1. Phân rã phương sai (variance decomposition) trong mô hình VAR cho biết điều gì?
A. Tỷ lệ phương sai của một biến được giải thích bởi các cú sốc (shocks) ở các biến khác.
B. Tổng phương sai của tất cả các biến.
C. Mức độ tương quan giữa các biến.
D. Tính dừng của các chuỗi thời gian.
2. Phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi?
A. Sử dụng ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
B. Sử dụng biến công cụ (instrumental variables).
C. Sử dụng mô hình VAR.
D. Sử dụng kiểm định ADF.
3. Phương pháp Hausman test được sử dụng để làm gì trong mô hình dữ liệu bảng?
A. Để quyết định giữa mô hình hiệu ứng cố định (fixed effects) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects).
B. Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
C. Để kiểm tra tự tương quan.
D. Để kiểm tra tính dừng.
4. Điều gì xảy ra nếu chúng ta bỏ qua một biến quan trọng trong mô hình hồi quy?
A. Ước lượng các hệ số của các biến còn lại sẽ bị chệch (biased).
B. Phương sai của sai số sẽ giảm.
C. R-squared sẽ tăng.
D. Các ước lượng OLS vẫn là BLUE.
5. Trong mô hình ARIMA, thành phần `I` (Integrated) biểu thị điều gì?
A. Số lần sai phân (differencing) cần thiết để làm cho chuỗi thời gian dừng.
B. Số lượng biến tự hồi quy (autoregressive terms).
C. Số lượng biến trung bình trượt (moving average terms).
D. Phương sai của sai số.
6. AIC (Akaike Information Criterion) và BIC (Bayesian Information Criterion) được sử dụng để làm gì?
A. So sánh và lựa chọn mô hình tốt nhất.
B. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
C. Kiểm tra tự tương quan.
D. Kiểm tra tính dừng.
7. Trong mô hình hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
B. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Phương sai của sai số.
8. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary dependent variable), phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?
A. Mô hình Logit hoặc Probit.
B. Mô hình hồi quy tuyến tính OLS.
C. Mô hình VAR.
D. Mô hình ARIMA.
9. Phương pháp sai phân (difference-in-differences) được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng tác động của một can thiệp (intervention) bằng cách so sánh sự thay đổi giữa nhóm được can thiệp và nhóm đối chứng.
B. Loại bỏ phương sai sai số thay đổi.
C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Mô hình hóa mối quan hệ giữa nhiều chuỗi thời gian.
10. Hàm phản ứng đẩy (impulse response function) trong mô hình VAR cho biết điều gì?
A. Phản ứng của một biến đối với một cú sốc (shock) ở một biến khác.
B. Phương sai của sai số.
C. Mức độ tương quan giữa các biến.
D. Tính dừng của các chuỗi thời gian.
11. Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây là quan trọng nhất để đảm bảo các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?
A. Phương sai của sai số là hằng số (Homoscedasticity).
B. Không có tự tương quan giữa các sai số.
C. Sai số có phân phối chuẩn.
D. Tất cả các biến độc lập đều không tương quan với nhau.
12. Hiệu ứng cố định (fixed effects) trong mô hình dữ liệu bảng được sử dụng để kiểm soát điều gì?
A. Các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian nhưng khác nhau giữa các đối tượng.
B. Các yếu tố không quan sát được không đổi giữa các đối tượng nhưng thay đổi theo thời gian.
C. Các yếu tố quan sát được thay đổi theo thời gian và giữa các đối tượng.
D. Các yếu tố quan sát được không đổi theo thời gian và giữa các đối tượng.
13. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity).
B. Tự tương quan giữa các sai số.
C. Tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Đa cộng tuyến.
14. Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được sử dụng để làm gì?
A. Mô hình hóa phương sai thay đổi theo thời gian (time-varying volatility).
B. Mô hình hóa giá trị trung bình thay đổi theo thời gian.
C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Mô hình hóa mối quan hệ giữa nhiều chuỗi thời gian.
15. Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng để làm gì?
A. Mô hình hóa mối quan hệ giữa nhiều chuỗi thời gian.
B. Ước lượng một phương trình hồi quy duy nhất.
C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Khắc phục phương sai sai số thay đổi.
16. Biến giả (dummy variable) được sử dụng để biểu diễn điều gì trong mô hình hồi quy?
A. Các biến định tính (qualitative variables).
B. Các biến định lượng (quantitative variables).
C. Các biến trễ (lagged variables).
D. Các biến xu hướng (trend variables).
17. Trong phương pháp sai phân, điều gì được so sánh?
A. Sự thay đổi trong kết quả giữa nhóm can thiệp và nhóm đối chứng.
B. Mức độ tương quan giữa các biến.
C. Phương sai của sai số.
D. Giá trị trung bình của các biến.
18. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) xảy ra khi nào?
A. Khi phương sai của sai số không phải là hằng số.
B. Khi các biến độc lập tương quan với nhau.
C. Khi sai số có phân phối chuẩn.
D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.
19. Mô hình ARIMA được sử dụng để làm gì?
A. Dự báo chuỗi thời gian dựa trên các giá trị quá khứ của chính nó.
B. Mô hình hóa mối quan hệ giữa nhiều chuỗi thời gian.
C. Ước lượng một phương trình hồi quy tuyến tính.
D. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
20. Mục đích của việc sử dụng biến trễ (lagged variable) trong mô hình chuỗi thời gian là gì?
A. Để xem xét ảnh hưởng của các giá trị quá khứ của biến đến giá trị hiện tại.
B. Để loại bỏ xu hướng (trend) trong chuỗi thời gian.
C. Để giảm phương sai của sai số.
D. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
21. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi dữ liệu là gì?
A. Tính chất mà các đặc tính thống kê của chuỗi (ví dụ: trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian.
B. Tính chất mà chuỗi dữ liệu luôn tăng hoặc giảm theo thời gian.
C. Tính chất mà chuỗi dữ liệu có xu hướng quay trở lại giá trị trung bình.
D. Tính chất mà chuỗi dữ liệu không có giá trị ngoại lệ.
22. Trong phương pháp 2SLS, giai đoạn đầu tiên là gì?
A. Hồi quy biến nội sinh lên các biến công cụ và các biến ngoại sinh khác.
B. Hồi quy biến phụ thuộc lên các biến nội sinh.
C. Kiểm tra tính hợp lệ của các công cụ.
D. Ước lượng phương sai của sai số.
23. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
B. Kiểm định Durbin-Watson.
C. Kiểm định White.
D. Kiểm định Breusch-Pagan.
24. Điều kiện nào sau đây phải được đáp ứng để một biến được coi là một công cụ hợp lệ?
A. Công cụ phải tương quan với biến nội sinh nhưng không tương quan với sai số.
B. Công cụ phải tương quan với sai số nhưng không tương quan với biến nội sinh.
C. Công cụ phải tương quan với cả biến nội sinh và sai số.
D. Công cụ không được tương quan với cả biến nội sinh và sai số.
25. Tác động nhân quả (causal effect) là gì?
A. Ảnh hưởng của một biến lên một biến khác, giữ các yếu tố khác không đổi.
B. Mức độ tương quan giữa hai biến.
C. Sự thay đổi trong một biến khi một biến khác thay đổi.
D. Mối quan hệ thống kê giữa hai biến.
26. Mô hình dữ liệu bảng (panel data model) là gì?
A. Một tập hợp dữ liệu chứa các quan sát cho nhiều đối tượng (ví dụ: cá nhân, công ty) theo thời gian.
B. Một mô hình chỉ sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian.
C. Một mô hình chỉ sử dụng dữ liệu cắt ngang.
D. Một mô hình không sử dụng dữ liệu.
27. Phương pháp bình phương tối thiểu hai giai đoạn (Two-Stage Least Squares - 2SLS) được sử dụng khi nào?
A. Khi có tính nội sinh (endogeneity) trong mô hình.
B. Khi có phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).
C. Khi có tự tương quan (autocorrelation).
D. Khi có đa cộng tuyến (multicollinearity).
28. Trong mô hình GARCH, điều gì được mô hình hóa?
A. Phương sai có điều kiện (conditional variance).
B. Giá trị trung bình có điều kiện (conditional mean).
C. Hiệp phương sai (covariance).
D. Tự tương quan (autocorrelation).
29. Trong phân tích kinh tế lượng, biến công cụ (instrumental variable) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Tính nội sinh (endogeneity).
B. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).
C. Tự tương quan (autocorrelation).
D. Đa cộng tuyến (multicollinearity).
30. Khi nào thì hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) gây ra vấn đề nghiêm trọng nhất trong mô hình hồi quy?
A. Khi các biến độc lập có tương quan hoàn hảo.
B. Khi các biến độc lập có tương quan thấp.
C. Khi kích thước mẫu rất lớn.
D. Khi các biến phụ thuộc có tương quan với các biến độc lập.
