1. Trong mô hình ARIMA, thành phần `I` đại diện cho điều gì?
A. Tích hợp (Integration), biểu thị số lần sai phân cần thiết để làm cho chuỗi dừng.
B. Trung bình trượt (Moving Average).
C. Tự hồi quy (Autoregression).
D. Sai số ngẫu nhiên (Independent error).
2. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares - GLS) được sử dụng khi nào?
A. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) hoặc tự tương quan (autocorrelation).
B. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
D. Khi cần ước lượng tác động nhân quả.
3. Kiểm định White được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).
B. Tự tương quan.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tính nội sinh.
4. Trong mô hình hồi quy với biến giả (dummy variable), hệ số của biến giả cho biết điều gì?
A. Sự khác biệt về giá trị trung bình của biến phụ thuộc giữa hai nhóm được biểu diễn bởi biến giả.
B. Tỷ lệ phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc khi biến giả thay đổi một đơn vị.
C. Mức độ tương quan giữa biến giả và biến phụ thuộc.
D. Phương sai của biến giả.
5. Điều gì xảy ra với các ước lượng OLS khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) nhưng chúng ta không hiệu chỉnh?
A. Các ước lượng vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả và các kiểm định giả thuyết không đáng tin cậy.
B. Các ước lượng trở nên chệch và không nhất quán.
C. Các ước lượng vẫn hiệu quả nhưng không còn không chệch.
D. Không có ảnh hưởng gì đến các ước lượng OLS.
6. Trong mô hình VAR (Vector Autoregression), tất cả các biến được coi là gì?
A. Nội sinh.
B. Ngoại sinh.
C. Định tính.
D. Giả định là hằng số.
7. Trong mô hình survival analysis (phân tích sống sót), hàm hazard (hazard function) biểu thị điều gì?
A. Tỷ lệ rủi ro xảy ra sự kiện tại một thời điểm nhất định, có điều kiện là cá nhân đã sống sót đến thời điểm đó.
B. Xác suất sống sót sau một thời gian nhất định.
C. Thời gian trung bình sống sót.
D. Tổng số sự kiện xảy ra trong mẫu.
8. Trong mô hình bảng (panel data), hiệu ứng cố định (fixed effects) 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 đơn vị.
B. Các yếu tố không quan sát được thay đổi theo thời gian nhưng giống nhau giữa các đơn vị.
C. Các yếu tố không quan sát được hoàn toàn ngẫu nhiên.
D. Các yếu tố không quan sát được tương quan với các biến độc lập.
9. Biến công cụ (instrumental variable) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Tính nội sinh (endogeneity).
B. Đa cộng tuyến.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tự tương quan.
10. Trong phân tích chuỗi thời gian, một chuỗi được gọi là dừng (stationary) khi nào?
A. Khi trung bình và phương sai của chuỗi không đổi theo thời gian.
B. Khi chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm rõ rệt.
C. Khi chuỗi có tính mùa vụ mạnh.
D. Khi chuỗi có nhiều giá trị ngoại lệ.
11. Phương pháp propensity score matching (PSM) được sử dụng để làm gì?
A. Giảm thiểu chệch lựa chọn (selection bias) trong các nghiên cứu quan sát.
B. Xử lý phương sai sai số thay đổi.
C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Ước lượng mô hình VAR.
12. 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 không đổi (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.
13. Trong mô hình hồi quy phân vị (quantile regression), chúng ta ước lượng điều gì?
A. Ảnh hưởng của các biến độc lập lên các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng trung bình của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
C. Phương sai của sai số tại các điểm khác nhau.
D. Tác động nhân quả giữa các biến.
14. Trong phân tích bảng (panel data), kiểm định Hausman được sử dụng để làm gì?
A. Chọn giữa mô hình hiệu ứng cố định (fixed effects) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects).
B. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
C. Phát hiện phương sai sai số thay đổi.
D. Ước lượng tác động nhân quả.
15. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi có mối tương quan tuyến tính hoàn hảo hoặc gần hoàn hảo giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
B. Khi phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
C. Khi sai số có phân phối không chuẩn.
D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.
16. Khi nào thì mô hình probit hoặc logit phù hợp hơn mô hình hồi quy tuyến tính thông thường?
A. Khi biến phụ thuộc là biến định tính (qualitative) hoặc biến nhị phân (binary).
B. Khi các biến độc lập có tương quan cao.
C. Khi phương sai của sai số thay đổi.
D. Khi cần dự báo giá trị liên tục của biến phụ thuộc.
17. Trong phân tích chuỗi thời gian, một cú sốc (shock) được gọi là ngoại sinh (exogenous) khi nào?
A. Khi nó không bị ảnh hưởng bởi các biến trong mô hình.
B. Khi nó có tác động lớn đến tất cả các biến trong mô hình.
C. Khi nó có thể dự đoán được.
D. Khi nó xảy ra thường xuyên.
18. Khi nào thì nên sử dụng mô hình Poisson?
A. Khi biến phụ thuộc là biến đếm (count data).
B. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
C. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
D. Khi cần ước lượng tác động nhân quả.
19. Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
B. Mức độ ảnh hưởng của biến độc lập quan trọng nhất.
C. Phương sai của sai số.
D. Tổng của tất cả các hệ số hồi quy.
20. Điều gì xảy ra khi bỏ sót một biến quan trọng (omitted variable) trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng có thể bị chệch và không nhất quán nếu biến bị bỏ sót có tương quan với các biến độc lập khác.
B. Các ước lượng vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả.
C. Không có ảnh hưởng gì đến các ước lượng.
D. Phương sai của sai số sẽ giảm.
21. Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) bậc nhất xảy ra khi nào?
A. Khi sai số ở thời điểm t có tương quan với sai số ở thời điểm t-1.
B. Khi các biến độc lập có tương quan với nhau.
C. Khi phương sai của sai số thay đổi theo thời gian.
D. Khi biến phụ thuộc không có phân phối chuẩn.
22. Phương pháp sai phân (differencing) được sử dụng để xử lý vấn đề gì trong chuỗi thời gian?
A. Tính không dừng (non-stationarity).
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tính nội sinh.
23. Ước lượng tác động nhân quả (causal effect) là mục tiêu chính của phương pháp nào sau đây?
A. Hồi quy gián đoạn (Regression Discontinuity Design - RDD).
B. Hồi quy OLS (Ordinary Least Squares).
C. Hồi quy quantile.
D. Hồi quy Ridge.
24. Khi nào thì sử dụng mô hình Tobit?
A. Khi biến phụ thuộc bị kiểm duyệt (censored).
B. Khi biến phụ thuộc là biến đếm.
C. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
D. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
25. Kiểm định Dickey-Fuller được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tính nội sinh.
26. Khi nào thì nên sử dụng mô hình GMM (Generalized Method of Moments)?
A. Khi có nhiều điều kiện moment hơn số lượng tham số cần ước lượng.
B. Khi các biến độc lập có phân phối chuẩn.
C. Khi không có điều kiện moment nào.
D. Khi mô hình là tuyến tính.
27. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) α thường được chọn là 0.05. Điều này có nghĩa là gì?
A. Có 5% khả năng bác bỏ giả thuyết không (null hypothesis) khi nó thực sự đúng.
B. Có 95% khả năng chấp nhận giả thuyết không (null hypothesis) khi nó thực sự đúng.
C. Có 5% khả năng chấp nhận giả thuyết không (null hypothesis) khi nó thực sự sai.
D. Có 95% khả năng bác bỏ giả thuyết không (null hypothesis) khi nó thực sự sai.
28. Giá trị R-squared trong mô hình hồi quy tuyến tính cho biết điều gì?
A. Tỷ lệ phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
B. Mức 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.
29. Trong mô hình lựa chọn rời rạc (discrete choice model), mô hình multinomial logit (MNL) giả định điều gì?
A. Tính độc lập của các lựa chọn không liên quan (Independence of Irrelevant Alternatives - IIA).
B. Các lựa chọn phải được sắp xếp theo thứ tự.
C. Phương sai của sai số phải không đổi.
D. Không có sự khác biệt giữa các cá nhân.
30. Trong phân tích chuỗi thời gian, ACF (Autocorrelation Function) và PACF (Partial Autocorrelation Function) được sử dụng để làm gì?
A. Xác định bậc của mô hình ARIMA.
B. Kiểm tra tính dừng của chuỗi.
C. Phát hiện phương sai sai số thay đổi.
D. Ước lượng tác động nhân quả.
