1. Biến công cụ (instrumental variable) là biến:
A. Tương quan với biến phụ thuộc và không tương quan với sai số.
B. Tương quan với sai số và không tương quan với biến độc lập.
C. Tương quan với biến độc lập và không tương quan với sai số.
D. Tương quan với cả biến độc lập và biến phụ thuộc.
2. Mô hình MA(q) trong chuỗi thời gian mô tả mối quan hệ giữa biến hiện tại và:
A. Các giá trị sai số quá khứ đến bậc q.
B. Các giá trị của chính biến đó trong q giai đoạn quá khứ.
C. Các biến độc lập khác.
D. Xu hướng thời gian.
3. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) gây ra hậu quả chính nào đối với ước lượng OLS?
A. Ước lượng hệ số trở nên chệch (biased).
B. Ước lượng hệ số trở nên không hiệu quả (inefficient) nhưng vẫn không chệch.
C. Kiểm định giả thuyết trở nên không đáng tin cậy.
D. Tất cả các đáp án trên.
4. Phương pháp hiệu ứng cố định (Fixed Effects) trong mô hình dữ liệu bảng giúp kiểm soát yếu tố nào?
A. Các yếu tố không quan sát được thay đổi theo thời gian.
B. Các yếu tố không quan sát được không thay đổi theo thời gian và khác biệt giữa các đơn vị.
C. Các yếu tố quan sát được thay đổi theo thời gian.
D. Các yếu tố quan sát được không thay đổi theo thời gian.
5. Mô hình ARIMA kết hợp các thành phần nào?
A. AR và MA.
B. AR, MA và tích hợp (Integrated).
C. AR, MA và sai phân (Differencing).
D. AR, MA và hồi quy.
6. Hệ số xác định R-squared đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
B. Độ lớn của tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
C. Phương sai của sai số.
D. Mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số.
7. Phương pháp sai phân bậc nhất (First differencing) thường được sử dụng để xử lý vấn đề nào trong dữ liệu chuỗi thời gian?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan.
C. Tính không dừng (Non-stationarity).
D. Đa cộng tuyến.
8. Trong mô hình Logit, hệ số hồi quy được diễn giải như thế nào?
A. Mức thay đổi trực tiếp của xác suất biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi.
B. Mức thay đổi của logit (log-odds) của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi.
C. Phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1%.
D. Giống như hệ số trong mô hình hồi quy tuyến tính.
9. R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) được sử dụng khi nào?
A. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Khi so sánh các mô hình hồi quy có số lượng biến độc lập khác nhau.
C. Khi dữ liệu có phương sai sai số thay đổi.
D. Khi muốn tăng giá trị R-squared.
10. Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong sai số thường xuất hiện trong loại dữ liệu nào?
A. Dữ liệu chéo (Cross-sectional data).
B. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time series data).
C. Dữ liệu bảng (Panel data).
D. Cả ba loại dữ liệu trên.
11. Mô hình AR(p) trong chuỗi thời gian mô tả mối quan hệ giữa biến hiện tại và:
A. Các giá trị sai số quá khứ.
B. Các giá trị của chính biến đó trong p giai đoạn quá khứ.
C. Các biến độc lập khác.
D. Xu hướng thời gian.
12. Sai số loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết vô hiệu khi nó đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết vô hiệu khi nó sai.
C. Chấp nhận giả thuyết đối thuyết khi nó sai.
D. Chấp nhận cả giả thuyết vô hiệu và đối thuyết.
13. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi:
A. Sai số có phương sai thay đổi.
B. Các biến độc lập 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.
14. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết biểu thị điều gì?
A. Xác suất giả thuyết vô hiệu là đúng.
B. Xác suất quan sát được thống kê kiểm định có giá trị ít nhất cực đoan như giá trị quan sát, giả sử giả thuyết vô hiệu là đúng.
C. Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định.
D. Sai số loại I.
15. Kiểm định Wald và kiểm định LR (Likelihood Ratio test) thường được sử dụng trong:
A. Mô hình hồi quy tuyến tính.
B. Mô hình biến phụ thuộc giới hạn (Limited dependent variable models) như Logit và Probit.
C. Mô hình chuỗi thời gian.
D. Mô hình dữ liệu bảng.
16. Phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects) trong mô hình dữ liệu bảng giả định điều gì về mối quan hệ giữa hiệu ứng cá nhân và các biến độc lập?
A. Hiệu ứng cá nhân tương quan với các biến độc lập.
B. Hiệu ứng cá nhân không tương quan với các biến độc lập.
C. Hiệu ứng cá nhân là biến cố định.
D. Hiệu ứng cá nhân thay đổi theo thời gian.
17. Kinh tế lượng được định nghĩa chính xác nhất là:
A. Việc sử dụng lý thuyết kinh tế để dự báo các biến số kinh tế.
B. Việc sử dụng các mô hình toán học để mô tả các hiện tượng kinh tế.
C. Việc sử dụng các phương pháp thống kê để đo lường và kiểm định các mối quan hệ kinh tế.
D. Việc sử dụng dữ liệu kinh tế để minh họa các nguyên tắc kinh tế cơ bản.
18. Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số góc (slope coefficient) biểu thị điều gì?
A. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
B. Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng lên 1 đơn vị.
C. Giá trị của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
D. Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc.
19. Ý nghĩa của việc kiểm định giả thuyết trong kinh tế lượng là gì?
A. Để chứng minh lý thuyết kinh tế là đúng.
B. Để xác định xem dữ liệu có cung cấp đủ bằng chứng bác bỏ giả thuyết không hay không.
C. Để tìm ra mô hình hồi quy tốt nhất.
D. Để dự báo chính xác các biến kinh tế.
20. Nghiệm đơn vị (unit root) trong chuỗi thời gian cho thấy điều gì?
A. Chuỗi thời gian có tính dừng.
B. Chuỗi thời gian không có xu hướng.
C. Chuỗi thời gian không có tính dừng.
D. Chuỗi thời gian có phương sai không đổi.
21. Sai số đặc tả mô hình (model misspecification) có thể dẫn đến:
A. Ước lượng hệ số chệch và không nhất quán.
B. Ước lượng hệ số không hiệu quả.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tự tương quan.
22. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan.
C. Nghiệm đơn vị (Unit root).
D. Đa cộng tuyến.
23. Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity), phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?
A. Sử dụng biến giả (dummy variable).
B. Sử dụng hồi quy biến công cụ (instrumental variables regression).
C. Sử dụng ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS).
D. Loại bỏ biến ngoại sinh.
24. Trong kinh tế lượng ứng dụng, `sai số chuẩn mạnh` (robust standard errors) được sử dụng để làm gì?
A. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).
C. Khắc phục hiện tượng tự tương quan.
D. Tăng R-squared.
25. Giả định nào sau đây KHÔNG phải là giả định của phương pháp OLS (Ordinary Least Squares) cổ điển?
A. Sai số có giá trị trung bình bằng 0.
B. Phương sai của sai số là hằng số (homoscedasticity).
C. Sai số tuân theo phân phối chuẩn.
D. Không có tự tương quan (no autocorrelation) giữa các sai số.
26. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để phát hiện hiện tượng nào?
A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).
B. Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity).
C. Tự tương quan bậc nhất (First-order autocorrelation) trong sai số.
D. Sai sót đặc tả mô hình (Model misspecification).
27. Vấn đề nội sinh (endogeneity) xảy ra khi:
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Biến độc lập có tương quan với sai số.
C. Có quá nhiều biến độc lập trong mô hình.
D. Dữ liệu bị khuyết.
28. Loại dữ liệu nào sau đây phù hợp nhất để nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ thay đổi theo thời gian đối với GDP?
A. Dữ liệu chéo (Cross-sectional data).
B. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time series data).
C. Dữ liệu bảng (Panel data).
D. Dữ liệu định tính.
29. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi là quan trọng vì:
A. Giúp đơn giản hóa mô hình.
B. Đảm bảo các thống kê mẫu không phụ thuộc vào thời điểm quan sát.
C. Loại bỏ hiện tượng tự tương quan.
D. Tăng R-squared của mô hình.
30. Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình nào trong dữ liệu bảng?
A. Mô hình Pooled OLS và mô hình Hiệu ứng cố định.
B. Mô hình Hiệu ứng cố định và mô hình Hiệu ứng ngẫu nhiên.
C. Mô hình Hiệu ứng ngẫu nhiên và mô hình Sai phân bậc nhất.
D. Mô hình AR và mô hình MA.
