1. Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng để làm gì?
A. Dự báo một biến phụ thuộc duy nhất.
B. Mô hình hóa mối quan hệ đồng thời giữa nhiều biến thời gian.
C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Ước lượng tác động nhân quả giữa hai biến.
2. Trong mô hình hồi quy, nếu bạn nghi ngờ có sự tương tác (interaction) giữa hai biến độc lập, bạn nên làm gì?
A. Loại bỏ một trong hai biến.
B. Tạo một biến mới là tích của hai biến đó và đưa vào mô hình.
C. Sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến.
D. Không cần làm gì, vì tương tác không ảnh hưởng đến kết quả.
3. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi phương sai của sai số thay đổi.
B. Khi có tương quan cao giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
C. Khi sai số có tương quan với chính nó qua thời gian.
D. Khi mô hình có biến phụ thuộc không liên tục.
4. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi có nghĩa là gì?
A. Chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.
B. Trung bình và phương sai của chuỗi không đổi theo thời gian.
C. Chuỗi có tính mùa vụ rõ rệt.
D. Chuỗi không có tự tương quan.
5. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity)?
A. Kiểm định Durbin-Watson.
B. Kiểm định Breusch-Pagan.
C. Kiểm định Jarque-Bera.
D. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller.
6. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Breusch-Pagan.
B. Kiểm định White.
C. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
D. Kiểm định Hausman.
7. Trong mô hình logit, biến phụ thuộc là gì?
A. Biến liên tục.
B. Biến nhị phân (0 hoặc 1).
C. Biến đếm.
D. Biến thứ bậc.
8. Mô hình Tobit được sử dụng khi nào?
A. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
B. Khi biến phụ thuộc là biến đếm.
C. Khi biến phụ thuộc bị giới hạn (censored).
D. Khi biến phụ thuộc có phương sai thay đổi.
9. Khoảng tin cậy (confidence interval) cho hệ số hồi quy được xây dựng như thế nào?
A. Bằng cách cộng và trừ sai số chuẩn của hệ số hồi quy với giá trị ước lượng.
B. Bằng cách cộng và trừ tích của giá trị tới hạn (critical value) và sai số chuẩn của hệ số hồi quy với giá trị ước lượng.
C. Bằng cách chia giá trị ước lượng cho sai số chuẩn.
D. Bằng cách nhân giá trị ước lượng với sai số chuẩn.
10. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết không đúng.
B. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không đúng là đúng.
C. Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định.
D. Kích thước tác động của biến độc lập.
11. Hồi quy Lasso (Lasso regression) có đặc điểm gì khác biệt so với hồi quy Ridge?
A. Lasso không thể sử dụng cho dữ liệu có đa cộng tuyến.
B. Lasso có xu hướng thu nhỏ một số hệ số về 0, thực hiện lựa chọn biến.
C. Lasso không thể xử lý các biến định tính.
D. Lasso luôn cho kết quả tốt hơn Ridge.
12. Mục đích của việc sử dụng trọng số (weights) trong hồi quy là gì?
A. Để loại bỏ các biến không quan trọng.
B. Để điều chỉnh cho sự khác biệt về phương sai hoặc tầm quan trọng của các quan sát.
C. Để giải quyết vấn đề đa cộng tuyến.
D. Để kiểm tra tính dừng.
13. Trong phân tích hồi quy, phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm thiểu tác động của các giá trị ngoại lệ (outliers)?
A. Hồi quy Ridge.
B. Hồi quy Lasso.
C. Hồi quy mạnh mẽ (Robust regression).
D. Hồi quy OLS thông thường.
14. Mô hình biến công cụ (instrumental variable - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan.
C. Tính nội sinh (endogeneity).
D. Đa cộng tuyến.
15. Trong mô hình lựa chọn mẫu (sample selection model), vấn đề lựa chọn mẫu xảy ra khi nào?
A. Khi mẫu nghiên cứu quá lớn.
B. Khi mẫu nghiên cứu không đại diện cho tổng thể.
C. Khi việc lựa chọn mẫu không ngẫu nhiên và có liên quan đến biến phụ thuộc.
D. Khi các biến độc lập có tương quan cao.
16. Điều gì xảy ra nếu bạn bỏ qua một biến quan trọng (omitted variable) trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng sẽ không chệch và hiệu quả.
B. Các ước lượng sẽ chệch và có thể không hiệu quả.
C. Phương sai của sai số sẽ giảm.
D. R-squared sẽ luôn tăng.
17. Trong mô hình giới hạn phụ thuộc (censored dependent variable model), dữ liệu bị giới hạn có nghĩa là gì?
A. Biến phụ thuộc chỉ có thể nhận một số giá trị rời rạc.
B. Biến phụ thuộc bị chặn ở một giá trị tối đa hoặc tối thiểu.
C. Biến phụ thuộc không có giá trị.
D. Biến phụ thuộc có giá trị âm.
18. Trong mô hình panel data, hiệu ứng cố định (fixed effects) 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 quan sát được thay đổi theo thời gian và khác nhau giữa các đơn vị.
C. Các yếu tố không quan sát được không đổi giữa các đơn vị nhưng thay đổi theo thời gian.
D. Các yếu tố quan sát được không đổi theo thời gian và giữa các đơn vị.
19. Sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy ước lượng đo lường điều gì?
A. Độ lớn của hệ số hồi quy.
B. Độ lệch của hệ số hồi quy so với giá trị thực tế.
C. Độ chính xác của ước lượng hệ số hồi quy.
D. Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy.
20. Phương pháp sai phân (difference-in-differences) được sử dụng để làm gì?
A. Để ước lượng tác động của một chính sách hoặc can thiệp lên một nhóm được điều trị so với một nhóm đối chứng.
B. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
C. Để giảm thiểu tác động của các giá trị ngoại lệ.
D. Để giải quyết vấn đề đa cộng tuyến.
21. Hàm phản ứng xung (impulse response function) trong mô hình VAR thể hiện điều gì?
A. Tác động của một cú sốc ngẫu nhiên lên một biến trong hệ thống theo thời gian.
B. Mức độ tương quan giữa các biến trong hệ thống.
C. Xu hướng dài hạn của các biến trong hệ thống.
D. Mức độ giải thích của mô hình đối với dữ liệu.
22. Phân tích đồng liên kết (cointegration) được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Để tìm mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các chuỗi thời gian không dừng.
C. Để ước lượng tác động nhân quả giữa các biến.
D. Để giảm phương sai của sai số.
23. Trong mô hình hồi quy phân vị (quantile regression), mục tiêu là gì?
A. Ước lượng tác động trung bình của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Ước lượng tác động của biến độc lập lên các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc.
C. Ước lượng phương sai của biến phụ thuộc.
D. Ước lượng độ lệch của biến phụ thuộc.
24. Mục đích của việc sử dụng biến giả (dummy variable) trong mô hình hồi quy là gì?
A. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Để biểu diễn các biến định tính (categorical variables).
C. Để giảm phương sai của sai số.
D. Để chuyển đổi các biến liên tục thành biến rời rạc.
25. Kiểm định Hausman được sử dụng để làm gì trong mô hình panel data?
A. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
B. Kiểm tra tự tương quan.
C. Lựa chọn giữa mô hình hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên.
D. Kiểm tra tính dừng.
26. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares - GLS) được sử dụng khi nào?
A. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Khi có phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan.
C. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
D. Khi mô hình có biến bị bỏ qua.
27. Hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Độ lớn của tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
C. Mức ý nghĩa thống kê của mô hình.
D. Phương sai của sai số.
28. Trong mô hình hồi quy với sai số cụm (clustered errors), sai số chuẩn được điều chỉnh như thế nào?
A. Sai số chuẩn được giảm xuống.
B. Sai số chuẩn được tăng lên để tính đến sự tương quan trong các cụm.
C. Sai số chuẩn không thay đổi.
D. Sai số chuẩn được tính toán bằng phương pháp bootstrap.
29. Hồi quy Ridge (Ridge regression) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tính nội sinh.
30. Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, giả định nào sau đây là cần thiết để đảm bảo các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan giữa các sai số.
C. Sai số có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi.
D. Các biến độc lập có tương quan hoàn hảo.
