. Kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Kiểm định phương sai sai số thay đổi.
C. Kiểm định đa cộng tuyến.
D. Kiểm định nội sinh.
13. Phương pháp DID (Difference-in-Differences) thường được sử dụng để:
A. Dự báo chuỗi thời gian.
B. Đánh giá tác động nhân quả của một chính sách hoặc can thiệp bằng cách so sánh nhóm được can thiệp và nhóm đối chứng trước và sau can thiệp.
C. Phân tích dữ liệu bảng với nhiều biến.
D. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
14. Kiểm định F trong hồi quy bội thường được sử dụng để kiểm định giả thuyết:
A. Tất cả các hệ số hồi quy (trừ hệ số chặn) đồng thời bằng 0.
B. Từng hệ số hồi quy bằng 0.
C. Mô hình có phương sai sai số thay đổi.
D. Mô hình có hiện tượng tự tương quan.
15. Kiểm định Wald thường được sử dụng để:
A. Kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Kiểm định giả thuyết về các tham số trong mô hình phi tuyến tính hoặc mô hình ước lượng hợp lý cực đại (MLE).
C. Kiểm định phương sai sai số thay đổi.
D. Kiểm định tự tương quan.
16. Giả định nào sau đây KHÔNG phải là một trong những giả định Gauss-Markov cổ điển cho mô hình hồi quy tuyến tính OLS?
A. Sai số có giá trị trung bình bằng 0.
B. Phương sai của sai số không đổi (tính đồng nhất phương sai).
C. Sai số không tự tương quan.
D. Biến độc lập có phân phối chuẩn.
17. Mô hình ARIMA được sử dụng để:
A. Phân tích dữ liệu bảng.
B. Dự báo chuỗi thời gian dựa trên các giá trị quá khứ của chính chuỗi và sai số quá khứ.
C. Ước lượng mô hình hồi quy đa biến.
D. Giải quyết vấn đề nội sinh.
18. Sai số đặc tả mô hình (model specification error) xảy ra khi:
A. Dữ liệu được thu thập không chính xác.
B. Mô hình hồi quy bỏ sót biến số quan trọng hoặc bao gồm biến số không liên quan.
C. Phương pháp ước lượng không phù hợp.
D. Có hiện tượng đa cộng tuyến.
19. Mô hình VAR (Vector Autoregression) thường được sử dụng khi:
A. Chỉ có một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.
B. Có nhiều biến phụ thuộc tương quan lẫn nhau và muốn nghiên cứu động thái tương tác giữa chúng.
C. Muốn phân tích dữ liệu bảng.
D. Muốn ước lượng mô hình phi tuyến tính.
20. Hệ số góc (slope coefficient) trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến (y = β₀ + β₁x + ε) biểu thị:
A. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
B. Mức thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng lên một đơn vị.
C. Phương sai của biến phụ thuộc.
D. Giá trị lớn nhất của biến phụ thuộc.
21. Trong mô hình hồi quy Poisson, biến phụ thuộc thường là:
A. Biến liên tục.
B. Biến nhị phân.
C. Biến số đếm (count variable).
D. Biến thứ bậc.
22. Giá trị R-bình phương (R-squared) trong hồi quy tuyến tính đo lường:
A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy.
C. Phương sai của sai số.
D. Độ mạnh của mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
23. Trong mô hình hồi quy phân vị (quantile regression), chúng ta ước lượng:
A. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng của biến độc lập lên các phân vị khác nhau của phân phối biến phụ thuộc.
C. Phương sai của biến phụ thuộc.
D. Trung vị của biến phụ thuộc.
24. Trong kinh tế lượng, phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) được sử dụng chủ yếu để:
A. Ước lượng các tham số trong mô hình hồi quy tuyến tính.
B. Kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian.
C. Phân tích tương quan giữa các biến định tính.
D. Dự báo giá trị tương lai của biến phụ thuộc.
25. Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng trong phân tích chuỗi thời gian để:
A. Loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Khắc phục phương sai sai số thay đổi.
C. Biến chuỗi thời gian không dừng thành chuỗi dừng.
D. Tăng R-bình phương của mô hình.
26. Khi nào nên sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) thay vì mô hình tác động cố định (fixed effects model) trong phân tích dữ liệu bảng?
A. Khi các tác động riêng của từng đơn vị quan sát tương quan với các biến độc lập.
B. Khi các tác động riêng của từng đơn vị quan sát không tương quan với các biến độc lập và muốn ước lượng ảnh hưởng của các biến bất biến theo thời gian.
C. Khi muốn loại bỏ ảnh hưởng của các biến quan sát được nhưng không đo lường được.
D. Khi dữ liệu bảng có thời gian quan sát dài hơn số lượng đơn vị quan sát.
27. Khi sử dụng phần mềm kinh tế lượng, thông báo lỗi `singular matrix` thường liên quan đến vấn đề:
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan.
C. Đa cộng tuyến hoàn hảo (perfect multicollinearity).
D. Bỏ sót biến quan trọng.
28. Phương pháp biến công cụ (instrumental variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề:
A. Đa cộng tuyến.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Nội sinh.
D. Tự tương quan.
29. Trong kinh tế lượng, thuật ngữ `xác định` (identification) đề cập đến:
A. Khả năng ước lượng duy nhất và nhất quán các tham số của mô hình.
B. Khả năng mô hình phù hợp tốt với dữ liệu.
C. Khả năng dự báo chính xác giá trị tương lai.
D. Khả năng giải thích rõ ràng mối quan hệ kinh tế.
30. Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) gây ra vấn đề gì trong hồi quy OLS?
A. Ước lượng OLS trở nên chệch và không nhất quán.
B. Ước lượng OLS vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả (phương sai lớn hơn).
C. Ước lượng OLS trở nên không tuyến tính.
D. Ước lượng OLS không còn ý nghĩa kinh tế.
