1. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là α, thể hiện điều gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại II.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
C. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
2. Hàm phản ứng đẩy (impulse response function) trong mô hình VAR cho biết điều gì?
A. Tác động của một cú sốc ngẫu nhiên lên một biến khác trong mô hình.
B. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
C. Mối tương quan giữa các biến trong mô hình.
D. Giá trị dự đoán của các biến trong tương lai.
3. Hệ số R bình phương (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
B. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
C. Phương sai của sai số.
D. Độ lớn của các hệ số hồi quy.
4. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Durbin-Watson.
B. Kiểm định White.
C. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
D. Kiểm định Breusch-Pagan.
5. Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) được sử dụng khi nào?
A. Khi có dữ liệu bảng.
B. Khi có phương sai sai số thay đổi.
C. Khi các điều kiện moment (moment conditions) được xác định.
D. Khi muốn dự đoán chuỗi thời gian.
6. Trong phân tích hồi quy, một hệ số hồi quy âm có ý nghĩa gì?
A. Biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ dương.
C. Biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ âm.
D. Biến độc lập là một biến giả.
7. Kiểm định Hausman được sử dụng để làm gì trong mô hình dữ liệu bảng?
A. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
C. Kiểm tra xem nên sử dụng mô hình hiệu ứng cố định hay hiệu ứng ngẫu nhiên.
D. Kiểm tra tự tương quan trong sai số.
8. Trong mô hình hồi quy với biến giả, biến giả thường được sử dụng để biểu diễn điều gì?
A. Các biến định lượng liên tục.
B. Các biến định tính hoặc phân loại.
C. Các biến có giá trị ngoại lệ.
D. Các biến có phương sai lớn.
9. Điều gì xảy ra khi có hiện tượng nội sinh (endogeneity) trong mô hình hồi quy?
A. Ước lượng sẽ trở nên hiệu quả hơn.
B. Ước lượng sẽ bị chệch và không nhất quán.
C. Phương sai của sai số sẽ giảm.
D. Hệ số R bình phương sẽ tăng.
10. Trong mô hình dữ liệu bảng (panel data), hiệu ứng cố định (fixed effects) kiểm soát điều gì?
A. Các yếu tố không quan sát được thay đổi theo thời gian.
B. Các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian nhưng khác nhau giữa các đơn vị.
C. Các yếu tố quan sát được thay đổi theo thời gian.
D. Các yếu tố quan sát được không đổi theo thời gian.
11. Trong mô hình hồi quy, biến nào được gọi là biến phụ thuộc?
A. Biến được giải thích bởi các biến khác.
B. Biến được sử dụng để giải thích các biến khác.
C. Biến có phương sai lớn nhất.
D. Biến có giá trị trung bình bằng 0.
12. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi nào?
A. Khi phương sai của sai số lớn.
B. Khi có mối tương quan cao giữa các biến độc lập.
C. Khi các biến độc lập có phương sai bằng nhau.
D. Khi số lượng quan sát nhỏ hơn số lượng biến độc lập.
13. Phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) nhằm mục đích gì?
A. Tối đa hóa tổng bình phương sai số.
B. Tối thiểu hóa tổng bình phương sai số.
C. Tối đa hóa hệ số R bình phương.
D. Tối thiểu hóa sai số chuẩn.
14. Mô hình tác động đồng thời (simultaneous equation model) được sử dụng khi nào?
A. Khi có một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.
B. Khi các biến có tác động qua lại lẫn nhau.
C. Khi muốn dự đoán một biến duy nhất trong tương lai.
D. Khi muốn loại bỏ hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
15. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) là gì?
A. Tính chất của chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.
B. Tính chất của chuỗi thời gian có giá trị trung bình và phương sai không đổi theo thời gian.
C. Tính chất của chuỗi thời gian có tự tương quan bằng 0.
D. Tính chất của chuỗi thời gian có thể dự đoán hoàn hảo trong tương lai.
16. Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây liên quan đến sai số (error term)?
A. Phương sai của sai số thay đổi theo các quan sát.
B. Sai số có phân phối không chuẩn.
C. Giá trị trung bình của sai số bằng 0.
D. Sai số tương quan với các biến giải thích.
17. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để giải quyết vấn đề nhận dạng trong mô hình tác động đồng thời?
A. Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
B. Phương pháp biến công cụ (instrumental variables).
C. Phương pháp sai số chuẩn mạnh (robust standard errors).
D. Phương pháp kiểm định Durbin-Watson.
18. Odds ratio trong hồi quy logistic được hiểu như thế nào?
A. Xác suất xảy ra sự kiện.
B. Tỷ lệ giữa xác suất xảy ra sự kiện và xác suất không xảy ra sự kiện.
C. Phần trăm thay đổi của xác suất khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.
D. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
19. Khi nào thì nên sử dụng mô hình log-linear?
A. Khi biến phụ thuộc có giá trị âm.
B. Khi muốn ước lượng tác động phần trăm của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
C. Khi các biến độc lập có tương quan cao.
D. Khi muốn loại bỏ hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
20. Hàm liên kết (link function) trong hồi quy logistic là gì?
A. Hàm biến đổi biến phụ thuộc thành một biến liên tục.
B. Hàm biến đổi biến độc lập thành một biến liên tục.
C. Hàm biến đổi xác suất thành một biến liên tục.
D. Hàm biến đổi sai số thành một biến liên tục.
21. Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng khi nào?
A. Khi có một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.
B. Khi tất cả các biến đều là biến ngoại sinh.
C. Khi có nhiều biến nội sinh và muốn xem xét tác động qua lại giữa chúng.
D. Khi muốn dự đoán một biến duy nhất trong tương lai.
22. Sai số chuẩn (standard error) đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của ước lượng hệ số.
B. Phương sai của sai số.
C. Mức độ phù hợp của mô hình.
D. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
23. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc là gì?
A. Biến định lượng liên tục.
B. Biến định tính có hai giá trị (0 hoặc 1).
C. Biến định tính có nhiều hơn hai giá trị.
D. Biến có phân phối chuẩn.
24. Điều gì xảy ra nếu bỏ qua một biến quan trọng trong mô hình hồi quy?
A. Ước lượng sẽ trở nên hiệu quả hơn.
B. Ước lượng sẽ bị chệch.
C. Phương sai của sai số sẽ giảm.
D. Hệ số R bình phương sẽ tăng.
25. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra hiện tượng gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tự tương quan.
D. Sai số không chuẩn.
26. Trong kinh tế lượng, bootstrapping là gì?
A. Một phương pháp để giảm phương sai của ước lượng.
B. Một kỹ thuật lấy mẫu lại để ước lượng sai số chuẩn và khoảng tin cậy.
C. Một phương pháp để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Một kỹ thuật để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
27. Phân tích 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 biến khác trong mô hình.
B. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
C. Mối tương quan giữa các biến trong mô hình.
D. Giá trị dự đoán của các biến trong tương lai.
28. Trong mô hình dữ liệu bảng, hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects) giả định điều gì?
A. Các yếu tố không quan sát được tương quan với các biến độc lập.
B. Các yếu tố không quan sát được không tương quan với các biến độc lập.
C. Các yếu tố không quan sát được thay đổi theo thời gian.
D. Các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian.
29. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity)?
A. Sử dụng biến giả (dummy variable).
B. Ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
C. Sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors).
D. Loại bỏ các biến độc lập không có ý nghĩa thống kê.
30. Vấn đề nhận dạng (identification problem) trong mô hình tác động đồng thời là gì?
A. Khó khăn trong việc ước lượng các hệ số của mô hình do thiếu thông tin.
B. Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tự tương quan trong sai số.
