1. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến giả (dummy variable), mô hình này còn được gọi là:
A. Mô hình ARIMA.
B. Mô hình Logit hoặc Probit.
C. Mô hình GARCH.
D. Mô hình hồi quy phân vị.
2. Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây là cần thiết để các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?
A. Sai số có phương sai thay đổi (Heteroskedasticity).
B. Sai số tự tương quan (Autocorrelation).
C. Sai số có phân phối chuẩn.
D. Sai số có kỳ vọng bằng 0, phương sai không đổi và không tự tương quan.
3. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Các biến độc lập trong mô hình có tương quan cao với nhau.
B. Phương sai của sai số thay đổi theo quan sát.
C. Sai số của các quan sát khác nhau có tương quan với nhau.
D. Mô hình có dạng hàm sai.
4. Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được sử dụng để mô hình hóa điều gì?
A. Giá trị trung bình có điều kiện của chuỗi thời gian.
B. Phương sai có điều kiện thay đổi theo thời gian của chuỗi thời gian.
C. Mối quan hệ nhân quả giữa các chuỗi thời gian.
D. Xu hướng của chuỗi thời gian.
5. Kiểm định Hausman được sử dụng để làm gì trong phân tích 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 mô hình tác động cố định hay mô hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn.
D. Kiểm tra đa cộng tuyến.
6. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định White.
B. Kiểm định Breusch-Pagan.
C. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
D. Kiểm định Wald.
7. Trong mô hình hồi quy với sai số cụm (clustered errors), điều gì được điều chỉnh?
A. Các hệ số hồi quy.
B. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
C. Giá trị R-squared.
D. Mức ý nghĩa thống kê.
8. Trong mô hình hồi quy phân vị (quantile regression), mục đích chính là gì?
A. Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
B. Ước lượng tác động của biến độc lập lên các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc.
C. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
D. Kiểm tra tính nội sinh.
9. Khi nào thì nên sử dụng mô hình Tobit regression?
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 biến phụ thuộc là biến thứ bậc.
10. Trong phân tích dữ liệu bảng, phương pháp sai phân bậc nhất (first difference) được sử dụng để làm gì?
A. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
B. Loại bỏ các tác động cố định không đổi theo thời gian.
C. Ước lượng tác động của các biến không đổi theo thời gian.
D. Giảm thiểu đa cộng tuyến.
11. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của một chuỗi thời gian khi có xu hướng (trend)?
A. Kiểm định Dickey-Fuller (DF).
B. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) với xu hướng.
C. Kiểm định Phillips-Perron (PP).
D. Kiểm định KPSS.
12. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra hiện tượng nào?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tự tương quan bậc nhất trong sai số.
D. Tính dừng của chuỗi thời gian.
13. Trong mô hình hồi quy, khi một biến độc lập có tương tác với một biến độc lập khác, điều này có nghĩa là gì?
A. Hai biến độc lập này có mối quan hệ nhân quả với nhau.
B. Hai biến độc lập này có đa cộng tuyến.
C. Tác động của một biến độc lập lên biến phụ thuộc phụ thuộc vào giá trị của biến độc lập kia.
D. Hai biến độc lập này không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
14. Khi nào thì nên sử dụng mô hình Poisson regression?
A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
C. Khi biến phụ thuộc là biến đếm (count variable).
D. Khi biến phụ thuộc là biến thứ bậc.
15. Trong mô hình hồi quy, R-squared (hệ số xác định) đo lường điều gì?
A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Sự hiện diện của đa cộng tuyến.
D. Phương sai của sai số.
16. Mục đích chính của việc sử dụng biến trễ (lagged variable) trong mô hình chuỗi thời gian là gì?
A. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
B. Giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Nắm bắt ảnh hưởng của các giá trị quá khứ của biến lên giá trị hiện tại.
D. Đơn giản hóa mô hình.
17. Trong phân tích hồi quy, một biến kiểm soát (control variable) được sử dụng để làm gì?
A. Thay thế cho biến độc lập chính.
B. Giảm thiểu phương sai của sai số.
C. Kiểm soát các yếu tố gây nhiễu có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Khắc phục hiện tượng tự tương quan.
18. Khi nào thì việc sử dụng biến công cụ (instrumental variable) là phù hợp trong mô hình hồi quy?
A. Khi không có tương quan giữa biến độc lập và sai số.
B. Khi có tương quan giữa biến độc lập và sai số (endogeneity).
C. Khi có đa cộng tuyến.
D. Khi phương sai sai số thay đổi.
19. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để ước lượng tác động nhân quả khi có biến gây nhiễu (confounding variable) và không thể sử dụng biến công cụ?
A. Hồi quy tuyến tính đơn giản.
B. Phân tích trung gian (Mediation analysis).
C. Phương pháp đối sánh (Matching methods).
D. Mô hình ARIMA.
20. Trong mô hình ARIMA, thành phần `I` đại diện cho điều gì?
A. Tự hồi quy (Autoregression).
B. Trung bình trượt (Moving Average).
C. Tích hợp (Integration) - số bậc sai phân cần thiết để chuỗi dừng.
D. Sai số (Innovation).
21. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính nội sinh (endogeneity) của một biến trong mô hình hồi quy?
A. Kiểm định Durbin-Watson.
B. Kiểm định Breusch-Pagan.
C. Kiểm định Hausman.
D. Kiểm định White.
22. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để ước lượng các hệ số trong mô hình với dữ liệu bảng khi có hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi?
A. Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
B. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS).
C. Phương pháp tác động cố định (Fixed Effects).
D. Phương pháp sai phân bậc nhất (First Difference).
23. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) và hàm tự tương quan từng phần (PACF) được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Xác định bậc của mô hình ARIMA.
C. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
D. Ước lượng hệ số hồi quy.
24. Trong phân tích hồi quy, giá trị P (p-value) được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường mức độ phù hợp của mô hình.
B. Ước lượng hệ số hồi quy.
C. Kiểm định giả thuyết thống kê về ý nghĩa của hệ số hồi quy.
D. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
25. Hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy tuyến tính biểu thị điều gì?
A. Giá trị của biến độc lập khi biến phụ thuộc bằng 0.
B. Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.
C. Giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
D. Phương sai của sai số.
26. Trong mô hình hồi quy, khi có nghi ngờ về sự tồn tại của điểm dữ liệu ngoại lệ (outlier) ảnh hưởng lớn đến kết quả, phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng?
A. Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
B. Phương pháp hồi quy mạnh (robust regression).
C. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
D. Phương pháp tác động cố định (fixed effects).
27. Khi nào thì nên sử dụng mô hình tác động cố định (fixed effects model) thay vì mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) trong phân tích dữ liệu bảng?
A. Khi các tác động riêng của từng đơn vị (ví dụ: quốc gia, công ty) không tương quan với các biến độc lập trong mô hình.
B. Khi số lượng đơn vị (N) lớn hơn số lượng thời kỳ (T).
C. Khi các tác động riêng của từng đơn vị có tương quan với các biến độc lập trong mô hình.
D. Khi muốn ước lượng tác động của các biến không đổi theo thời gian.
28. Điều gì xảy ra với các ước lượng OLS khi bỏ qua một biến quan trọng trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng trở nên không chệch.
B. Phương sai của các ước lượng giảm.
C. Các ước lượng trở nên chệch.
D. R-squared của mô hình tăng.
29. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) trong mô hình hồi quy?
A. Sử dụng biến giả (dummy variable).
B. Ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
C. Sử dụng mô hình VAR.
D. Lấy sai phân bậc nhất.
30. Trong mô hình VAR (Vector Autoregression), mục đích chính là gì?
A. Ước lượng tác động nhân quả giữa các biến.
B. Dự báo các giá trị tương lai của một chuỗi thời gian đơn lẻ.
C. Mô hình hóa mối quan hệ đồng thời giữa nhiều chuỗi thời gian.
D. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
