Đề thi, bài tập trắc nghiệm online Kinh tế lượng – Đề 1

1. Khi nào thì việc sử dụng biến giả (dummy variable) là phù hợp trong mô hình hồi quy?

A. Khi tất cả các biến độc lập đều là biến định lượng.

B. Khi muốn đo lường tác động của các biến định tính (qualitative variables) lên biến phụ thuộc.

C. Khi cần xử lý hiện tượng đa cộng tuyến.

D. Khi muốn kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

2. Khoảng tin cậy (Confidence Interval) cho hệ số hồi quy được xây dựng dựa trên:

A. Giá trị R-squared.

B. Giá trị p-value.

C. Ước lượng hệ số và sai số chuẩn.

D. Tổng bình phương phần dư (RSS).

3. Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) xảy ra khi:

A. Phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.

B. Có mối tương quan tuyến tính cao giữa các biến độc lập trong mô hình.

C. Sai số của mô hình không có phân phối chuẩn.

D. Biến phụ thuộc không phải là biến liên tục.

4. Trong hồi quy với dữ liệu bảng (Panel Data), hiệu ứng cố định (Fixed Effects) kiểm soát yếu tố:

A. Các yếu tố thay đổi theo thời gian nhưng không đổi giữa các đơn vị quan sát.

B. Các yếu tố không đổi theo thời gian nhưng khác nhau giữa các đơn vị quan sát.

C. Các yếu tố thay đổi theo cả thời gian và đơn vị quan sát.

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

5. Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) nhằm mục đích:

A. Tối đa hóa R-squared.

B. Tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư (RSS).

C. Tối đa hóa giá trị thống kê t.

D. Tối thiểu hóa phương sai của các biến độc lập.

6. Giá trị p-value trong kiểm định giả thuyết thống kê thể hiện điều gì?

A. Xác suất giả thuyết đối (alternative hypothesis) là đúng.

B. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết gốc (null hypothesis) là đúng.

C. Mức độ ý nghĩa thống kê của kết quả kiểm định.

D. Sai số loại I (Type I error) của kiểm định.

7. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi dữ liệu là quan trọng vì:

A. Giúp loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.

B. Đảm bảo các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator).

C. Cho phép sử dụng các mô hình ARIMA và các kỹ thuật dự báo khác.

D. Làm giảm phương sai của sai số.

8. Kiểm định F trong hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm định giả thuyết nào?

A. Tính ý nghĩa của từng biến độc lập riêng lẻ.

B. Tính phù hợp tổng thể của mô hình hồi quy.

C. Giả định phương sai sai số không đổi (Homoscedasticity).

D. Giả định không có tự tương quan (No Autocorrelation).

9. Kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm tra giả định nào?

A. Không có tự tương quan (No Autocorrelation).

B. Phương sai sai số không đổi (Homoscedasticity).

C. Sai số có phân phối chuẩn.

D. Mô hình có dạng hàm tuyến tính.

10. Nếu một biến độc lập bị bỏ sót khỏi mô hình hồi quy, điều này có thể dẫn đến lỗi:

A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

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

C. Thiên lệch biến bỏ sót (Omitted Variable Bias).

D. Tự tương quan (Autocorrelation).

11. Hệ số trong mô hình log-log (logarit-logarit) thể hiện điều gì?

A. Tác động tuyệt đối của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

B. Tác động phần trăm của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

C. Độ co giãn của biến phụ thuộc theo biến độc lập.

D. Tỷ lệ thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

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

A. Chỉ phù hợp cho mô hình tuyến tính.

B. Chỉ phù hợp cho mô hình phi tuyến tính.

C. Tổng quát và có thể áp dụng cho cả mô hình tuyến tính và phi tuyến tính.

D. Chỉ áp dụng được cho dữ liệu bảng.

13. Trong kinh tế lượng, thuật ngữ 'BLUE' (Best Linear Unbiased Estimator) dùng để mô tả các ước lượng:

A. Luôn luôn chính xác.

B. Có phương sai nhỏ nhất trong số các ước lượng tuyến tính không chệch.

C. Không bị ảnh hưởng bởi ngoại lệ (outliers).

D. Dễ dàng tính toán và diễn giải.

14. Kiểm định Dickey-Fuller được sử dụng để kiểm tra:

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

B. Tự tương quan (Autocorrelation).

C. Tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian.

D. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

15. Trong mô hình logit, hệ số hồi quy được diễn giải như thế nào?

A. Thay đổi tuyệt đối của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

B. Thay đổi phần trăm của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1%.

C. Thay đổi của log-odds của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

D. Độ co giãn của biến phụ thuộc theo biến độc lập.

16. Mô hình ARIMA (p, d, q) trong chuỗi thời gian, tham số 'd' biểu thị:

A. Bậc của thành phần tự hồi quy (AR).

B. Bậc của sai phân (differencing).

C. Bậc của trung bình trượt (MA).

D. Mùa vụ (seasonality) của chuỗi thời gian.

17. Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM), giả định nào sau đây KHÔNG phải là giả định cơ bản?

A. Sai số có phương sai không đổi (Homoscedasticity).

B. Không có tự tương quan giữa các sai số (No Autocorrelation).

C. Biến độc lập không tương quan với sai số (Exogeneity).

D. Sai số có phân phối chuẩn.

18. Mô hình probit và logit được sử dụng khi biến phụ thuộc là:

A. Biến liên tục.

B. Biến nhị phân (binary).

C. Biến thứ tự (ordinal).

D. Biến đếm (count).

19. Mục đích chính của việc sử dụng biến trễ (lagged variables) trong mô hình kinh tế lượng là gì?

A. Giảm hiện tượng đa cộng tuyến.

B. Khắc phục vấn đề phương sai sai số thay đổi.

C. Mô hình hóa tác động động (dynamic effects) và tự tương quan.

D. Tăng R-squared của mô hình.

20. Hiện tượng tự tương quan (Autocorrelation) thường gặp trong dữ liệu:

A. Dữ liệu cắt ngang (Cross-sectional data).

B. Dữ liệu bảng (Panel data).

C. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time series data).

D. Dữ liệu không gian (Spatial data).

21. Hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì trong mô hình hồi quy tuyến tính?

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

B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.

C. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy.

D. Phương sai của sai số ngẫu nhiên.

22. Sai số chuẩn (Standard Error) của hệ số hồi quy đo lường điều gì?

A. Độ lệch của ước lượng hệ số so với giá trị thực tế.

B. Độ chính xác của ước lượng hệ số.

C. Phương sai của sai số ngẫu nhiên.

D. Mức độ phù hợp của mô hình.

23. Hiện tượng nội sinh (Endogeneity) có thể phát sinh từ các nguyên nhân nào sau đây?

A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

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

C. Thiên lệch biến bỏ sót (Omitted Variable Bias), đo lường sai số (Measurement Error) trong biến độc lập, và quan hệ nhân quả hai chiều (Simultaneity).

D. Tự tương quan (Autocorrelation).

24. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để phát hiện:

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

B. Tự tương quan bậc nhất (First-order autocorrelation).

C. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

D. Thiên lệch biến bỏ sót (Omitted Variable Bias).

25. Phương pháp sai phân hai giai đoạn (Two-Stage Least Squares - 2SLS) là một phương pháp ước lượng:

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

B. Tự tương quan (Autocorrelation).

C. Mô hình biến công cụ (Instrumental Variables - IV) để giải quyết nội sinh.

D. Mô hình dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định.

26. Trong phân tích dữ liệu bảng, hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects) phù hợp hơn hiệu ứng cố định (Fixed Effects) khi:

A. Có tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và các biến độc lập.

B. Không có tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và các biến độc lập.

C. Số lượng đơn vị quan sát (N) nhỏ hơn số lượng thời kỳ (T).

D. Muốn kiểm soát các yếu tố thay đổi theo thời gian.

27. Sai số loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi:

A. Bác bỏ giả thuyết gốc khi nó thực sự đúng.

B. Không bác bỏ giả thuyết gốc khi nó thực sự sai.

C. Chấp nhận giả thuyết đối khi nó thực sự sai.

D. Chọn mức ý nghĩa (alpha) quá cao.

28. Phương pháp sai phân bậc nhất (First Differencing) thường được sử dụng để xử lý vấn đề:

A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

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

C. Tự tương quan (Autocorrelation) trong dữ liệu chuỗi thời gian.

D. Nội sinh (Endogeneity).

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

A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

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

C. Nội sinh (Endogeneity).

D. Tự tương quan (Autocorrelation).

30. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS) được sử dụng khi vi phạm giả định:

A. Tuyến tính (Linearity).

B. Phương sai sai số không đổi (Homoscedasticity) và/hoặc không tự tương quan (No Autocorrelation).

C. Biến độc lập không tương quan với sai số (Exogeneity).

D. Không có đa cộng tuyến (No Multicollinearity).