Đề 7 – Đề thi, câu hỏi trắc nghiệm online Kinh tế lượng

1. Sai số loại I (Type I error) xảy ra khi nào?

A. Khi chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.

B. Khi bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.

C. Khi chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.

D. Khi bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.

2. Trong phân tích dữ liệu bảng, kiểm định Wooldridge được sử dụng để kiểm tra điều gì?

A. Tự tương quan trong sai số của mô hình fixed effects.

B. Phương sai sai số thay đổi trong mô hình fixed effects.

C. Tính dừng của các biến trong mô hình.

D. Tính nội sinh của các biến trong mô hình.

3. Trong mô hình Logit, biến phụ thuộc là gì?

A. Một biến liên tục.

B. Một biến nhị phân (0 hoặc 1).

C. Một biến đếm.

D. Một biến thứ tự.

4. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?

A. Khi phương sai của sai số thay đổi theo các giá trị của biến độc lập.

B. Khi các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau.

C. Khi sai số có tương quan với chính nó qua các thời kỳ.

D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.

5. Khi nào thì nên sử dụng mô hình Poisson regression?

A. Khi biến phụ thuộc là một biến liên tục.

B. Khi biến phụ thuộc là một biến nhị phân.

C. Khi biến phụ thuộc là một biến đếm.

D. Khi biến phụ thuộc là một biến thứ tự.

6. Trong kiểm định Hausman, nếu giá trị p nhỏ (ví dụ: p < 0.05), điều này cho thấy điều gì về sự lựa chọn giữa mô hình Fixed Effects (FE) và Random Effects (RE)?

A. Mô hình RE phù hợp hơn vì nó hiệu quả hơn.

B. Mô hình FE phù hợp hơn vì nó không bị chệch.

C. Cả hai mô hình đều cho kết quả tương tự.

D. Cần thực hiện thêm các kiểm định khác để đưa ra kết luận.

7. Kiểm định Wald được sử dụng để làm gì?

A. Kiểm tra tính đồng nhất phương sai.

B. Kiểm tra các ràng buộc tuyến tính trên các hệ số.

C. Kiểm tra tính tự tương quan.

D. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

8. Trong mô hình hồi quy bội, hệ số của một biến độc lập cụ thể thể hiện điều gì?

A. Tác động của biến đó lên biến phụ thuộc, giữ các biến khác không đổi.

B. Tác động tổng thể của tất cả các biến độc lập lên biến phụ thuộc.

C. Tác động của biến đó lên biến phụ thuộc, bỏ qua các biến khác.

D. Mức độ quan trọng của biến đó trong mô hình.

9. Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) thường xảy ra trong loại dữ liệu nào?

A. Dữ liệu chéo (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).

10. Trong mô hình Probit, hàm liên kết (link function) được sử dụng là gì?

A. Hàm logit.

B. Hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc (cumulative standard normal distribution function).

C. Hàm lũy thừa.

D. Hàm tuyến tính.

11. Điều gì là quan trọng nhất khi chọn biến công cụ (instrumental variable)?

A. Nó phải có tương quan mạnh với biến nội sinh.

B. Nó phải có tương quan mạnh với biến phụ thuộc.

C. Nó phải không tương quan với biến nội sinh.

D. Nó phải dễ dàng thu thập dữ liệu.

12. Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng khi nào?

A. Khi có một biến phụ thuộc duy nhất và nhiều biến độc lập.

B. Khi tất cả các biến trong mô hình đều là biến nội sinh.

C. Khi có một biến ngoại sinh và nhiều biến nội sinh.

D. Khi không có mối quan hệ nhân quả giữa các biến.

13. Khi nào việc sử dụng mô hình Fixed Effects (FE) phù hợp hơn so với mô hình Random Effects (RE) trong phân tích dữ liệu bảng?

A. Khi các biến độc lập không tương quan với các hiệu ứng cố định không quan sát được.

B. Khi số lượng đơn vịCross-sectional lớn hơn số lượng thời kỳ (N > T).

C. Khi các hiệu ứng ngẫu nhiên không quan sát được tương quan với các biến độc lập.

D. Khi mục tiêu là suy rộng kết quả cho toàn bộ quần thể.

14. Mục đích của việc sử dụng biến giả (dummy variable) trong hồi quy là gì?

A. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.

B. Để biểu diễn các thuộc tính định tính.

C. Để khắc phục phương sai sai số thay đổi.

D. Để chuyển đổi dữ liệu thành dạng tuyến tính.

15. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình hồi quy?

A. Kiểm định Breusch-Pagan.

B. Kiểm định White.

C. Kiểm định Durbin-Watson.

D. Kiểm định Hausman.

16. Trong phân tích dữ liệu bảng, thuật ngữ 'between estimator' đề cập đến điều gì?

A. Ước lượng dựa trên sự thay đổi trong từng đơn vị theo thời gian.

B. Ước lượng dựa trên sự khác biệt giữa các đơn vị.

C. Ước lượng kết hợp cả sự thay đổi trong từng đơn vị và sự khác biệt giữa các đơn vị.

D. Ước lượng chỉ sử dụng các biến thời gian bất biến.

17. Trong mô hình hồi quy phân vị (quantile regression), chúng ta ước lượng điều gì?

A. Trung bình của biến phụ thuộc.

B. Phương sai của biến phụ thuộc.

C. Một phân vị cụ thể của biến phụ thuộc.

D. Giá trị lớn nhất của biến phụ thuộc.

18. Giá trị R-squared trong mô hình hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?

A. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.

B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.

C. Phương sai của sai số.

D. Mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.

19. Hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy tuyến tính biểu thị điều gì?

A. Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.

B. Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi một biến độc lập tăng lên một đơn vị.

C. Độ dốc của đường hồi quy.

D. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.

20. Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM), 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.

21. Điều gì xảy ra với độ lệch chuẩn của các ước lượng khi kích thước mẫu tăng lên?

A. Độ lệch chuẩn tăng lên.

B. Độ lệch chuẩn giảm xuống.

C. Độ lệch chuẩn không thay đổi.

D. Không thể xác định được.

22. Hiện tượng 'spurious regression' xảy ra khi nào?

A. Khi có mối quan hệ nhân quả thực sự giữa các biến.

B. Khi có mối tương quan cao giữa các biến dừng.

C. Khi có mối tương quan cao giữa các biến không dừng.

D. Khi sử dụng phương pháp hồi quy sai.

23. Phương pháp bình phương tối thiểu hai giai đoạn (Two-Stage Least Squares - 2SLS) 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.

24. Trong mô hình Tobit, điều gì xảy ra với các quan sát bị 'cắt cụt' (censored)?

A. Chúng bị loại bỏ khỏi phân tích.

B. Chúng được giữ lại và giá trị thực tế của chúng được sử dụng.

C. Chúng được giữ lại, nhưng giá trị của chúng được ước lượng bằng một phương pháp khác.

D. Chúng được thay thế bằng giá trị trung bình của mẫu.

25. Kiểm định Dickey-Fuller (DF) được sử dụng để làm gì?

A. Kiểm tra tính đồng nhất phương sai.

B. Kiểm tra sự tồn tại của nghiệm đơn vị.

C. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

D. Kiểm tra tính tự tương quan.

26. Trong phân tích chuỗi thời gian, một chuỗi được coi là dừng (stationary) khi nào?

A. Khi trung bình và phương sai của chuỗi thay đổi theo thời gian.

B. Khi chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm rõ rệt.

C. Khi trung bình và phương sai của chuỗi không đổi theo thời gian.

D. Khi chuỗi có tính mùa vụ rõ rệt.

27. Khi nào nên sử dụng mô hình GMM (Generalized Method of Moments)?

A. Khi các giả định của OLS không được đáp ứng.

B. Khi có nhiều phương pháp ước lượng khác nhau có thể được sử dụng.

C. Khi có các điều kiện moment.

D. Tất cả các đáp án trên.

28. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) và hàm tự tương quan riêng phần (PACF) được sử dụng để làm gì?

A. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi.

B. Để xác định bậc của mô hình ARIMA.

C. Để phát hiện phương sai sai số thay đổi.

D. Để kiểm tra tính đa cộng tuyến.

29. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity)?

A. Sử dụng biến giả (dummy variable).

B. Ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).

C. Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test).

D. Sử dụng mô hình VAR (Vector Autoregression).

30. Giả sử bạn hồi quy Y lên X và tìm thấy một hệ số âm có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là gì?

A. Y và X không liên quan đến nhau.

B. Y và X có mối quan hệ dương.

C. Y và X có mối quan hệ nghịch biến.

D. X gây ra Y.