1. Trong kinh tế lượng ứng dụng, việc lựa chọn mô hình (model selection) thường dựa trên sự cân bằng giữa:
A. Độ phức tạp của mô hình và khả năng giải thích dữ liệu.
B. Tính dễ tính toán và độ chính xác.
C. R-squared và adjusted R-squared.
D. Ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế.
2. Mô hình VAR (Vector Autoregression) thường được sử dụng để phân tích:
A. Mối quan hệ nhân quả một chiều giữa các biến.
B. Mối quan hệ đồng thời và động giữa nhiều biến chuỗi thời gian.
C. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc nhị phân và các biến độc lập.
D. Dữ liệu bảng với tác động cố định.
3. Giả định nào sau đây KHÔNG phải là giả định của phương pháp OLS (Ordinary Least Squares) trong hồi quy tuyến tính cổ điển?
A. Tính tuyến tính của mô hình.
B. Sai số có phương sai thay đổi (heteroscedasticity).
C. Không có tự tương quan giữa các sai số (no autocorrelation).
D. Biến độc lập không tương quan với sai số.
4. Hệ số R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) được sử dụng thay cho R-squared thông thường trong trường hợp nào?
A. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
C. Khi so sánh các mô hình hồi quy có số lượng biến độc lập khác nhau.
D. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
5. Khi kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy, p-value (giá trị p) cho biết điều gì?
A. Xác suất để giả thuyết không bị bác bỏ là đúng.
B. Mức ý nghĩa tối thiểu để bác bỏ giả thuyết không.
C. Xác suất quan sát được kết quả thống kê (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không là đúng.
D. Sai số loại I (Type I error) của kiểm định.
6. Trong phân tích chuỗi thời gian, mô hình AR(1) mô tả mối quan hệ nào?
A. Biến hiện tại phụ thuộc vào giá trị trung bình của các biến trễ.
B. Biến hiện tại phụ thuộc vào sai số ngẫu nhiên hiện tại và các sai số ngẫu nhiên trễ.
C. Biến hiện tại phụ thuộc vào giá trị trễ bậc nhất của chính nó và sai số ngẫu nhiên hiện tại.
D. Biến hiện tại phụ thuộc vào tất cả các giá trị trễ của chính nó.
7. Trong phân tích kinh tế lượng, `tính vững` (robustness) của kết quả ước lượng đề cập đến:
A. Độ chính xác tuyệt đối của các hệ số ước lượng.
B. Mức độ mà kết quả ước lượng không thay đổi đáng kể khi thay đổi các giả định, phương pháp hoặc dữ liệu sử dụng.
C. Khả năng dự báo chính xác của mô hình.
D. Mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số.
8. Mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) phù hợp hơn mô hình tác động cố định (fixed effects model) khi nào?
A. Khi các yếu tố không quan sát được có tương quan với các biến độc lập trong mô hình.
B. Khi các yếu tố không quan sát được không tương quan với các biến độc lập trong mô hình.
C. Khi số lượng đơn vị quan sát (N) nhỏ hơn số lượng thời kỳ (T).
D. Khi cần loại bỏ hoàn toàn ảnh hưởng của các yếu tố cố định.
9. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi:
A. Phương sai của sai số thay đổi.
B. Các biến độc lập trong mô hình hồi quy có tương quan tuyến tính cao với nhau.
C. Sai số có tương quan với chính nó qua thời gian.
D. Mô hình hồi quy không tuyến tính.
10. Trong hồi quy đa biến, hệ số hồi quy riêng phần (partial regression coefficient) đo lường:
A. Tác động tổng thể của một biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Tác động của một biến độc lập lên biến phụ thuộc khi các biến độc lập khác được giữ không đổi.
C. Tác động của tất cả các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
D. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập đó.
11. Trong mô hình tác động cố định (fixed effects model) cho dữ liệu bảng, chúng ta kiểm soát yếu tố nào?
A. Các yếu tố không quan sát được thay đổi theo thời gian nhưng không thay đổi giữa các đơn vị.
B. Các yếu tố không quan sát được không thay đổi theo thời gian nhưng thay đổi giữa các đơn vị.
C. Tất cả các yếu tố không quan sát được.
D. Chỉ các yếu tố quan sát được.
12. Trong phân tích hồi quy, thuật ngữ `bỏ sót biến quan trọng` (omitted variable bias) đề cập đến:
A. Việc đưa vào mô hình các biến không liên quan.
B. Việc bỏ qua một biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và tương quan với các biến độc lập khác trong mô hình.
C. Việc sử dụng sai dạng hàm.
D. Việc sử dụng dữ liệu không đáng tin cậy.
13. Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng chủ yếu để khắc phục vấn đề nào?
A. Đa cộng tuyến.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Tính nội sinh (endogeneity).
D. Tự tương quan.
14. Biến giả (dummy variable) được sử dụng trong hồi quy để:
A. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Đại diện cho các biến định tính (qualitative variables) trong mô hình.
C. Kiểm soát hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
D. Tăng R-squared của mô hình.
15. Hệ số xác định R-squared trong hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?
A. Độ lớn của các hệ số hồi quy.
B. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
C. Tỷ lệ phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy.
D. Sai số chuẩn của hồi quy.
16. 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 (biased).
B. Ước lượng hệ số hồi quy không hiệu quả (inefficient) và sai số chuẩn ước lượng bị sai lệch.
C. Ước lượng hệ số hồi quy không nhất quán (inconsistent).
D. Mô hình hồi quy trở nên phi tuyến tính.
17. Phương pháp kiểm định Wald được sử dụng để:
A. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Kiểm định giả thuyết về các ràng buộc tuyến tính đối với các hệ số trong mô hình hồi quy.
C. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
D. Kiểm tra tự tương quan.
18. Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số góc (slope coefficient) thể hiện điều gì?
A. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
B. Mức độ biến thiên của biến độc lập khi biến phụ thuộc thay đổi một đơn vị.
C. Mức thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng thêm một đơn vị.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
19. Kiểm định Hausman được sử dụng để quyết định giữa mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects) trong dữ liệu bảng. Giả thuyết không (null hypothesis) của kiểm định Hausman là gì?
A. Mô hình tác động cố định phù hợp hơn.
B. Mô hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn.
C. Không có sự khác biệt đáng kể giữa hai mô hình.
D. Cả hai mô hình đều không phù hợp.
20. Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) là một phương pháp ước lượng tổng quát, có thể bao gồm các phương pháp nào dưới đây như trường hợp đặc biệt?
A. Chỉ phương pháp OLS.
B. Phương pháp OLS và phương pháp biến công cụ (IV).
C. Phương pháp OLS, phương pháp IV và phương pháp правдоподобия cực đại (Maximum Likelihood Estimation - MLE).
D. Chỉ phương pháp MLE.
21. Mô hình Probit và Logit thường được sử dụng khi biến phụ thuộc là:
A. Biến liên tục.
B. Biến nhị phân (binary variable).
C. Biến chuỗi thời gian.
D. Biến bảng (panel variable).
22. Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu bảng (panel data) để:
A. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian (time-invariant unobserved effects).
C. Kiểm soát hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
D. Tăng hiệu quả ước lượng.
23. Sai số loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết thống kê là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết không khi nó sai.
C. Chấp nhận giả thuyết đối khi nó sai.
D. Chấp nhận cả giả thuyết không và giả thuyết đối.
24. Phương pháp nào thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong mô hình chuỗi thời gian?
A. Sử dụng biến công cụ (instrumental variables).
B. Biến đổi mô hình bằng sai phân hoặc sử dụng mô hình ARIMA.
C. Loại bỏ các biến độc lập gây ra đa cộng tuyến.
D. Sử dụng hồi quy岭 (ridge regression).
25. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) được sử dụng để xác định tính chất nào của chuỗi thời gian?
A. Tính dừng (stationarity).
B. Tính tự tương quan.
C. Tính phương sai không đổi.
D. Tính tuyến tính.
26. Khái niệm `ngoại sinh` (exogeneity) trong kinh tế lượng có nghĩa là:
A. Biến độc lập có nguồn gốc từ bên ngoài mô hình.
B. Biến độc lập không tương quan với sai số của mô hình.
C. Biến độc lập và biến phụ thuộc được xác định đồng thời.
D. Biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nhưng không bị ảnh hưởng ngược lại.
27. Loại dữ liệu nào sau đây là dữ liệu chuỗi thời gian?
A. Dữ liệu về thu nhập của 1000 hộ gia đình ở Việt Nam năm 2023.
B. Dữ liệu về GDP của Việt Nam từ năm 1990 đến năm 2023.
C. Dữ liệu về tỷ lệ thất nghiệp của các tỉnh thành ở Việt Nam năm 2023.
D. Dữ liệu về chi tiêu của các cá nhân khác nhau trong tháng 12 năm 2023.
28. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra hiện tượng nào?
A. Đa cộng tuyến.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Tự tương quan bậc nhất của sai số.
D. Tính tuyến tính của mô hình.
29. Kinh tế lượng được định nghĩa chính xác nhất là:
A. Một nhánh của kinh tế học lý thuyết sử dụng toán học để mô tả các hiện tượng kinh tế.
B. Một phương pháp thống kê đơn thuần để thu thập và trình bày dữ liệu kinh tế.
C. Một lĩnh vực khoa học xã hội áp dụng các phương pháp thống kê và toán học để định lượng và kiểm định các mối quan hệ kinh tế dựa trên dữ liệu thực tế.
D. Một công cụ dự báo kinh tế vĩ mô dựa trên các mô hình máy tính phức tạp.
30. Hiện tượng hồi quy giả (spurious regression) xảy ra khi:
A. Các biến độc lập có tương quan cao.
B. Sai số có phương sai thay đổi.
C. Hồi quy giữa hai chuỗi thời gian không dừng (non-stationary) cho thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê, mặc dù thực tế không có mối quan hệ thực sự.
D. Mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
