Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online

Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Kinh Tế Lượng tổng hợp câu hỏi trắc nghiệm chứa đựng nhiều dạng bài tập, bài thi, cũng như các câu hỏi trắc nghiệm và bài kiểm tra, trong bộ Đại Học. Nội dung trắc nghiệm nhấn mạnh phần kiến thức nền tảng và chuyên môn sâu của học phần này. Mọi bộ đề trắc nghiệm đều cung cấp câu hỏi, đáp án cùng hướng dẫn giải cặn kẽ. Mời bạn thử sức làm bài nhằm ôn luyện và làm vững chắc kiến thức cũng như đánh giá năng lực bản thân!

Đề 01

Đề 02

Đề 03

Đề 04

Đề 05

Đề 06

Đề 07

Đề 08

Đề 09

Đề 10

Đề 11

Đề 12

Đề 13

Đề 14

Đề 15

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 01

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 1: Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây khẳng định rằng sai số ngẫu nhiên có phương sai không đổi trên tất cả các quan sát?

Không tự tương quan (No autocorrelation)

Phương sai sai số không đổi (Homoscedasticity)

Không đa cộng tuyến (No multicollinearity)

Sai số có phân phối chuẩn (Normality of errors)

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM), đặc biệt là giả định về phương sai của sai số ngẫu nhiên.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 2: Khi kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy trong mô hình OLS, chúng ta thường sử dụng loại kiểm định thống kê nào?

Kiểm định F (F-test)

Kiểm định Chi bình phương (Chi-squared test)

Kiểm định t (t-test)

Kiểm định Z (Z-test)

Câu hỏi này tập trung vào kiểm định giả thuyết trong hồi quy OLS, cụ thể là kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 3: Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi nào trong mô hình hồi quy bội?

Các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính cao với nhau

Biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính cao với biến độc lập

Sai số ngẫu nhiên có tương quan với biến độc lập

Phương sai của sai số ngẫu nhiên thay đổi theo các quan sát

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về hiện tượng đa cộng tuyến, một vấn đề quan trọng trong hồi quy bội.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 4: Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và nhận được giá trị R-squared rất cao (gần 1). Điều này có nghĩa là gì?

Mô hình chắc chắn phù hợp với dữ liệu và có thể được sử dụng để dự báo chính xác

Mô hình giải thích được phần lớn sự biến thiên của biến phụ thuộc

Các biến độc lập chắc chắn có tác động nhân quả đến biến phụ thuộc

Mô hình không có lỗi đặc tả

Câu hỏi này liên quan đến ý nghĩa và cách diễn giải hệ số xác định R-squared.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 5: Trong phân tích hồi quy, biến 'giả' (dummy variable) thường được sử dụng để mô hình hóa yếu tố nào?

Biến định lượng có giá trị lớn

Biến có phương sai lớn

Biến bị bỏ sót trong mô hình

Biến định tính (Qualitative variable)

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về biến giả và mục đích sử dụng chúng trong mô hình hồi quy.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 6: Khi nào thì mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model) phù hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model) trong phân tích dữ liệu bảng?

Khi tác động cá thể không tương quan với các biến độc lập

Khi số lượng cá thể (N) nhỏ hơn số thời kỳ (T)

Khi nghi ngờ có sự tương quan giữa tác động cá thể và các biến độc lập

Khi muốn ước lượng tác động của các biến không đổi theo thời gian

Câu hỏi này liên quan đến lựa chọn giữa mô hình tác động cố định và ngẫu nhiên trong dữ liệu bảng, dựa trên sự tương quan giữa tác động cá thể và biến độc lập.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 7: Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS) được sử dụng khi nào?

Khi có vi phạm giả định về phương sai sai số không đổi hoặc tự tương quan

Khi mô hình có nhiều biến độc lập

Khi dữ liệu có ngoại lệ (outliers)

Khi muốn ước lượng mô hình phi tuyến tính

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về phương pháp GLS và lý do sử dụng nó thay vì OLS.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 8: Trong phân tích chuỗi thời gian, hiện tượng 'tự tương quan' (autocorrelation) bậc nhất nghĩa là gì?

Tương quan giữa các biến độc lập khác nhau trong mô hình

Tương quan giữa sai số ngẫu nhiên của các giai đoạn thời gian kế tiếp nhau

Tương quan giữa biến phụ thuộc và sai số ngẫu nhiên

Tương quan giữa các biến phụ thuộc khác nhau trong mô hình

Câu hỏi này định nghĩa khái niệm tự tương quan bậc nhất trong bối cảnh chuỗi thời gian.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 9: Để kiểm tra tính dừng của một chuỗi thời gian, chúng ta thường sử dụng kiểm định nào sau đây?

Kiểm định White (White test)

Kiểm định Breusch-Pagan (Breusch-Pagan test)

Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller (Dickey-Fuller unit root test)

Kiểm định Hausman (Hausman test)

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về kiểm định tính dừng, một bước quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 10: Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng để phân tích loại dữ liệu nào?

Dữ liệu cắt ngang (Cross-sectional data)

Dữ liệu bảng (Panel data)

Dữ liệu nhị phân (Binary data)

Chuỗi thời gian đa biến (Multivariate time series data)

Câu hỏi này xác định loại dữ liệu mà mô hình VAR phù hợp để phân tích.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 11: Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong hồi quy?

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Tính nội sinh (Endogeneity)

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về mục đích sử dụng phương pháp biến công cụ.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 12: Trong mô hình Logit hoặc Probit, biến phụ thuộc thuộc loại nào?

Biến liên tục (Continuous variable)

Biến thứ bậc (Ordinal variable)

Biến nhị phân (Binary variable)

Biến đếm (Count variable)

Câu hỏi này xác định loại biến phụ thuộc trong các mô hình lựa chọn rời rạc như Logit và Probit.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 13: Hệ số góc trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn biểu thị điều gì?

Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị

Giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0

Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu

Phương sai của sai số ngẫu nhiên

Câu hỏi này kiểm tra ý nghĩa của hệ số góc (slope coefficient) trong hồi quy tuyến tính đơn.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 14: Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity), chúng ta có thể sử dụng kiểm định nào sau đây?

Kiểm định Durbin-Watson (Durbin-Watson test)

Kiểm định White (White test)

Kiểm định Ramsey RESET (Ramsey RESET test)

Kiểm định Jarque-Bera (Jarque-Bera test)

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các kiểm định phương sai sai số thay đổi.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 15: Trong phân tích dữ liệu bảng, thuật ngữ 'tác động cá thể' (individual effects) đề cập đến điều gì?

Tác động của thời gian lên biến phụ thuộc

Tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc

Các yếu tố không quan sát được và không đổi theo thời gian đặc trưng cho mỗi cá thể

Sai số ngẫu nhiên thay đổi theo từng cá thể

Câu hỏi này định nghĩa 'tác động cá thể' trong bối cảnh dữ liệu bảng.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 16: Giả sử bạn muốn dự báo giá nhà dựa trên diện tích và số phòng ngủ. Bạn thu thập dữ liệu về 100 căn nhà và xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính. Để đánh giá độ chính xác dự báo của mô hình, bạn nên sử dụng chỉ số nào?

R-squared

Hệ số hồi quy

Giá trị p (p-value)

Sai số bình phương gốc trung bình (Root Mean Squared Error - RMSE)

Câu hỏi này đặt ra một tình huống ứng dụng và yêu cầu chọn chỉ số phù hợp để đánh giá chất lượng dự báo.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 17: Khi thực hiện kiểm định giả thuyết một phía (one-tailed test) so với kiểm định giả thuyết hai phía (two-tailed test), sự khác biệt chính là gì?

Kiểm định một phía luôn mạnh hơn kiểm định hai phía

Kiểm định một phía tập trung vào sự khác biệt theo một hướng cụ thể, trong khi kiểm định hai phía xem xét sự khác biệt theo cả hai hướng

Kiểm định hai phía chỉ sử dụng khi kích thước mẫu lớn

Kiểm định một phía chỉ sử dụng cho các biến định tính

Câu hỏi này làm rõ sự khác biệt cơ bản giữa kiểm định giả thuyết một phía và hai phía.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 18: Trong mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), thành phần 'I' (Integrated) đề cập đến thao tác nào trên chuỗi thời gian?

Lấy logarit

Chuẩn hóa dữ liệu

Lấy sai phân (Differencing)

Loại bỏ xu hướng thời vụ (Seasonal adjustment)

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về thành phần tích hợp (Integrated) trong mô hình ARIMA.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 19: Nếu hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của một biến độc lập trong mô hình hồi quy bội rất cao (ví dụ VIF > 10), điều này cho thấy vấn đề gì?

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Sai số đặc tả (Specification error)

Câu hỏi này liên quan đến VIF và ý nghĩa của nó trong việc phát hiện đa cộng tuyến.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 20: Trong phân tích hồi quy, 'biến trễ' (lagged variable) thường được sử dụng để mô hình hóa điều gì?

Biến có giá trị ngoại lệ

Biến đo lường sai số

Biến không quan sát được

Tác động của các giá trị quá khứ của biến lên giá trị hiện tại

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về biến trễ và ứng dụng của chúng trong mô hình kinh tế lượng.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 21: Cho mô hình hồi quy Y = β0 + β1X + ε. Nếu bạn nghi ngờ rằng tác động của X lên Y là phi tuyến tính, bạn có thể làm gì?

Loại bỏ biến X khỏi mô hình

Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS)

Thêm các số hạng bậc cao của X (ví dụ X^2, X^3) vào mô hình

Sử dụng mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model)

Câu hỏi này đưa ra một tình huống và yêu cầu đề xuất cách xử lý tính phi tuyến tính trong mô hình.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 22: Phương pháp sai phân bậc nhất (First Differencing) thường được sử dụng để xử lý vấn đề nào trong dữ liệu bảng hoặc chuỗi thời gian?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Tính dừng (Stationarity)

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Nội sinh (Endogeneity)

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về phương pháp sai phân bậc nhất và mục đích sử dụng nó.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 23: Trong mô hình Poisson regression, biến phụ thuộc thường đại diện cho loại dữ liệu nào?

Dữ liệu liên tục (Continuous data)

Dữ liệu nhị phân (Binary data)

Dữ liệu thứ bậc (Ordinal data)

Dữ liệu đếm (Count data)

Câu hỏi này xác định loại dữ liệu biến phụ thuộc phù hợp với mô hình Poisson regression.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 24: Giả sử bạn có một mẫu dữ liệu nhỏ (ví dụ n < 30). Khi kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể, bạn nên sử dụng phân phối nào?

Phân phối chuẩn (Normal distribution)

Phân phối Chi bình phương (Chi-squared distribution)

Phân phối t (t-distribution)

Phân phối F (F-distribution)

Câu hỏi này liên quan đến lựa chọn phân phối thống kê phù hợp cho kiểm định giả thuyết với mẫu nhỏ.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 25: Trong kinh tế lượng, thuật ngữ 'ngoại sinh' (exogeneity) của biến độc lập X có nghĩa là gì?

Biến X không tương quan với sai số ngẫu nhiên

Biến X có tác động nhân quả đến biến phụ thuộc

Biến X có phương sai không đổi

Biến X có phân phối chuẩn

Câu hỏi này định nghĩa 'ngoại sinh' trong bối cảnh kinh tế lượng.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 26: Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập, chúng ta thường sử dụng kiểm định nào?

Kiểm định tương quan (Correlation test)

Kiểm định t độc lập (Independent samples t-test)

Kiểm định ANOVA (ANOVA test)

Kiểm định Chi bình phương (Chi-squared test)

Câu hỏi này xác định kiểm định thống kê phù hợp để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 27: Trong mô hình hồi quy phân vị (Quantile Regression), chúng ta ước lượng điều gì?

Trung bình của biến phụ thuộc

Phương sai của biến phụ thuộc

Phân vị có điều kiện của biến phụ thuộc

Tổng của biến phụ thuộc

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về mô hình hồi quy phân vị và mục tiêu ước lượng của nó.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 28: Giả sử bạn muốn phân tích tác động của chính sách mới lên tỷ lệ thất nghiệp. Bạn có dữ liệu chuỗi thời gian trước và sau khi chính sách được áp dụng. Phương pháp nào sau đây phù hợp để ước lượng tác động này?

Hồi quy tuyến tính đơn (Simple linear regression)

Mô hình VAR (Vector Autoregression)

Mô hình ARIMA (ARIMA model)

Phương pháp sai phân theo sai phân (Difference-in-Differences - DID)

Câu hỏi này đưa ra một tình huống nghiên cứu và yêu cầu chọn phương pháp kinh tế lượng phù hợp để phân tích tác động chính sách.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 29: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, giả định về 'tuyến tính trong tham số' có nghĩa là gì?

Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải là tuyến tính

Mô hình phải tuyến tính đối với các tham số (hệ số hồi quy)

Các biến độc lập phải là tuyến tính với nhau

Sai số ngẫu nhiên phải có phân phối tuyến tính

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về một trong các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 01

Câu 30: Khi báo cáo kết quả hồi quy, giá trị 'p-value' (mức ý nghĩa) cho biết điều gì?

Xác suất bác bỏ giả thuyết không đúng khi giả thuyết không thực sự đúng

Xác suất chấp nhận giả thuyết không đúng khi giả thuyết không thực sự đúng

Xác suất quan sát được kết quả như mẫu (hoặc cực đoan hơn) nếu giả thuyết không đúng là đúng

Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về ý nghĩa và cách diễn giải giá trị p trong kết quả hồi quy.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 02

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 1: Mục tiêu chính của Kinh tế lượng là gì?

Thu thập dữ liệu kinh tế.

Xây dựng mô hình toán học phức tạp về kinh tế.

Định lượng hóa các mối quan hệ kinh tế và kiểm định các lý thuyết kinh tế bằng dữ liệu thực tế.

Dự báo giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về mục đích cốt lõi của kinh tế lượng, vượt ra ngoài việc mô tả đơn thuần và đi sâu vào ứng dụng thực tế của nó.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 2: Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?

Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập tăng lên 1 đơn vị.

Giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.

Sai số ngẫu nhiên trong mô hình.

Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.

Câu hỏi này tập trung vào việc giải thích ý nghĩa của hệ số chặn trong mô hình hồi quy, một khái niệm quan trọng trong kinh tế lượng.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 3: Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và nhận thấy hệ số R-bình phương (R-squared) rất thấp (ví dụ: 0.1). Điều này có nghĩa là gì?

Mô hình hồi quy rất phù hợp với dữ liệu.

Các biến độc lập có tác động mạnh mẽ đến biến phụ thuộc.

Cần phải thêm nhiều biến độc lập hơn vào mô hình.

Mô hình chỉ giải thích được một phần nhỏ sự biến thiên của biến phụ thuộc.

Câu hỏi này kiểm tra khả năng hiểu và diễn giải hệ số R-bình phương, một thước đo quan trọng về độ phù hợp của mô hình.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

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

Có mối tương quan tuyến tính cao giữa các biến độc lập trong mô hình.

Sai số ngẫu nhiên trong mô hình có phương sai thay đổi.

Mô hình hồi quy không tuyến tính.

Biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.

Câu hỏi này tập trung vào khái niệm đa cộng tuyến, một vấn đề phổ biến trong phân tích hồi quy và ảnh hưởng đến độ tin cậy của ước lượng.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 5: Kiểm định F (F-test) thường được sử dụng để kiểm định giả thuyết nào trong mô hình hồi quy tuyến tính bội?

Kiểm định xem một biến độc lập cụ thể có ý nghĩa thống kê hay không.

Kiểm định xem mô hình có phù hợp với dữ liệu hay không.

Kiểm định xem tất cả các biến độc lập trong mô hình có đồng thời không có ý nghĩa thống kê hay không.

Kiểm định xem có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về mục đích sử dụng của kiểm định F, một công cụ quan trọng để đánh giá ý nghĩa tổng thể của mô hình.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 6: Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) dựa trên giả định nào sau đây?

Sai số ngẫu nhiên có phương sai không đổi và không tự tương quan.

Giá trị trung bình của sai số ngẫu nhiên bằng 0 và không tương quan với các biến độc lập.

Biến phụ thuộc tuân theo phân phối chuẩn.

Mô hình hồi quy phải là tuyến tính theo các biến.

Câu hỏi này tập trung vào các giả định cơ bản của phương pháp OLS, nền tảng của nhiều kỹ thuật kinh tế lượng.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 7: Khi nào thì mô hình tác động cố định (fixed effects model) phù hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) trong phân tích dữ liệu bảng?

Khi các biến độc lập không thay đổi theo thời gian.

Khi quan tâm đến tác động của các biến vĩ mô.

Khi sai số ngẫu nhiên không tự tương quan.

Khi có sự tương quan giữa các tác động riêng của từng đơn vị (entity-specific effects) và các biến độc lập.

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về sự khác biệt và điều kiện áp dụng giữa mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên, hai phương pháp quan trọng trong phân tích dữ liệu bảng.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 8: Biến giả (dummy variable) được sử dụng để đưa yếu tố định tính vào mô hình hồi quy như thế nào?

Thay thế hoàn toàn các biến định lượng.

Chuyển đổi biến định tính thành biến định lượng bằng cách gán giá trị ngẫu nhiên.

Mã hóa các nhóm hoặc thuộc tính định tính thành các giá trị số (thường là 0 và 1).

Loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố định tính khỏi mô hình.

Câu hỏi này tập trung vào ứng dụng của biến giả, một công cụ hữu ích để xử lý các yếu tố định tính trong mô hình kinh tế lượng.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 9: Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) gây ra vấn đề gì cho ước lượng OLS?

Ước lượng hệ số hồi quy trở nên chệch và không nhất quán.

Ước lượng hệ số hồi quy vẫn không chệch nhưng sai số chuẩn không còn tin cậy, dẫn đến kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy không chính xác.

Mô hình hồi quy trở nên không phù hợp với dữ liệu.

Phương pháp OLS không còn áp dụng được.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về hậu quả của phương sai sai số thay đổi đối với các tính chất của ước lượng OLS.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 10: Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi, người ta thường sử dụng phương pháp nào sau đây?

Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS) hoặc sai số chuẩn mạnh (robust standard errors).

Loại bỏ các biến độc lập gây ra phương sai sai số thay đổi.

Sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến tính.

Tăng kích thước mẫu.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các biện pháp khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 11: Tự tương quan (autocorrelation) trong chuỗi thời gian đề cập đến điều gì?

Mối tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.

Phương sai của sai số ngẫu nhiên thay đổi theo thời gian.

Mối tương quan giữa sai số ngẫu nhiên ở các thời điểm khác nhau.

Xu hướng tăng hoặc giảm của biến phụ thuộc theo thời gian.

Câu hỏi này định nghĩa khái niệm tự tương quan, một vấn đề quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 12: Kiểm định Durbin-Watson thường được sử dụng để phát hiện hiện tượng gì?

Đa cộng tuyến.

Phương sai sai số thay đổi.

Đặc tả mô hình sai.

Tự tương quan bậc nhất trong sai số của mô hình hồi quy chuỗi thời gian.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về kiểm định Durbin-Watson và mục đích sử dụng của nó trong kinh tế lượng.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 13: Biến trễ (lagged variable) thường được sử dụng trong mô hình kinh tế lượng nào?

Mô hình dữ liệu bảng.

Mô hình chuỗi thời gian, đặc biệt là mô hình tự hồi quy (AR).

Mô hình hồi quy tuyến tính bội thông thường.

Mô hình biến công cụ.

Câu hỏi này tập trung vào ứng dụng của biến trễ, một thành phần quan trọng trong mô hình hóa chuỗi thời gian và các mối quan hệ động.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 14: Trong mô hình ARIMA, thành phần 'I' đại diện cho thao tác nào?

Tự hồi quy (Autoregression).

Trung bình trượt (Moving Average).

Tích hợp (Integration) hay sai phân (Differencing) để làm cho chuỗi dừng.

Mùa vụ (Seasonality).

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về các thành phần của mô hình ARIMA, một công cụ quan trọng trong dự báo chuỗi thời gian.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 15: Biến công cụ (instrumental variable) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì trong kinh tế lượng?

Nội sinh (endogeneity) do biến độc lập tương quan với sai số ngẫu nhiên.

Đa cộng tuyến.

Phương sai sai số thay đổi.

Tự tương quan.

Câu hỏi này tập trung vào mục đích sử dụng của biến công cụ, một kỹ thuật quan trọng để xử lý vấn đề nội sinh.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 16: Điều kiện nào là cần thiết để một biến được coi là biến công cụ hợp lệ?

Tương quan mạnh với biến phụ thuộc và không tương quan với sai số ngẫu nhiên.

Tương quan mạnh với biến độc lập nội sinh và không tương quan với sai số ngẫu nhiên.

Không tương quan với cả biến độc lập nội sinh và sai số ngẫu nhiên.

Tương quan yếu với biến độc lập nội sinh nhưng không tương quan với sai số ngẫu nhiên.

Câu hỏi này kiểm tra các tiêu chí để xác định một biến công cụ hợp lệ, đảm bảo tính hiệu quả của phương pháp biến công cụ.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 17: Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng để xử lý vấn đề gì trong dữ liệu bảng?

Phương sai sai số thay đổi.

Tự tương quan.

Đa cộng tuyến.

Loại bỏ tác động cố định không quan sát được và không đổi theo thời gian (unobserved time-invariant fixed effects).

Câu hỏi này tập trung vào ứng dụng của phương pháp sai phân bậc nhất trong phân tích dữ liệu bảng, đặc biệt là để loại bỏ các yếu tố không quan sát được và không đổi theo thời gian.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 18: Trong phân tích kinh tế lượng, 'vấn đề nhận dạng' (identification problem) đề cập đến điều gì?

Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu kinh tế chất lượng.

Sự phức tạp của các mô hình kinh tế lượng.

Khả năng phân biệt giữa các mối quan hệ nhân quả khác nhau hoặc ước lượng duy nhất các tham số mô hình từ dữ liệu quan sát được.

Sai số đo lường trong biến số.

Câu hỏi này giới thiệu khái niệm 'vấn đề nhận dạng', một thách thức cơ bản trong việc ước lượng các mối quan hệ nhân quả từ dữ liệu kinh tế.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 19: Kiểm định Hausman được sử dụng để quyết định lựa chọn giữa mô hình nào trong phân tích dữ liệu bảng?

Mô hình Pooled OLS và mô hình tác động cố định.

Mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects).

Mô hình ARIMA và mô hình GARCH.

Mô hình Probit và mô hình Logit.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về kiểm định Hausman và vai trò của nó trong việc lựa chọn mô hình phù hợp cho dữ liệu bảng.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 20: Trong mô hình Logit, biến phụ thuộc là loại biến gì?

Biến liên tục.

Biến đếm.

Biến thứ bậc.

Biến nhị phân (binary/dichotomous).

Câu hỏi này tập trung vào loại biến phụ thuộc trong mô hình Logit, một mô hình quan trọng cho phân tích biến phụ thuộc nhị phân.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 21: Hệ số trong mô hình Logit được giải thích như thế nào?

Mức thay đổi trực tiếp của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Mức thay đổi của logarit tỷ lệ cược (log-odds) của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Mức thay đổi của xác suất của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Câu hỏi này kiểm tra khả năng diễn giải hệ số trong mô hình Logit, khác biệt so với mô hình hồi quy tuyến tính thông thường.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 22: Kiểm định Wald thường được sử dụng để làm gì trong mô hình Logit hoặc Probit?

Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số trong mô hình.

Kiểm định tính phù hợp của mô hình.

Kiểm định phương sai sai số thay đổi.

Kiểm định tự tương quan.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về kiểm định Wald và mục đích sử dụng của nó trong các mô hình biến phụ thuộc định tính.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 23: Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) được sử dụng khi nào?

Khi dữ liệu có phương sai sai số thay đổi.

Khi có tự tương quan.

Khi có đa cộng tuyến.

Khi các giả định của phương pháp OLS không được đáp ứng, đặc biệt là khi có nội sinh và mô hình phi tuyến.

Câu hỏi này giới thiệu phương pháp GMM, một phương pháp ước lượng tổng quát và mạnh mẽ trong kinh tế lượng, đặc biệt khi có các vi phạm giả định của OLS.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 24: Trong phân tích sự kiện (event study), mục tiêu chính là gì?

Dự báo giá cổ phiếu.

Đo lường tác động của một sự kiện cụ thể (ví dụ: công bố thông tin, chính sách mới) lên giá tài sản hoặc các biến kinh tế.

Phân tích xu hướng dài hạn của thị trường chứng khoán.

Xây dựng mô hình định giá tài sản.

Câu hỏi này tập trung vào mục tiêu của phân tích sự kiện, một phương pháp phổ biến trong kinh tế tài chính để đánh giá tác động của các sự kiện kinh tế.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 25: 'Nghiên cứu thực nghiệm' (empirical study) trong kinh tế lượng nhấn mạnh vào điều gì?

Xây dựng lý thuyết kinh tế.

Phát triển các phương pháp toán học cho kinh tế.

Sử dụng dữ liệu thực tế để kiểm định lý thuyết và định lượng các mối quan hệ kinh tế.

Mô phỏng các hiện tượng kinh tế trên máy tính.

Câu hỏi này kiểm tra sự hiểu biết về bản chất của nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế lượng, tập trung vào vai trò của dữ liệu và bằng chứng thực tế.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 26: Sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) có ưu điểm gì so với sai số chuẩn OLS thông thường?

Luôn cho kết quả sai số chuẩn nhỏ hơn.

Đơn giản và dễ tính toán hơn.

Khắc phục hoàn toàn hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Vẫn tin cậy ngay cả khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).

Câu hỏi này tập trung vào ưu điểm của sai số chuẩn mạnh, một công cụ quan trọng để làm cho suy luận thống kê trở nên đáng tin cậy hơn trong các tình huống vi phạm giả định.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 27: Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là logarit của biến gốc (log-linear model), hệ số hồi quy của biến độc lập được giải thích xấp xỉ như thế nào?

Mức thay đổi tuyệt đối của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

Phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

Mức thay đổi của logarit biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

Không có ý nghĩa kinh tế rõ ràng.

Câu hỏi này kiểm tra khả năng diễn giải hệ số trong mô hình log-linear, một dạng mô hình phổ biến để phân tích tác động phần trăm.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 28: Loại dữ liệu nào sau đây phù hợp nhất để nghiên cứu tác động của chính sách kinh tế vĩ mô theo thời gian lên GDP của một quốc gia?

Dữ liệu cắt ngang (cross-sectional data) về GDP và chính sách của nhiều quốc gia trong một năm.

Dữ liệu bảng (panel data) về GDP và chính sách của nhiều quốc gia trong nhiều năm.

Dữ liệu chuỗi thời gian (time series data) về GDP và chính sách của một quốc gia trong nhiều năm.

Dữ liệu khảo sát hộ gia đình về thu nhập và chi tiêu.

Câu hỏi này yêu cầu lựa chọn loại dữ liệu phù hợp cho một nghiên cứu kinh tế lượng cụ thể, kiểm tra sự hiểu biết về các loại dữ liệu khác nhau.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 29: Trong kinh tế lượng ứng dụng, 'tính ngoại sinh' (exogeneity) của biến độc lập có nghĩa là gì?

Biến độc lập không tương quan với sai số ngẫu nhiên trong mô hình.

Biến độc lập có nguồn gốc từ bên ngoài mô hình kinh tế.

Biến độc lập dễ dàng đo lường và thu thập dữ liệu.

Biến độc lập không bị ảnh hưởng bởi biến phụ thuộc.

Câu hỏi này định nghĩa khái niệm 'tính ngoại sinh', một giả định quan trọng để đảm bảo tính nhân quả trong phân tích hồi quy.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 02

Câu 30: Đạo đức nghề nghiệp trong kinh tế lượng đòi hỏi điều gì ở nhà nghiên cứu?

Luôn tìm ra kết quả nghiên cứu ủng hộ quan điểm cá nhân.

Trung thực, khách quan trong phân tích và báo cáo kết quả, công khai dữ liệu và phương pháp nghiên cứu.

Chỉ công bố những kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thống kê cao.

Sử dụng mọi phương pháp để đạt được kết quả nghiên cứu mong muốn.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi này mở rộng phạm vi sang khía cạnh đạo đức trong nghiên cứu kinh tế lượng, nhấn mạnh tầm quan trọng của tính minh bạch và trung thực.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 03

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 1: Trong phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, khi hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của một biến độc lập vượt quá 10, điều này thường báo hiệu vấn đề gì?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Thiên lệch biến bỏ sót (Omitted Variable Bias)

VIF đo lường mức độ đa cộng tuyến. VIF > 10 thường là dấu hiệu của đa cộng tuyến nghiêm trọng, làm cho ước lượng kém tin cậy.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 2: Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và nhận thấy rằng kiểm định Breusch-Pagan cho phương sai sai số thay đổi có giá trị p-value nhỏ hơn 0.05. Bạn nên kết luận gì?

Không có phương sai sai số thay đổi.

Có bằng chứng về phương sai sai số thay đổi.

Mô hình có thể bị bỏ sót biến quan trọng.

Mô hình chắc chắn bị đa cộng tuyến.

P-value nhỏ (dưới mức ý nghĩa 0.05) trong kiểm định Breusch-Pagan bác bỏ giả thuyết H0 (phương sai sai số không đổi), do đó có bằng chứng về phương sai sai số thay đổi.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 3: Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi, một phương pháp thường được sử dụng là ước lượng hồi quy bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS). Phương pháp GLS hoạt động bằng cách nào?

Loại bỏ các biến độc lập gây ra phương sai sai số thay đổi.

Thêm các biến tương tác vào mô hình.

Sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) mà không thay đổi ước lượng hệ số.

Biến đổi dữ liệu để phương sai sai số của các quan sát trở nên đồng nhất trước khi ước lượng.

GLS khắc phục phương sai sai số thay đổi bằng cách biến đổi dữ liệu, gán trọng số nhỏ hơn cho các quan sát có phương sai sai số lớn hơn và trọng số lớn hơn cho quan sát có phương sai sai số nhỏ hơn.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 4: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, hệ số R-bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình. Ưu điểm chính của R-bình phương hiệu chỉnh so với R-bình phương thông thường là gì?

R-bình phương hiệu chỉnh không tăng khi thêm biến độc lập không có ý nghĩa thống kê vào mô hình.

R-bình phương hiệu chỉnh luôn có giá trị lớn hơn R-bình phương thông thường.

R-bình phương hiệu chỉnh dễ tính toán hơn R-bình phương thông thường.

R-bình phương hiệu chỉnh chỉ áp dụng cho mô hình hồi quy đơn biến.

R-bình phương hiệu chỉnh phạt việc thêm biến không cần thiết vào mô hình, không giống như R-bình phương thông thường luôn tăng hoặc giữ nguyên khi thêm biến.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 5: Bạn muốn kiểm tra giả thuyết rằng không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và *tất cả* các biến độc lập trong mô hình hồi quy đa biến. Kiểm định thống kê nào phù hợp nhất để thực hiện kiểm định này?

Kiểm định t (t-test) cho từng hệ số riêng lẻ.

Kiểm định Breusch-Pagan.

Kiểm định F tổng thể (Overall F-test).

Kiểm định Durbin-Watson.

Kiểm định F tổng thể (Overall F-test) trong hồi quy được sử dụng để kiểm định giả thuyết H0 rằng tất cả hệ số góc trong mô hình đồng thời bằng 0.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 6: Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) thường được sử dụng để biểu diễn các yếu tố định tính. Nếu bạn muốn đưa yếu tố 'mùa' (xuân, hạ, thu, đông) vào mô hình hồi quy, bạn cần tạo bao nhiêu biến giả?

4 biến giả.

3 biến giả.

2 biến giả.

1 biến giả.

Để biểu diễn một biến định tính có k hạng mục, cần tạo k-1 biến giả để tránh bẫy biến giả (dummy variable trap). Với 4 mùa, cần 4-1 = 3 biến giả.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 7: Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong chuỗi thời gian thường xảy ra khi?

Sai số của một thời kỳ có tương quan với sai số của các thời kỳ khác.

Phương sai của sai số thay đổi theo thời gian.

Các biến độc lập có tương quan với nhau.

Mô hình bỏ sót biến quan trọng có xu hướng thời gian.

Tự tương quan xảy ra khi sai số của một thời kỳ có tương quan với sai số của các thời kỳ trước đó. Điều này phổ biến trong dữ liệu chuỗi thời gian.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 8: Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để phát hiện loại vi phạm giả định nào trong mô hình hồi quy tuyến tính?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).

Tự tương quan bậc nhất (First-order autocorrelation).

Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

Tính nội sinh (Endogeneity).

Kiểm định Durbin-Watson chủ yếu được sử dụng để kiểm tra sự hiện diện của tự tương quan bậc nhất (AR(1)) trong phần dư của mô hình hồi quy.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 9: Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary dependent variable), phương pháp ước lượng nào sau đây là phù hợp nhất?

Bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least Squares - OLS).

Bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS).

Biến công cụ (Instrumental Variables - IV).

Mô hình Logit hoặc Probit.

Khi biến phụ thuộc nhị phân, phương pháp OLS không còn tối ưu. Mô hình Logit hoặc Probit (mô hình tuyến tính hóa bằng hàm liên kết logic hoặc probit) được thiết kế riêng cho trường hợp này.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 10: Hệ số trong mô hình Logit thường được diễn giải như thế nào?

Thay đổi trực tiếp trong biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Phần trăm thay đổi trong biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Thay đổi trong log odds của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Thay đổi trong phương sai của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Hệ số trong mô hình Logit không diễn giải trực tiếp như trong OLS. Chúng thường được chuyển đổi để diễn giải dưới dạng tỷ số odds (odds ratio) hoặc hiệu ứng biên (marginal effect).

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 11: Giả sử bạn có một bộ dữ liệu bảng (panel data) theo dõi các công ty trong nhiều năm và muốn kiểm soát các yếu tố không quan sát được nhưng không đổi theo thời gian của từng công ty. Phương pháp nào sau đây phù hợp nhất?

Mô hình Pooled OLS.

Mô hình tác động cố định (Fixed Effects model).

Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects model).

Mô hình sai phân bậc nhất (First Difference model).

Mô hình tác động cố định (Fixed Effects model) trong dữ liệu bảng loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố không quan sát được, không đổi theo thời gian bằng cách khử trung bình trong từng đơn vị quan sát.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 12: Kiểm định Hausman được sử dụng để quyết định giữa mô hình tác động cố định (Fixed Effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects) trong dữ liệu bảng. Giả thuyết H0 của kiểm định Hausman là gì?

Mô hình tác động cố định là phù hợp hơn.

Cả hai mô hình đều cho kết quả tương tự.

Mô hình tác động ngẫu nhiên là phù hợp (hiệu quả và không chệch).

Không có sự khác biệt giữa hai mô hình.

Giả thuyết H0 của kiểm định Hausman là các tác động ngẫu nhiên không tương quan với các biến độc lập, nghĩa là mô hình tác động ngẫu nhiên là phù hợp.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 13: Biến công cụ (instrumental variable) được sử dụng trong kinh tế lượng để giải quyết vấn đề nào?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).

Tự tương quan (Autocorrelation).

Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

Tính nội sinh (Endogeneity).

Biến công cụ được sử dụng để giải quyết tính nội sinh (endogeneity), thường do biến bỏ sót, đo lường sai số hoặc quan hệ nhân quả hai chiều.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 14: Một biến công cụ 'Z' hợp lệ cho biến nội sinh 'X' phải thỏa mãn hai điều kiện chính. Điều kiện nào sau đây *không* phải là điều kiện cần thiết?

Tính liên quan (Relevance): Biến công cụ Z phải có tương quan mạnh với biến nội sinh X.

Tính ngoại sinh (Exogeneity): Biến công cụ Z không được tương quan với sai số của phương trình gốc.

Tính đơn điệu (Monotonicity): Mối quan hệ giữa Z và X phải đơn điệu.

Tất cả các điều kiện trên đều cần thiết.

Điều kiện cần cho biến công cụ là tính liên quan (relevance - tương quan với X) và tính ngoại sinh (exogeneity - không tương quan với sai số). Tính đơn điệu không phải là điều kiện cần.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 15: Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi là một khái niệm quan trọng. Một chuỗi thời gian được gọi là dừng khi nào?

Các đặc tính thống kê (như trung bình và phương sai) không thay đổi theo thời gian.

Giá trị của chuỗi luôn không đổi.

Chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm tuyến tính theo thời gian.

Chuỗi có tính mùa vụ rõ rệt.

Chuỗi thời gian dừng khi các đặc tính thống kê như trung bình và phương sai không thay đổi theo thời gian.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 16: Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root test) như Augmented Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian. Giả thuyết H0 trong kiểm định ADF là gì?

Chuỗi thời gian là dừng.

Chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị (không dừng).

Chuỗi thời gian có xu hướng thời gian.

Chuỗi thời gian không có tự tương quan.

Giả thuyết H0 trong kiểm định nghiệm đơn vị (ADF) là chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị, tức là không dừng.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 17: Mô hình AR(1) (Autoregressive model of order 1) dự báo giá trị hiện tại của một biến chuỗi thời gian dựa trên giá trị nào?

Giá trị trung bình của chuỗi thời gian.

Giá trị của một biến chuỗi thời gian khác.

Xu hướng thời gian.

Giá trị của chính nó ở thời kỳ trước.

Mô hình AR(1) dự báo giá trị hiện tại dựa trên giá trị của chính nó ở kỳ trước (lagged value).

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 18: Trong mô hình ARIMA(p, d, q), tham số 'd' đại diện cho gì?

Bậc tự hồi quy (autoregressive order).

Bậc trung bình trượt (moving average order).

Bậc sai phân (degree of differencing).

Sai số chuẩn của mô hình.

Trong ARIMA(p, d, q), 'd' là bậc sai phân (degree of differencing) cần thiết để làm cho chuỗi thời gian trở nên dừng.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 19: Phương pháp bình phương tối thiểu hai giai đoạn (Two-Stage Least Squares - 2SLS) thường được sử dụng để ước lượng mô hình nào?

Mô hình hồi quy tuyến tính thông thường (OLS).

Mô hình biến công cụ (Instrumental Variables - IV).

Mô hình dữ liệu bảng tác động cố định (Fixed Effects panel data model).

Mô hình Logit.

2SLS là một phương pháp ước lượng biến công cụ (IV) phổ biến, được sử dụng khi có tính nội sinh.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 20: Trong kinh tế lượng, thuật ngữ 'thiên lệch bỏ sót biến' (omitted variable bias) đề cập đến vấn đề gì?

Ước lượng hệ số hồi quy bị chệch do bỏ qua một biến có liên quan đến cả biến độc lập và biến phụ thuộc.

Phương sai sai số thay đổi do bỏ sót biến.

Đa cộng tuyến gây ra bởi biến bỏ sót.

Tự tương quan do bỏ sót biến có xu hướng thời gian.

Thiên lệch bỏ sót biến xảy ra khi một biến quan trọng có tương quan với cả biến độc lập và biến phụ thuộc bị bỏ qua khỏi mô hình, dẫn đến ước lượng hệ số bị chệch.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 21: Để kiểm tra tính vững của kết quả hồi quy, người ta thường thực hiện kiểm định tính vững (robustness check). Một phương pháp phổ biến cho kiểm định tính vững là gì?

Kiểm định Durbin-Watson.

Kiểm định Breusch-Pagan.

Kiểm định Hausman.

Ước lượng lại mô hình với các đặc tả khác nhau hoặc trên các mẫu con khác nhau.

Kiểm định tính vững thường bao gồm việc thay đổi đặc tả mô hình (ví dụ, thêm/bớt biến, thay đổi dạng hàm), sử dụng các mẫu con khác nhau hoặc phương pháp ước lượng khác.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 22: Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn (standard error) của hệ số ước lượng đo lường điều gì?

Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.

Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của hệ số ước lượng.

Giá trị trung bình của sai số.

Tổng bình phương phần dư (RSS).

Sai số chuẩn đo lường độ biến động của hệ số ước lượng qua các mẫu khác nhau, phản ánh độ chính xác của ước lượng.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 23: Khoảng tin cậy (confidence interval) cho hệ số hồi quy được xây dựng dựa trên thông tin nào?

Giá trị R-bình phương và kiểm định F.

Tổng bình phương phần dư (RSS) và số quan sát.

Ước lượng hệ số, sai số chuẩn và phân phối t (hoặc chuẩn).

Kiểm định Durbin-Watson và kiểm định Breusch-Pagan.

Khoảng tin cậy được xây dựng dựa trên ước lượng điểm của hệ số, sai số chuẩn của hệ số và phân phối t (hoặc phân phối chuẩn lớn).

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 24: Giá trị p-value trong kiểm định giả thuyết thống kê thể hiện điều gì?

Xác suất quan sát được kết quả kiểm định cực đoan ít nhất bằng kết quả thực tế nếu giả thuyết H0 đúng.

Xác suất giả thuyết H0 là đúng.

Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định.

Giá trị tới hạn để bác bỏ giả thuyết H0.

P-value là xác suất quan sát được thống kê kiểm định ít nhất cực đoan bằng giá trị quan sát được, giả định rằng giả thuyết H0 là đúng.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 25: Trong phân tích tương quan, hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?

Mối quan hệ nhân quả giữa hai biến số.

Mức độ và chiều hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số.

Độ mạnh của tác động của một biến lên biến kia.

Phương sai chung của hai biến số.

Hệ số tương quan đo lường mức độ và chiều hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số, nhưng không phải quan hệ nhân quả.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 26: Phân tích hồi quy được ưu tiên hơn phân tích tương quan trong kinh tế lượng vì lý do chính nào?

Phân tích tương quan dễ tính toán hơn.

Phân tích tương quan luôn cho kết quả chính xác hơn.

Phân tích hồi quy cho phép mô hình hóa và ước lượng ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, kiểm soát các yếu tố khác.

Phân tích tương quan có thể xử lý dữ liệu chuỗi thời gian tốt hơn.

Hồi quy cho phép mô hình hóa và ước lượng ảnh hưởng của một hoặc nhiều biến độc lập lên biến phụ thuộc, kiểm soát các yếu tố khác, và diễn giải hệ số một cách định lượng, điều mà tương quan không làm được.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 27: Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và nhận thấy hệ số của một biến độc lập có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này có nghĩa là gì?

Biến độc lập này giải thích được 5% sự biến động của biến phụ thuộc.

Hệ số của biến này chắc chắn khác 0.

Có 95% khả năng hệ số thực tế nằm trong khoảng tin cậy 95%.

Có bằng chứng thống kê bác bỏ giả thuyết hệ số bằng 0 ở mức ý nghĩa 5%.

Ý nghĩa thống kê ở mức 5% nghĩa là có bằng chứng bác bỏ giả thuyết H0 (hệ số bằng 0) ở mức ý nghĩa 5%. Có 5% khả năng quan sát thấy hệ số lớn như vậy (hoặc lớn hơn) nếu thực tế hệ số bằng 0.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 28: Khi nào thì việc sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) là cần thiết trong hồi quy?

Khi không có phương sai sai số thay đổi.

Khi có nghi ngờ về phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).

Khi mô hình có đa cộng tuyến.

Khi sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian.

Sai số chuẩn mạnh được sử dụng khi có nghi ngờ về phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), vì chúng cung cấp sai số chuẩn tin cậy ngay cả khi có vi phạm giả định này.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 29: Biến trễ (lagged variable) của biến phụ thuộc thường được đưa vào mô hình hồi quy chuỗi thời gian để khắc phục vấn đề nào?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).

Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

Tự tương quan (Autocorrelation).

Tính nội sinh (Endogeneity).

Biến trễ của biến phụ thuộc thường được sử dụng để kiểm soát tự tương quan (autocorrelation) và động học của mối quan hệ.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 03

Câu 30: Trong bối cảnh phân tích chính sách, 'thí nghiệm tự nhiên' (natural experiment) là gì?

Tình huống mà một sự kiện hoặc chính sách ngoại sinh tạo ra sự phân chia ngẫu nhiên hoặc gần ngẫu nhiên vào nhóm can thiệp và nhóm đối chứng.

Thí nghiệm được thực hiện trong môi trường tự nhiên, không có sự can thiệp của nhà nghiên cứu.

Thí nghiệm lặp đi lặp lại nhiều lần để tăng độ tin cậy.

Thí nghiệm sử dụng dữ liệu quan sát thay vì dữ liệu thực nghiệm.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Thí nghiệm tự nhiên là tình huống mà một sự kiện hoặc chính sách ngoại sinh tạo ra sự phân chia ngẫu nhiên hoặc gần ngẫu nhiên vào nhóm can thiệp và nhóm đối chứng, cho phép nghiên cứu tác động nhân quả.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 04

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 1: Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản, khi hệ số góc (slope coefficient) β1 = 0, điều này có ý nghĩa gì về mối quan hệ giữa biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (Y)?

Y tăng lên 1 đơn vị khi X tăng lên 1 đơn vị.

Y giảm đi 1 đơn vị khi X tăng lên 1 đơn vị.

Không có mối quan hệ tuyến tính giữa X và Y.

Y thay đổi không theo quy luật khi X thay đổi.

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết về ý nghĩa của hệ số góc trong mô hình hồi quy tuyến tính. β1 = 0 nghĩa là không có mối quan hệ tuyến tính giữa X và Y.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 2: Giả sử bạn có mô hình hồi quy ước lượng: Wage = 10 + 2*Education. Nếu một người có trình độ học vấn (Education) là 12 năm, mức lương (Wage) dự đoán của người này là bao nhiêu?

Câu hỏi yêu cầu áp dụng mô hình hồi quy đã cho để dự đoán giá trị. Thay Education = 12 vào phương trình: Wage = 10 + 2*12 = 34.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 3: Trong phân tích hồi quy đa biến, hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) được sử dụng để phát hiện hiện tượng gì?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Sai số đặc tả mô hình (Model misspecification)

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về đa cộng tuyến (multicollinearity) và công cụ VIF để phát hiện nó. VIF đo lường mức độ đa cộng tuyến.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 4: Kiểm định Durbin-Watson thường được sử dụng để kiểm tra giả định nào trong mô hình hồi quy tuyến tính?

Tự tương quan bậc nhất (First-order autocorrelation) của phần dư

Phương sai sai số không đổi (Homoskedasticity)

Tính tuyến tính của mô hình (Linearity)

Phân phối chuẩn của phần dư (Normality of residuals)

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về kiểm định Durbin-Watson và mục đích sử dụng của nó. Durbin-Watson kiểm tra tự tương quan bậc nhất trong phần dư.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 5: Nếu hệ số xác định R-squared của một mô hình hồi quy là 0.85, điều này có nghĩa là gì?

Mô hình giải thích được 85% tổng phương sai của các biến độc lập.

Mô hình giải thích được 85% tổng phương sai của biến phụ thuộc.

Mô hình phù hợp với dữ liệu ở mức ý nghĩa 85%.

Sai số của mô hình chiếm 85% tổng biến thiên của biến phụ thuộc.

Câu hỏi kiểm tra khả năng diễn giải R-squared. R-squared = 0.85 nghĩa là 85% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 6: Trong mô hình hồi quy logit, biến phụ thuộc là biến loại (categorical variable). Dạng biến phụ thuộc này có đặc điểm gì?

Biến liên tục có giá trị dương.

Biến rời rạc có nhiều hơn 2 giá trị.

Biến nhị phân (binary) hoặc biến định tính.

Biến thứ bậc (ordinal variable).

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về mô hình logit và biến phụ thuộc của nó. Biến phụ thuộc trong logit là biến nhị phân (binary) hoặc biến định tính.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 7: Giả sử bạn muốn kiểm tra xem có sự khác biệt về mức lương trung bình giữa nam và nữ. Phương pháp kinh tế lượng nào phù hợp nhất để sử dụng?

Mô hình ARIMA.

Phân tích chuỗi thời gian.

Mô hình VAR.

Hồi quy với biến giả (dummy variable regression).

Câu hỏi yêu cầu lựa chọn phương pháp phù hợp cho so sánh trung bình giữa hai nhóm. Hồi quy với biến giả (dummy variable regression) là phù hợp.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 8: Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) vi phạm giả định nào của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển?

Giả định về tính tuyến tính.

Giả định về phương sai sai số không đổi (homoskedasticity).

Giả định về không tự tương quan của sai số.

Giả định về phân phối chuẩn của sai số.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các giả định của mô hình hồi quy cổ điển và tác động của phương sai sai số thay đổi. Heteroskedasticity vi phạm giả định phương sai sai số không đổi (homoskedasticity).

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 9: Trong mô hình hồi quy, phần dư (residual) được định nghĩa là gì?

Hiệu số giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.

Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.

Sai số ngẫu nhiên trong mô hình.

Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.

Câu hỏi kiểm tra định nghĩa phần dư. Phần dư là hiệu số giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 10: Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least Squares - OLS) nhằm mục tiêu tối thiểu hóa đại lượng nào?

Tổng giá trị tuyệt đối của phần dư.

Tổng phần dư.

Tổng bình phương phần dư (SSR).

Phương sai của phần dư.

Câu hỏi kiểm tra mục tiêu của phương pháp OLS. OLS tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư (sum of squared residuals - SSR).

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 11: Giả sử bạn có dữ liệu chuỗi thời gian về GDP và tỷ lệ thất nghiệp. Mô hình kinh tế lượng nào phù hợp để phân tích mối quan hệ động giữa hai biến này theo thời gian?

Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.

Mô hình VAR (Vector Autoregression).

Mô hình logit.

Mô hình Probit.

Câu hỏi yêu cầu chọn mô hình phù hợp cho phân tích chuỗi thời gian và mối quan hệ động. Mô hình VAR (Vector Autoregression) phù hợp.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 12: Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) α thường được chọn là 0.05. Điều này có nghĩa là gì?

Có 95% khả năng chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.

Có 5% khả năng chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.

Có 95% khả năng bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.

Có 5% khả năng bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.

Câu hỏi kiểm tra ý nghĩa của mức ý nghĩa α. α = 0.05 nghĩa là có 5% khả năng bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 13: Khi nào thì chúng ta sử dụng kiểm định F trong mô hình hồi quy?

Để kiểm tra ý nghĩa của từng biến độc lập riêng lẻ.

Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi.

Để kiểm tra ý nghĩa đồng thời của tất cả các biến độc lập.

Để kiểm tra tự tương quan.

Câu hỏi kiểm tra mục đích sử dụng kiểm định F. Kiểm định F kiểm tra ý nghĩa đồng thời của tất cả các biến độc lập trong mô hình.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 14: Biến trễ (lagged variable) thường được sử dụng trong mô hình kinh tế lượng nào?

Mô hình chuỗi thời gian và mô hình phân phối trễ.

Mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.

Mô hình logit.

Mô hình dữ liệu bảng (panel data models).

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của biến trễ. Biến trễ phổ biến trong mô hình phân phối trễ (distributed lag models) và mô hình tự hồi quy (autoregressive models).

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 15: Trong mô hình dữ liệu bảng (panel data), sự khác biệt giữa mô hình tác động cố định (fixed effects model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) là gì?

Mô hình tác động cố định giả định các tác động cá nhân là ngẫu nhiên, còn mô hình tác động ngẫu nhiên thì ngược lại.

Mô hình tác động cố định kiểm soát các yếu tố bất biến theo thời gian và tương quan với các biến độc lập, mô hình tác động ngẫu nhiên giả định không tương quan.

Mô hình tác động cố định hiệu quả hơn mô hình tác động ngẫu nhiên trong mọi trường hợp.

Mô hình tác động ngẫu nhiên luôn cho kết quả chệch.

Câu hỏi kiểm tra sự khác biệt giữa mô hình fixed effects và random effects. Fixed effects kiểm soát các yếu tố bất biến theo thời gian và tương quan với các biến độc lập.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 16: Giả sử bạn có một biến định tính 'Tôn giáo' với các nhóm: {Phật giáo, Công giáo, Hồi giáo, Khác}. Khi đưa biến này vào mô hình hồi quy, bạn cần tạo bao nhiêu biến giả?

Không cần biến giả.

Câu hỏi kiểm tra cách tạo biến giả cho biến định tính. Với k nhóm, cần k-1 biến giả. Ở đây 4 nhóm, cần 4-1 = 3 biến giả.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 17: Sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy đo lường điều gì?

Độ chính xác của ước lượng hệ số hồi quy.

Mức độ phù hợp của mô hình.

Phương sai của sai số ngẫu nhiên.

Giá trị trung bình của hệ số hồi quy.

Câu hỏi kiểm tra ý nghĩa của sai số chuẩn. Sai số chuẩn đo lường độ chính xác của ước lượng hệ số hồi quy.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 18: Nếu bạn nghi ngờ có hiện tượng nội sinh (endogeneity) trong mô hình của mình, phương pháp kinh tế lượng nào có thể được sử dụng để khắc phục?

Phương pháp OLS thông thường.

Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV).

Phương pháp sai phân bậc nhất (First differencing).

Phương pháp hiệu chỉnh White (White's correction).

Câu hỏi kiểm tra phương pháp khắc phục nội sinh. Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được dùng để giải quyết nội sinh.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 19: Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi dữ liệu là quan trọng vì sao?

Để tăng R-squared của mô hình.

Để đơn giản hóa việc ước lượng mô hình.

Để tránh hồi quy ngụy tạo (spurious regression).

Để mô hình phù hợp với lý thuyết kinh tế.

Câu hỏi kiểm tra tầm quan trọng của tính dừng trong chuỗi thời gian. Tính dừng đảm bảo các kết quả hồi quy không bị ngụy tạo (spurious regression).

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 20: Kiểm định Breusch-Pagan hoặc kiểm định White được sử dụng để kiểm tra hiện tượng gì?

Tự tương quan.

Đa cộng tuyến.

Tính dừng của chuỗi thời gian.

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).

Câu hỏi kiểm tra mục đích của kiểm định Breusch-Pagan/White. Cả hai kiểm định này đều dùng để kiểm tra phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 21: Mô hình ARIMA (p, d, q) được sử dụng để mô hình hóa loại dữ liệu nào?

Dữ liệu chuỗi thời gian.

Dữ liệu chéo (cross-sectional data).

Dữ liệu bảng.

Dữ liệu định tính.

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của mô hình ARIMA. ARIMA dùng cho dữ liệu chuỗi thời gian.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 22: Hệ số co giãn (elasticity) trong kinh tế lượng đo lường điều gì?

Mức độ thay đổi tuyệt đối của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị.

Mức độ thay đổi phần trăm của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1%.

Mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.

Độ dốc của đường hồi quy.

Câu hỏi kiểm tra ý nghĩa của hệ số co giãn. Co giãn đo lường độ nhạy của một biến khi biến khác thay đổi phần trăm.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 23: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, giả định nào sau đây không thuộc giả định Gauss-Markov?

Sai số có giá trị trung bình bằng 0.

Phương sai của sai số là hằng số (homoskedasticity).

Sai số có phân phối chuẩn.

Không có tự tương quan giữa các sai số.

Câu hỏi kiểm tra các giả định Gauss-Markov. Giả định về phân phối chuẩn của sai số không thuộc Gauss-Markov (chỉ cần trung bình bằng 0, phương sai không đổi, không tự tương quan và không tương quan với biến độc lập).

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 24: Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) là một phương pháp ước lượng tổng quát, nó đặc biệt hữu ích trong trường hợp nào?

Khi các giả định Gauss-Markov được thỏa mãn.

Khi không có biến công cụ phù hợp.

Khi dữ liệu có phương sai sai số không đổi.

Khi có hiện tượng nội sinh và các giả định OLS bị vi phạm.

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của phương pháp GMM. GMM hữu ích khi có nội sinh và phương pháp OLS không phù hợp.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 25: Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) thường được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?

Kiểm tra tự tương quan.

Kiểm tra tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian.

Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.

Kiểm tra đa cộng tuyến.

Câu hỏi kiểm tra mục đích của kiểm định nghiệm đơn vị. Kiểm định nghiệm đơn vị kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 26: Trong mô hình hồi quy Poisson, biến phụ thuộc có đặc điểm gì?

Biến liên tục.

Biến nhị phân.

Biến đếm (count data).

Biến thứ bậc.

Câu hỏi kiểm tra biến phụ thuộc trong mô hình Poisson. Biến phụ thuộc trong Poisson là biến đếm (count data).

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 27: Giả sử bạn thực hiện kiểm định t cho hệ số hồi quy và nhận được p-value = 0.02. Với mức ý nghĩa α = 0.05, bạn đưa ra kết luận gì?

Bác bỏ giả thuyết H0, hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê.

Chấp nhận giả thuyết H0, hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê.

Không đủ thông tin để kết luận.

Cần kiểm định F để đưa ra kết luận.

Câu hỏi yêu cầu đưa ra kết luận từ kiểm định t. p-value < α, nên bác bỏ giả thuyết H0 (hệ số bằng 0), tức hệ số có ý nghĩa thống kê.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 28: Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng để xử lý vấn đề gì trong dữ liệu bảng?

Phương sai sai số thay đổi.

Đa cộng tuyến.

Tự tương quan.

Nội sinh do các yếu tố bất biến theo thời gian.

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của phương pháp sai phân bậc nhất. First differencing loại bỏ các yếu tố bất biến theo thời gian, giải quyết nội sinh do yếu tố này gây ra.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 29: Trong mô hình hồi quy phân vị (quantile regression), chúng ta ước lượng hệ số hồi quy tại vị trí nào của phân phối biến phụ thuộc?

Giá trị trung bình của phân phối biến phụ thuộc.

Các phân vị khác nhau của phân phối biến phụ thuộc.

Giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của biến phụ thuộc.

Phương sai của phân phối biến phụ thuộc.

Câu hỏi kiểm tra đặc điểm của hồi quy phân vị. Hồi quy phân vị ước lượng hệ số tại các phân vị khác nhau của phân phối biến phụ thuộc (không chỉ trung bình).

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 04

Câu 30: Khi sử dụng phần mềm kinh tế lượng (ví dụ Stata, R), lệnh 'regress y x1 x2' thường dùng để thực hiện loại phân tích nào?

Phân tích chuỗi thời gian ARIMA.

Hồi quy logit.

Hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple linear regression).

Phân tích dữ liệu bảng.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức thực hành về lệnh hồi quy. Lệnh 'regress y x1 x2' là lệnh hồi quy tuyến tính đa biến trong nhiều phần mềm.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 05

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 1: Trong phân tích hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây về sai số ngẫu nhiên (error term) là *không* cần thiết để đảm bảo các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?

Sai số ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0.

Sai số ngẫu nhiên không tương quan với các biến độc lập.

Phương sai của sai số ngẫu nhiên là không đổi (Homoskedasticity).

Không có tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM) và điều kiện BLUE. Giả định phương sai sai số không đổi (Homoskedasticity) là cần thiết cho tính hiệu quả (Best) của ước lượng OLS, nhưng không bắt buộc cho tính không chệch (Unbiased) và tuyến tính (Linear).

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 2: Một nhà nghiên cứu kinh tế lượng ước lượng mô hình hồi quy bội để giải thích tiền lương hàng giờ (wage) dựa trên số năm học vấn (education) và kinh nghiệm làm việc (experience). Kết quả cho thấy hệ số ước lượng của biến 'education' là 0.5. Ý nghĩa kinh tế lượng *chính xác nhất* của hệ số này là gì?

Tiền lương hàng giờ tăng 0.5% khi học vấn tăng 1 năm.

Với kinh nghiệm làm việc không đổi, mỗi năm học vấn tăng thêm làm tiền lương hàng giờ trung bình tăng thêm 0.5 đơn vị tiền tệ.

Học vấn giải thích được 50% sự biến thiên của tiền lương hàng giờ.

Khi học vấn tăng 1 năm, tiền lương hàng giờ chắc chắn tăng 0.5 đơn vị tiền tệ.

Câu hỏi này kiểm tra khả năng diễn giải hệ số hồi quy trong mô hình bội. Hệ số 0.5 của 'education' có nghĩa là khi số năm học vấn tăng thêm 1 năm, tiền lương hàng giờ trung bình tăng thêm 0.5 đơn vị tiền tệ, *giữ không đổi các yếu tố khác* (kinh nghiệm làm việc).

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 3: Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra trong mô hình hồi quy bội gây ra hậu quả *chính* nào sau đây?

Ước lượng OLS trở nên chệch (biased).

Phương sai của sai số ngẫu nhiên bị phóng đại.

Giá trị R-bình phương (R-squared) giảm đáng kể.

Phương sai của các ước lượng hệ số hồi quy tăng lên, làm giảm độ chính xác của ước lượng.

Câu hỏi này tập trung vào hậu quả của đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến làm tăng phương sai của các ước lượng hệ số hồi quy, dẫn đến ước lượng kém chính xác (dù vẫn không chệch). Các kiểm định t và F có thể trở nên kém tin cậy.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 4: Để kiểm tra giả thuyết về sự tồn tại của hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) trong mô hình hồi quy, nhà kinh tế lượng có thể sử dụng kiểm định Breusch-Pagan hoặc kiểm định White. Giả thuyết H0 (giả thuyết gốc) trong các kiểm định này thường là gì?

Phương sai của sai số ngẫu nhiên là không đổi (Homoskedasticity).

Phương sai của sai số ngẫu nhiên thay đổi theo biến độc lập (Heteroskedasticity).

Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau.

Mô hình hồi quy có dạng hàm tuyến tính.

Câu hỏi này về kiểm định phương sai sai số thay đổi. Trong kiểm định Breusch-Pagan và White, giả thuyết gốc (H0) luôn là 'không có phương sai sai số thay đổi' (phương sai sai số không đổi - homoskedasticity).

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 5: Xét mô hình hồi quy đơn giản: Y = β0 + β1*X + ε. Nếu bạn nghi ngờ rằng biến X thực sự có quan hệ phi tuyến tính với Y, dạng hàm nào sau đây có thể phù hợp hơn để mô tả mối quan hệ này?

Y = β0 + β1*ln(X) + ε

ln(Y) = β0 + β1*X + ε

Y = β0 + β1*X + β2*X^2 + ε

Y = β0 + β1*(1/X) + ε

Câu hỏi về dạng hàm phi tuyến tính. Để mô hình hóa quan hệ phi tuyến, có thể sử dụng hàm bậc hai (polynomial), logarit, hoặc hàm mũ. Trong các lựa chọn, dạng bậc hai (X và X^2) là một cách phổ biến để bắt đầu mô hình hóa phi tuyến tính.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 6: Trong mô hình hồi quy bội với các biến định tính (qualitative variables), biến giả (dummy variable) được sử dụng để thể hiện các thuộc tính hoặc nhóm khác nhau. Nếu một biến định tính có 3 nhóm (ví dụ: khu vực địa lý: Bắc, Trung, Nam), bạn cần tạo bao nhiêu biến giả để đưa vào mô hình hồi quy để tránh 'bẫy biến giả' (dummy variable trap)?

3 biến giả

2 biến giả

1 biến giả

Không cần biến giả, sử dụng trực tiếp biến định tính

Câu hỏi về biến giả và bẫy biến giả. Để tránh bẫy biến giả khi có 'k' nhóm, cần tạo 'k-1' biến giả. Với 3 nhóm khu vực, cần 3-1 = 2 biến giả. Một nhóm sẽ được chọn làm nhóm cơ sở (baseline/reference group).

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 7: Hệ số xác định (R-squared) trong mô hình hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?

Độ mạnh của mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.

Tỷ lệ phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy.

Độ chính xác của các dự báo từ mô hình hồi quy.

Câu hỏi về ý nghĩa của R-squared. R-squared đo lường tỷ lệ phần trăm tổng phương sai của biến phụ thuộc (Y) được giải thích bởi các biến độc lập (X) trong mô hình hồi quy.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 8: Khi nào thì việc sử dụng R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) thích hợp hơn so với R-squared thông thường để so sánh độ phù hợp của các mô hình hồi quy?

Khi mô hình hồi quy không có hằng số chặn (intercept).

Khi so sánh các mô hình hồi quy có số lượng biến độc lập khác nhau.

Khi có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.

Khi biến phụ thuộc có phân phối không chuẩn.

Câu hỏi về sự khác biệt và ứng dụng của R-squared và Adjusted R-squared. Adjusted R-squared phạt việc thêm biến độc lập vào mô hình nếu biến đó không thực sự cải thiện độ phù hợp đáng kể. Do đó, nó phù hợp hơn khi so sánh các mô hình có số lượng biến độc lập khác nhau.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 9: Trong kiểm định giả thuyết thống kê, mức ý nghĩa (significance level) α thường được chọn (ví dụ α = 0.05) thể hiện điều gì?

Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.

Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.

Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.

Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng (lỗi loại I).

Câu hỏi về mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết. Mức ý nghĩa α là xác suất mắc lỗi loại I, tức là bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 thực sự đúng.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 10: Giá trị p (p-value) trong kết quả kiểm định giả thuyết cho biết điều gì?

Xác suất quan sát được kết quả kiểm định cực đoan ít nhất bằng kết quả thực tế, nếu giả thuyết H0 đúng.

Xác suất giả thuyết H0 là đúng.

Mức ý nghĩa tối thiểu để bác bỏ giả thuyết H0.

Sai số chuẩn của ước lượng hệ số hồi quy.

Câu hỏi về ý nghĩa của p-value. P-value là xác suất quan sát được thống kê kiểm định có giá trị cực đoan ít nhất bằng giá trị quan sát được, *giả định rằng giả thuyết H0 là đúng*. P-value nhỏ cho thấy bằng chứng chống lại H0 mạnh mẽ.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 11: Giả sử bạn thực hiện kiểm định t (t-test) cho hệ số hồi quy β1 trong mô hình hồi quy tuyến tính và nhận được giá trị p-value = 0.02. Với mức ý nghĩa α = 0.05, bạn đưa ra kết luận nào?

Chấp nhận giả thuyết H0 rằng hệ số β1 bằng 0.

Bác bỏ giả thuyết H0 rằng hệ số β1 bằng 0, và kết luận hệ số β1 có ý nghĩa thống kê.

Kết luận rằng mô hình hồi quy không phù hợp.

Không đủ thông tin để đưa ra kết luận.

Câu hỏi về quyết định kiểm định dựa trên p-value và mức ý nghĩa. Vì p-value (0.02) < α (0.05), ta bác bỏ giả thuyết H0. Trong kiểm định hệ số hồi quy, H0 thường là β1 = 0 (biến X không có tác động đến Y). Bác bỏ H0 nghĩa là có bằng chứng thống kê cho thấy β1 khác 0.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 12: Kiểm định F (F-test) thường được sử dụng để kiểm tra điều gì trong mô hình hồi quy bội?

Ý nghĩa thống kê của từng hệ số hồi quy riêng lẻ.

Sự phù hợp của mô hình hồi quy đơn so với mô hình hồi quy bội.

Ý nghĩa thống kê chung của *tất cả* các biến độc lập trong mô hình (xem xét đồng thời).

Sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan trong sai số.

Câu hỏi về ứng dụng của kiểm định F. Kiểm định F tổng thể (overall F-test) kiểm tra xem *tất cả* các biến độc lập trong mô hình có đồng thời tác động đến biến phụ thuộc hay không. Giả thuyết H0 là tất cả các hệ số hồi quy (trừ hằng số chặn) đồng thời bằng 0.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 13: Khoảng tin cậy (confidence interval) 95% cho hệ số hồi quy β1 được ước lượng là [0.2, 0.8]. Ý nghĩa *đúng* của khoảng tin cậy này là gì?

Có 95% xác suất giá trị thực của hệ số β1 nằm trong khoảng [0.2, 0.8].

Khoảng 95% các quan sát của biến phụ thuộc nằm trong khoảng [0.2, 0.8].

Sai số chuẩn của ước lượng hệ số β1 là 0.6 (trung bình của 0.2 và 0.8).

Nếu lặp lại việc lấy mẫu nhiều lần, khoảng 95% các khoảng tin cậy tương tự sẽ chứa giá trị thực của hệ số β1 trong tổng thể.

Câu hỏi về diễn giải khoảng tin cậy. Khoảng tin cậy 95% nghĩa là nếu lặp lại quá trình lấy mẫu và ước lượng nhiều lần, khoảng 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa giá trị thực của hệ số β1 trong tổng thể.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 14: Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong sai số ngẫu nhiên thường gặp trong loại dữ liệu kinh tế lượng nào?

Dữ liệu chéo (cross-sectional data).

Dữ liệu chuỗi thời gian (time series data).

Dữ liệu bảng (panel data).

Tất cả các loại dữ liệu kinh tế lượng đều có khả năng gặp tự tương quan như nhau.

Câu hỏi về loại dữ liệu thường gặp tự tương quan. Tự tương quan (đặc biệt là tự tương quan bậc nhất) phổ biến trong dữ liệu chuỗi thời gian (time series data), nơi các quan sát được thu thập theo thời gian và có thể phụ thuộc vào các giá trị quá khứ.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 15: Để khắc phục hiện tượng tự tương quan bậc nhất (AR(1)) trong mô hình hồi quy chuỗi thời gian, phương pháp ước lượng nào sau đây thường được sử dụng?

Ước lượng bình phương tối thiểu thông thường (OLS).

Sử dụng biến giả (dummy variables).

Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS), ví dụ Cochrane-Orcutt.

Loại bỏ các biến độc lập có tương quan cao.

Câu hỏi về phương pháp khắc phục tự tương quan. Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS), đặc biệt là phương pháp Cochrane-Orcutt hoặc Prais-Winsten, là các phương pháp phổ biến để khắc phục tự tương quan bậc nhất.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 16: Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary dependent variable) - ví dụ: có việc làm hay không có việc làm (1/0) - mô hình nào sau đây phù hợp hơn so với mô hình hồi quy tuyến tính thông thường?

Mô hình Logit hoặc Probit.

Mô hình hồi quy tuyến tính OLS.

Mô hình VAR (Vector Autoregression).

Mô hình ARIMA.

Câu hỏi về mô hình cho biến phụ thuộc nhị phân. Khi biến phụ thuộc là nhị phân, mô hình Logit hoặc Probit (mô hình biến rời rạc) phù hợp hơn mô hình tuyến tính OLS, vì OLS có thể dẫn đến dự đoán xác suất nằm ngoài khoảng [0, 1] và vi phạm các giả định.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 17: Trong mô hình Logit, hệ số hồi quy được diễn giải như thế nào?

Thay đổi trực tiếp trong xác suất của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Phần trăm thay đổi trong biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Thay đổi trong log odds của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Thay đổi trong phương sai của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Câu hỏi về diễn giải hệ số trong mô hình Logit. Trong mô hình Logit, hệ số không diễn giải tác động trực tiếp lên xác suất, mà lên log odds (logit). Để diễn giải tác động lên xác suất, thường cần tính toán 'tỷ số odds' (odds ratio) hoặc 'hiệu ứng biên' (marginal effect).

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 18: Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong kinh tế lượng?

Đa cộng tuyến (multicollinearity).

Nội sinh (endogeneity).

Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).

Tự tương quan (autocorrelation).

Câu hỏi về ứng dụng của phương pháp biến công cụ. Phương pháp IV được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh (endogeneity), thường xảy ra khi có tương quan giữa biến độc lập và sai số ngẫu nhiên, làm cho ước lượng OLS bị chệch.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 19: Một biến công cụ (instrument) 'Z' hợp lệ cho biến độc lập 'X' phải thỏa mãn hai điều kiện chính nào?

Tương quan mạnh với biến phụ thuộc Y và không tương quan với biến độc lập X.

Không tương quan với cả biến độc lập X và biến phụ thuộc Y.

Tương quan mạnh với biến độc lập X và không tương quan với sai số ngẫu nhiên.

Tương quan mạnh với cả biến độc lập X và biến phụ thuộc Y.

Câu hỏi về điều kiện hợp lệ của biến công cụ. Biến công cụ Z phải thỏa mãn tính liên quan (relevance) - tương quan mạnh với X, và tính ngoại sinh (exogeneity) - không tương quan với sai số ngẫu nhiên.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 20: Phân tích dữ liệu bảng (panel data analysis) có ưu điểm *chính* nào so với phân tích dữ liệu chéo (cross-sectional data) hoặc dữ liệu chuỗi thời gian (time series data) riêng lẻ?

Luôn khắc phục được hiện tượng tự tương quan.

Đơn giản hóa việc ước lượng mô hình.

Luôn loại bỏ được vấn đề nội sinh.

Cho phép kiểm soát các yếu tố không quan sát được, bất biến theo thời gian, có thể gây nhiễu.

Câu hỏi về ưu điểm của dữ liệu bảng. Dữ liệu bảng kết hợp cả chiều không gian và thời gian, cho phép kiểm soát các yếu tố không quan sát được (unobserved heterogeneity) có thể gây nhiễu trong phân tích dữ liệu chéo hoặc chuỗi thời gian.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 21: Mô hình tác động cố định (fixed effects model) trong phân tích dữ liệu bảng loại bỏ ảnh hưởng của loại biến nào?

Các yếu tố quan sát được và thay đổi theo thời gian.

Các yếu tố không quan sát được, bất biến theo thời gian, và thay đổi giữa các đơn vị.

Các yếu tố không quan sát được và thay đổi theo thời gian.

Tất cả các yếu tố không quan sát được.

Câu hỏi về mô hình tác động cố định. Mô hình tác động cố định loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố không quan sát được *bất biến theo thời gian* nhưng *thay đổi giữa các đơn vị quan sát* (ví dụ: năng lực quản lý của từng công ty, văn hóa của từng quốc gia).

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 22: Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi dữ liệu là điều kiện quan trọng để:

Đảm bảo các kết quả hồi quy chuỗi thời gian là không giả mạo (non-spurious).

Khắc phục hiện tượng tự tương quan.

Đơn giản hóa việc dự báo chuỗi thời gian.

Tăng độ chính xác của ước lượng hệ số hồi quy.

Câu hỏi về tính dừng trong chuỗi thời gian. Tính dừng là cần thiết để đảm bảo các kết quả hồi quy chuỗi thời gian là không giả mạo (non-spurious). Nếu chuỗi không dừng, có thể dẫn đến hồi quy giả mạo (spurious regression).

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 23: Kiểm định Dickey-Fuller (ADF test) được sử dụng để kiểm tra điều gì trong phân tích chuỗi thời gian?

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).

Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation).

Sự tồn tại của đơn vị gốc (unit root) trong chuỗi thời gian (kiểm tra tính dừng).

Mối quan hệ nhân quả giữa các chuỗi thời gian.

Câu hỏi về kiểm định Dickey-Fuller. Kiểm định ADF là kiểm định đơn vị gốc (unit root test) được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian. Giả thuyết H0 là chuỗi có đơn vị gốc (không dừng).

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 24: Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) được sử dụng chủ yếu cho mục đích nào?

Ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế.

Dự báo các giá trị tương lai của chuỗi thời gian.

Phân tích dữ liệu bảng.

Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

Câu hỏi về ứng dụng của mô hình ARIMA. Mô hình ARIMA là mô hình chuỗi thời gian được sử dụng chủ yếu cho mục đích dự báo (forecasting) các giá trị tương lai của chuỗi dựa trên các giá trị quá khứ của chính chuỗi đó.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 25: Trong mô hình VAR (Vector Autoregression), các biến được xem xét là:

Tất cả đều là biến ngoại sinh (exogenous).

Một số là biến nội sinh, một số là biến ngoại sinh.

Chỉ có một biến phụ thuộc, các biến còn lại là độc lập.

Tất cả đều là biến nội sinh (endogenous).

Câu hỏi về mô hình VAR. Trong mô hình VAR, tất cả các biến trong hệ thống được xem là *nội sinh* (endogenous), tức là chúng đồng thời phụ thuộc lẫn nhau và được giải thích bởi hệ thống.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 26: Hàm ý phản ứng (Impulse Response Function - IRF) trong mô hình VAR mô tả điều gì?

Phản ứng của một biến nội sinh đối với một cú sốc từ một biến khác trong hệ thống VAR theo thời gian.

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

Tương quan giữa các biến trong hệ thống VAR.

Xu hướng dài hạn của các biến trong hệ thống VAR.

Câu hỏi về hàm ý phản ứng IRF trong VAR. IRF mô tả phản ứng của một biến nội sinh trong hệ thống VAR đối với một cú sốc (shock) hoặc đổi mới (innovation) từ một trong các sai số ngẫu nhiên của hệ thống, theo thời gian.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 27: Kiểm định nhân quả Granger (Granger causality test) được sử dụng để kiểm tra điều gì?

Mối quan hệ nhân quả thực sự giữa hai biến kinh tế.

Liệu chuỗi thời gian X có 'nhân quả theo Granger' đối với chuỗi thời gian Y hay không (khả năng dự báo).

Sự đồng liên kết (cointegration) giữa các chuỗi thời gian.

Tính dừng c???a chuỗi thời gian.

Câu hỏi về kiểm định nhân quả Granger. Kiểm định Granger không kiểm tra nhân quả thực sự, mà kiểm tra 'nhân quả theo Granger', tức là liệu thông tin trong quá khứ của một chuỗi thời gian X có giúp cải thiện dự báo cho chuỗi thời gian Y hay không.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 28: Mô hình đồng liên kết (cointegration model) được sử dụng khi nào?

Khi tất cả các chuỗi thời gian đều dừng.

Khi có hiện tượng tự tương quan.

Khi phân tích mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi thời gian không dừng nhưng có sự đồng liên kết.

Khi sử dụng dữ liệu bảng.

Câu hỏi về mô hình đồng liên kết. Mô hình đồng liên kết được sử dụng khi phân tích mối quan hệ dài hạn giữa các chuỗi thời gian *không dừng* nhưng có sự kết hợp tuyến tính của chúng là dừng. Điều này cho thấy có mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các chuỗi.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 29: Trong kinh tế lượng vi mô ứng dụng, phương pháp 'sai phân theo sai phân' (Difference-in-Differences - DID) thường được sử dụng để:

Ước lượng tác động nhân quả của một chính sách hoặc can thiệp (đánh giá chính sách).

Dự báo kinh tế vĩ mô.

Phân tích dữ liệu bảng với tác động cố định.

Khắc phục vấn đề nội sinh bằng biến công cụ.

Câu hỏi về phương pháp DID. DID là phương pháp bán thực nghiệm (quasi-experimental method) được sử dụng để ước lượng tác động nhân quả của một chính sách hoặc can thiệp bằng cách so sánh sự thay đổi theo thời gian giữa nhóm can thiệp và nhóm đối chứng.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 05

Câu 30: Giả sử bạn muốn ước lượng tác động của một chương trình đào tạo nghề (tham gia/không tham gia) lên thu nhập của người lao động. Tuy nhiên, những người tự nguyện tham gia chương trình có thể có động lực và kỹ năng khác biệt so với những người không tham gia, dẫn đến vấn đề 'chọn mẫu' (selection bias). Phương pháp nào sau đây có thể giúp giảm thiểu vấn đề chọn mẫu này?

Hồi quy tuyến tính OLS đơn giản.

Mô hình biến công cụ (IV).

Mô hình tác động cố định (fixed effects).

Phương pháp ghép cặp theo xu hướng (Propensity Score Matching - PSM).

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về vấn đề chọn mẫu và phương pháp giảm thiểu. Vấn đề chọn mẫu xảy ra khi nhóm can thiệp và nhóm đối chứng không tương đương trước can thiệp. Phương pháp 'ghép cặp theo xu hướng' (Propensity Score Matching - PSM) cố gắng tạo ra nhóm đối chứng 'tương tự' với nhóm can thiệp dựa trên các đặc điểm quan sát được, giúp giảm chọn mẫu.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 06

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 1: Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây KHÔNG phải là một trong các giả định Gauss-Markov?

Sai số có giá trị trung bình bằng 0

Không có tự tương quan giữa các sai số

Phương sai của sai số thay đổi theo các quan sát

Không có đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các giả định Gauss-Markov trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển. Các giả định này đảm bảo tính chất BLUE của ước lượng OLS. Phương sai của sai số thay đổi không phải là một giả định, mà là vi phạm (phương sai sai số thay đổi - heteroscedasticity).

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 2: Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity) trong mô hình hồi quy gây ra hậu quả chính nào?

Ước lượng OLS trở nên chệch và không nhất quán

Ước lượng OLS không còn hiệu quả (không còn BLUE)

Các biến độc lập trở nên tương quan với nhau

Mô hình không còn phù hợp với dữ liệu

Câu hỏi tập trung vào hậu quả của phương sai sai số thay đổi. Khi có heteroscedasticity, các ước lượng OLS vẫn không chệch và nhất quán, nhưng chúng không còn hiệu quả (BLUE) nữa. Sai số chuẩn ước lượng bị sai lệch, dẫn đến kiểm định giả thuyết không tin cậy.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 3: Để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, người ta thường sử dụng kiểm định White. Giả thuyết H0 trong kiểm định White là gì?

Phương sai sai số không đổi (Homoscedasticity)

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Sai số có phân phối chuẩn

Mô hình có dạng tuyến tính

Câu hỏi về kiểm định White. H0 trong kiểm định này là giả định không có phương sai sai số thay đổi (phương sai sai số không đổi - homoscedasticity). H1 là có phương sai sai số thay đổi.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 4: Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và phát hiện có hiện tượng tự tương quan bậc nhất (Autocorrelation) dương giữa các sai số. Phương pháp nào sau đây KHÔNG phù hợp để khắc phục?

Sử dụng ước lượng Generalized Least Squares (GLS)

Sử dụng sai số chuẩn White (điều chỉnh Newey-West)

Thêm biến trễ của biến phụ thuộc vào mô hình

Biến đổi logarit các biến

Câu hỏi về khắc phục tự tương quan. Các phương pháp như GLS, Newey-West, hoặc thêm biến trễ của biến phụ thuộc có thể khắc phục tự tương quan. Biến đổi logarit thường dùng để tuyến tính hóa mô hình hoặc giảm phương sai, không trực tiếp giải quyết tự tương quan.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 5: Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định R-squared cho biết điều gì?

Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập

Tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình

Độ lớn của tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc

Phương sai của sai số ước lượng

R-squared đo lường tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy. Giá trị càng cao, mô hình càng phù hợp với dữ liệu.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 6: Khi thêm một biến độc lập vào mô hình hồi quy, R-squared thường sẽ thay đổi như thế nào (giả định các yếu tố khác không đổi)?

Tăng hoặc giữ nguyên

Giảm hoặc giữ nguyên

Luôn luôn tăng

Luôn luôn giảm

R-squared không bao giờ giảm khi thêm biến độc lập (trừ khi biến thêm vào hoàn toàn vô nghĩa và phần mềm tự động loại bỏ). Nó thường tăng hoặc giữ nguyên. Adjusted R-squared điều chỉnh cho việc thêm biến và có thể giảm nếu biến thêm vào không thực sự cải thiện mô hình.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 7: Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) được sử dụng để phát hiện hiện tượng nào?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Tính nội sinh (Endogeneity)

VIF là công cụ đo lường mức độ đa cộng tuyến (multicollinearity). VIF cao (thường > 10) cho thấy có đa cộng tuyến đáng kể.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 8: Nếu hệ số VIF của một biến độc lập trong mô hình hồi quy là 15, điều này có nghĩa là gì?

Phương sai của biến độc lập đó lớn gấp 15 lần phương sai của biến phụ thuộc

Mô hình giải thích được 15% sự biến thiên của biến phụ thuộc

Biến độc lập đó có tác động lớn gấp 15 lần so với các biến khác

Phương sai của hệ số hồi quy ước lượng của biến đó bị phóng đại lên 15 lần do đa cộng tuyến

VIF = 15 cho thấy phương sai của hệ số hồi quy ước lượng của biến đó bị phóng đại lên 15 lần do đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến làm cho sai số chuẩn lớn hơn, kiểm định kém tin cậy.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 9: Trong mô hình hồi quy, biến giả (Dummy variable) thường được sử dụng để biểu diễn yếu tố nào?

Biến có giá trị bị thiếu (Missing values)

Yếu tố định tính hoặc phân loại

Biến có phương sai lớn

Biến có giá trị ngoại lệ (Outliers)

Biến giả được dùng để mã hóa các biến định tính (qualitative variables) hoặc các yếu tố phân loại (categorical factors) như giới tính, khu vực địa lý, hoặc sự kiện đặc biệt.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 10: Một nhà nghiên cứu muốn so sánh mức lương trung bình giữa nam và nữ. Trong mô hình hồi quy, biến giả 'Giới tính' (Nam=1, Nữ=0) được đưa vào. Hệ số của biến 'Giới tính' có ý nghĩa gì?

Mức lương trung bình của nam giới

Mức lương trung bình của nữ giới

Sự khác biệt về mức lương trung bình giữa nam và nữ

Tỷ lệ nam giới trong mẫu nghiên cứu

Hệ số của biến giả 'Giới tính' đo lường sự khác biệt về mức lương trung bình giữa nhóm Nam (nhóm cơ sở) và nhóm Nữ. Nếu hệ số âm, nữ có lương trung bình thấp hơn nam (sau khi kiểm soát các yếu tố khác trong mô hình).

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 11: Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS) được sử dụng khi nào?

Khi tất cả các giả định Gauss-Markov đều được thỏa mãn

Khi có vi phạm các giả định Gauss-Markov, như phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan

Khi mô hình có nhiều biến độc lập

Khi kích thước mẫu rất lớn

GLS là phương pháp ước lượng được sử dụng khi vi phạm các giả định Gauss-Markov, đặc biệt là khi có phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan. OLS là trường hợp đặc biệt của GLS khi các giả định Gauss-Markov được thỏa mãn.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 12: Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra hiện tượng nào trong mô hình hồi quy?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Tính nội sinh (Endogeneity)

Tự tương quan bậc nhất (First-order autocorrelation)

Kiểm định Durbin-Watson là kiểm định phổ biến để phát hiện tự tương quan bậc nhất (first-order autocorrelation) trong các mô hình chuỗi thời gian. Nó kiểm tra xem sai số hiện tại có tương quan với sai số của kỳ trước không.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 13: Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (Binary dependent variable), phương pháp ước lượng OLS có phù hợp không?

Hoàn toàn phù hợp và hiệu quả

Phù hợp nhưng kém hiệu quả hơn các phương pháp khác

Không phù hợp do vi phạm các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển

Chỉ phù hợp khi kích thước mẫu lớn

Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (chỉ có 2 giá trị 0 và 1), các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển thường bị vi phạm (ví dụ, sai số không phân phối chuẩn, phương sai sai số thay đổi). Do đó, OLS không phải là phương pháp hiệu quả nhất. Các mô hình như Logit hoặc Probit phù hợp hơn.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 14: Mô hình Logit và Probit thường được sử dụng để phân tích loại dữ liệu nào?

Dữ liệu biến phụ thuộc nhị phân (Binary dependent variable data)

Dữ liệu chuỗi thời gian (Time series data)

Dữ liệu bảng (Panel data)

Dữ liệu định lượng liên tục (Continuous quantitative data)

Mô hình Logit và Probit được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu biến phụ thuộc nhị phân (binary dependent variable data), khi biến phụ thuộc chỉ nhận hai giá trị (ví dụ, 0/1, Đúng/Sai, Có/Không).

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 15: Trong mô hình Logit, hệ số hồi quy được diễn giải như thế nào?

Tác động trực tiếp lên biến phụ thuộc

Tác động lên log-odds của biến phụ thuộc

Phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc

Độ co giãn của biến phụ thuộc

Trong mô hình Logit, hệ số hồi quy không diễn giải trực tiếp tác động lên biến phụ thuộc như mô hình tuyến tính. Thay vào đó, chúng tác động lên log-odds (logarit của tỷ lệ odds). Để dễ diễn giải, thường tính Odds Ratio hoặc tác động biên (marginal effects).

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 16: Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong kinh tế lượng?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Tính nội sinh (Endogeneity)

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Phương pháp IV được sử dụng để giải quyết vấn đề tính nội sinh (endogeneity). Nội sinh xảy ra khi có tương quan giữa biến độc lập và sai số, làm cho ước lượng OLS bị chệch và không nhất quán.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 17: Một biến công cụ (Instrument) hợp lệ cần thỏa mãn hai điều kiện chính. Điều kiện nào sau đây KHÔNG phải là một trong hai điều kiện đó?

Tính liên quan (Relevance)

Tính ngoại sinh (Exogeneity)

Tương quan mạnh với biến nội sinh

Có phương sai nhỏ

Hai điều kiện của biến công cụ hợp lệ là: (1) Tính liên quan (Relevance): biến công cụ phải tương quan mạnh với biến nội sinh. (2) Tính ngoại sinh (Exogeneity): biến công cụ không được tương quan với sai số trong phương trình gốc. Phương sai nhỏ không phải là điều kiện.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 18: Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (Stationarity) của chuỗi dữ liệu là quan trọng vì sao?

Để dễ dàng thu thập dữ liệu

Để tránh hồi quy giả mạo (spurious regression) và đảm bảo kết quả tin cậy

Để tăng R-squared của mô hình

Để giảm phương sai sai số

Tính dừng là quan trọng trong chuỗi thời gian vì nó đảm bảo các tính chất thống kê của chuỗi (trung bình, phương sai, tự tương quan) không thay đổi theo thời gian. Nếu chuỗi không dừng, các kết quả hồi quy có thể bị sai lệch (hồi quy giả mạo - spurious regression).

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 19: Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) như Augmented Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm tra điều gì?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Tính dừng (Stationarity) của chuỗi thời gian

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Kiểm định nghiệm đơn vị (như ADF) được dùng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian. Giả thuyết H0 thường là chuỗi có nghiệm đơn vị (không dừng), H1 là chuỗi dừng.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 20: Nếu một chuỗi thời gian được xác định là không dừng ở mức gốc (level) nhưng dừng ở sai phân bậc nhất (first difference), ta nói chuỗi đó tích hợp bậc mấy?

Bậc 0 - I(0)

Bậc 1 - I(1)

Bậc 2 - I(2)

Không tích hợp

Nếu chuỗi không dừng ở mức gốc nhưng dừng sau khi sai phân bậc nhất, nó được gọi là tích hợp bậc 1 - I(1). Tích hợp bậc d nghĩa là cần sai phân d lần để chuỗi trở thành dừng.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 21: Mô hình VAR (Vector Autoregression) thường được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa bao nhiêu biến?

Một biến duy nhất

Hai biến độc lập và một biến phụ thuộc

Nhiều biến cùng lúc (từ 2 trở lên)

Chỉ biến phụ thuộc và biến trễ của chính nó

Mô hình VAR là mô hình đa biến (multivariate) chuỗi thời gian. Nó mô hình hóa mối quan hệ tương tác giữa nhiều biến (thường từ 2 biến trở lên) cùng một lúc.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 22: Phân tích nhân quả Granger (Granger causality test) trong mô hình VAR giúp xác định điều gì?

Xem xét một biến có 'gây ra' (theo nghĩa thống kê) biến khác hay không

Đo lường độ mạnh của mối quan hệ đồng biến giữa hai biến

Xác định biến nào là biến nội sinh và biến nào là biến ngoại sinh

Kiểm tra tính dừng của các chuỗi thời gian

Phân tích nhân quả Granger không phải là nhân quả thực sự, mà là nhân quả thống kê. Nó kiểm tra xem thông tin trong quá khứ của một biến X có giúp cải thiện dự báo cho biến Y hay không, vượt ra ngoài thông tin trong quá khứ của Y.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 23: Mô hình dữ liệu bảng (Panel data model) khác với mô hình chuỗi thời gian (Time series model) và dữ liệu chéo (Cross-sectional data) như thế nào?

Chỉ sử dụng dữ liệu định tính

Chỉ sử dụng dữ liệu định lượng

Chỉ phân tích một đơn vị quan sát theo thời gian

Theo dõi nhiều đơn vị quan sát khác nhau theo thời gian

Dữ liệu bảng kết hợp cả chiều không gian (các đơn vị quan sát khác nhau) và chiều thời gian (quan sát theo thời gian cho mỗi đơn vị). Nó có ưu điểm kiểm soát được tính không đồng nhất không quan sát được giữa các đơn vị.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 24: Mô hình tác động cố định (Fixed Effects model) trong dữ liệu bảng giúp kiểm soát yếu tố nào?

Các yếu tố thay đổi theo thời gian và giống nhau giữa các đơn vị

Các yếu tố không đổi theo thời gian nhưng khác nhau giữa các đơn vị

Các yếu tố thay đổi theo thời gian và khác nhau giữa các đơn vị

Sai số ngẫu nhiên thay đổi theo thời gian

Mô hình tác động cố định loại bỏ tác động của các yếu tố không đổi theo thời gian nhưng khác nhau giữa các đơn vị quan sát (unobserved time-invariant heterogeneity). Nó tập trung vào biến thiên trong từng đơn vị theo thời gian.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 25: Phương pháp sai phân bậc nhất (First Differencing) trong dữ liệu bảng thường được sử dụng để loại bỏ yếu tố nào?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Các yếu tố không đổi theo thời gian (Time-invariant effects)

Các yếu tố thay đổi theo thời gian (Time-varying effects)

Sai phân bậc nhất (lấy sai phân giữa các kỳ thời gian liên tiếp) cũng là một cách để loại bỏ tác động của các yếu tố không đổi theo thời gian (time-invariant effects), tương tự như mô hình tác động cố định.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 26: Trong phân tích kinh tế lượng, thuật ngữ 'tính nội sinh' (Endogeneity) đề cập đến vấn đề gì?

Tương quan giữa biến độc lập và sai số

Phương sai sai số thay đổi

Tự tương quan giữa các sai số

Đa cộng tuyến giữa các biến độc lập

Tính nội sinh xảy ra khi có tương quan giữa biến độc lập và sai số trong mô hình hồi quy. Tương quan này thường do biến bỏ sót, đo lường sai, hoặc nhân quả đồng thời.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 27: Điều gì xảy ra với ước lượng OLS khi có tính nội sinh?

Ước lượng OLS vẫn không chệch nhưng không hiệu quả

Ước lượng OLS trở nên chệch và không nhất quán

Ước lượng OLS vẫn nhất quán nhưng chệch trong mẫu nhỏ

Ước lượng OLS trở nên hiệu quả hơn

Khi có nội sinh, ước lượng OLS trở nên chệch (biased) và không nhất quán (inconsistent). Điều này có nghĩa là ước lượng không hội tụ về giá trị tham số thực tế khi kích thước mẫu tăng lên.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 28: Phương pháp sai phân bậc hai (Second Differencing) thường được sử dụng trong phân tích chuỗi thời gian để làm gì?

Loại bỏ tự tương quan bậc nhất

Khắc phục phương sai sai số thay đổi

Loại bỏ xu hướng bậc hai (quadratic trend)

Tăng tính dừng của chuỗi

Sai phân bậc hai được sử dụng để loại bỏ xu hướng bậc hai (quadratic trend) trong chuỗi thời gian. Sai phân bậc nhất loại bỏ xu hướng bậc nhất (linear trend).

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 29: Trong mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), thành phần 'I' (Integrated) đề cập đến thao tác nào trên chuỗi thời gian?

Lấy logarit của chuỗi

Chuẩn hóa chuỗi về trung bình 0 và phương sai 1

Loại bỏ yếu tố mùa vụ

Sai phân (Differencing) để đạt được tính dừng

Thành phần 'I' trong ARIMA đại diện cho số lần sai phân (differencing) cần thiết để chuỗi thời gian trở thành dừng. Ví dụ, ARIMA(p,1,q) nghĩa là cần sai phân bậc nhất để chuỗi dừng.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 06

Câu 30: Tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criterion) và BIC (Bayesian Information Criterion) được sử dụng để làm gì trong mô hình kinh tế lượng?

Lựa chọn mô hình tốt nhất trong số các mô hình cạnh tranh

Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian

Phát hiện phương sai sai số thay đổi

Ước lượng hệ số hồi quy

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

AIC và BIC là các tiêu chuẩn lựa chọn mô hình (model selection criteria). Chúng đánh đổi giữa độ phù hợp của mô hình (goodness-of-fit) và độ phức tạp (số lượng tham số). Giá trị AIC hoặc BIC càng nhỏ, mô hình càng tốt (cân bằng giữa độ phù hợp và tính đơn giản).

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 07

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 1: Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây liên quan đến sai số ngẫu nhiên (error term) đảm bảo rằng các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?

Sai số ngẫu nhiên phải tuân theo phân phối chuẩn.

Phương sai của sai số ngẫu nhiên phải thay đổi theo giá trị của biến độc lập.

Sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng 0 và phương sai không đổi.

Sai số ngẫu nhiên phải có tương quan dương với biến độc lập.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, đặc biệt là giả định về sai số ngẫu nhiên để đảm bảo tính chất BLUE của ước lượng OLS. BLUE đòi hỏi sai số có kỳ vọng bằng 0, phương sai không đổi (homoskedasticity) và không tự tương quan.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 2: Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào trong mô hình hồi quy bội?

Khi biến phụ thuộc có tương quan với chính nó trong quá khứ.

Khi có mối tương quan tuyến tính mạnh giữa hai hoặc nhiều biến độc lập.

Khi phương sai của sai số ngẫu nhiên không đồng nhất.

Khi mô hình hồi quy không bao gồm biến quan trọng.

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết về hiện tượng đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính cao giữa các biến độc lập trong mô hình.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 3: Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) trong mô hình hồi quy?

Kiểm định Breusch-Pagan

Kiểm định Durbin-Watson

Kiểm định Ramsey RESET

Kiểm định Jarque-Bera

Câu hỏi về kiểm định phương sai sai số thay đổi. Kiểm định Breusch-Pagan và White là các kiểm định phổ biến để phát hiện heteroskedasticity.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 4: Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và phát hiện có hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) bậc nhất dương tính trong sai số. Biện pháp nào sau đây phù hợp để khắc phục vấn đề này?

Loại bỏ một biến độc lập khỏi mô hình.

Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) vì nó luôn hiệu quả.

Chuyển đổi dữ liệu bằng cách lấy logarit tự nhiên.

Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS) hoặc mô hình AR.

Câu hỏi về khắc phục tự tương quan. Trong trường hợp tự tương quan bậc nhất dương tính, phương pháp ước lượng GLS (Generalized Least Squares) hoặc thêm biến trễ của biến phụ thuộc (AR model) có thể được sử dụng.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 5: Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định R-squared cho biết điều gì?

Độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập.

Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy.

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

Phương sai của sai số ngẫu nhiên.

Câu hỏi về ý nghĩa của R-squared. R-squared đo lường tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 6: Kiểm định giả thuyết nào sau đây được sử dụng để đánh giá ý nghĩa tổng thể của mô hình hồi quy tuyến tính bội?

Kiểm định t (t-test) cho từng hệ số hồi quy riêng lẻ.

Kiểm định χ² (Chi-squared test).

Kiểm định F (F-test).

Kiểm định Durbin-Watson.

Câu hỏi về kiểm định ý nghĩa tổng thể của mô hình hồi quy. Kiểm định F-test được sử dụng để kiểm tra xem tất cả các hệ số hồi quy (trừ hệ số chặn) có đồng thời bằng 0 hay không.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 7: Biến giả (dummy variable) thường được sử dụng để đưa yếu tố định tính vào mô hình hồi quy. Trong mô hình hồi quy với một biến định tính có 'k' nhóm, bạn cần tạo bao nhiêu biến giả để tránh bẫy biến giả (dummy variable trap)?

k biến giả

k-1 biến giả

k+1 biến giả

Không cần tạo biến giả, sử dụng trực tiếp biến định tính.

Câu hỏi về sử dụng biến giả và bẫy biến giả. Để tránh bẫy biến giả, cần tạo k-1 biến giả khi có k nhóm trong biến định tính.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 8: Phương pháp biến công cụ (instrumental variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong hồi quy?

Đa cộng tuyến (multicollinearity).

Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).

Nội sinh (endogeneity).

Tự tương quan (autocorrelation).

Câu hỏi về ứng dụng của phương pháp biến công cụ. Phương pháp IV được sử dụng để khắc phục vấn đề nội sinh (endogeneity), thường do biến độc lập có tương quan với sai số.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 9: Dữ liệu bảng (panel data) là loại dữ liệu kết hợp đặc điểm của dữ liệu nào?

Dữ liệu chuỗi thời gian (time series data) và dữ liệu định tính (qualitative data).

Dữ liệu chéo (cross-sectional data) và dữ liệu định tính (qualitative data).

Dữ liệu thứ cấp (secondary data) và dữ liệu sơ cấp (primary data).

Dữ liệu chéo (cross-sectional data) và dữ liệu chuỗi thời gian (time series data).

Câu hỏi về loại dữ liệu bảng. Dữ liệu bảng kết hợp cả chiều không gian (cross-sectional) và chiều thời gian (time series).

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 10: Mô hình tác động cố định (fixed effects model) trong phân tích dữ liệu bảng giúp kiểm soát yếu tố nào?

Các yếu tố không quan sát được, không đổi theo thời gian nhưng thay đổi giữa các đơn vị.

Các yếu tố quan sát được và thay đổi theo thời gian.

Các yếu tố ngẫu nhiên và thay đổi giữa các đơn vị.

Các yếu tố không quan sát được và thay đổi theo cả thời gian và giữa các đơn vị.

Câu hỏi về mô hình tác động cố định. Mô hình tác động cố định kiểm soát các yếu tố không quan sát được, không đổi theo thời gian nhưng thay đổi giữa các đơn vị quan sát.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 11: Trong mô hình ARIMA(p, d, q) cho chuỗi thời gian, thành phần 'p' đại diện cho điều gì?

Bậc của thành phần trung bình trượt (MA).

Bậc của thành phần tự hồi quy (AR).

Bậc của tích hợp (I - Integrated).

Phương sai của sai số.

Câu hỏi về mô hình ARIMA. 'p' trong ARIMA(p, d, q) là bậc của thành phần tự hồi quy (AR - Autoregressive).

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 12: Để kiểm định tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian, kiểm định nào sau đây thường được sử dụng?

Kiểm định Breusch-Pagan.

Kiểm định White.

Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).

Kiểm định Hausman.

Câu hỏi về kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) là một kiểm định phổ biến để kiểm tra tính dừng.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 13: Xét mô hình hồi quy đơn giản Y = β₀ + β₁X + ε. Nếu bạn nghi ngờ rằng ảnh hưởng của X lên Y là phi tuyến tính, bạn có thể làm gì?

Thêm các số hạng bậc cao của X (ví dụ: X²) vào mô hình.

Loại bỏ biến X khỏi mô hình.

Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) vì nó luôn xử lý được phi tuyến tính.

Chuyển đổi biến Y bằng cách lấy logarit tự nhiên.

Câu hỏi về xử lý phi tuyến tính. Để xử lý phi tuyến tính, có thể thêm các số hạng bậc cao của X (như X²) vào mô hình.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 14: Trong mô hình hồi quy logit, biến phụ thuộc là loại biến gì?

Biến liên tục (continuous variable).

Biến thứ bậc (ordinal variable).

Biến định danh (nominal variable) có nhiều hơn hai nhóm.

Biến nhị phân (binary variable).

Câu hỏi về mô hình logit. Mô hình logit được sử dụng khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary/dichotomous), chỉ nhận hai giá trị (ví dụ: 0 và 1).

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 15: Hệ số trong mô hình logit thường được diễn giải như thế nào?

Ảnh hưởng trực tiếp lên biến phụ thuộc Y (giống như hồi quy tuyến tính).

Ảnh hưởng lên log odds của biến phụ thuộc.

Phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

Không có ý nghĩa kinh tế cụ thể.

Câu hỏi về diễn giải hệ số trong mô hình logit. Hệ số trong logit thường được diễn giải dưới dạng odds ratio hoặc ảnh hưởng biên (marginal effects) sau khi chuyển đổi.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 16: Xét mô hình hồi quy Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ε. Nếu bạn bỏ qua biến X₂ khi ước lượng mô hình, điều này có thể dẫn đến vấn đề gì?

Đa cộng tuyến (multicollinearity).

Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).

Sai lệch biến bỏ sót (omitted variable bias).

Tự tương quan (autocorrelation).

Câu hỏi về bỏ sót biến quan trọng. Bỏ sót biến quan trọng có thể dẫn đến sai lệch biến bỏ sót (omitted variable bias), làm cho các ước lượng hệ số không còn không chệch.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 17: Trong phân tích hồi quy, biến kiểm soát (control variable) được sử dụng với mục đích chính nào?

Giảm sai lệch biến bỏ sót và cải thiện tính chính xác của ước lượng hệ số quan tâm.

Tăng R-squared của mô hình.

Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

Đơn giản hóa mô hình hồi quy.

Câu hỏi về mục đích của biến kiểm soát. Biến kiểm soát được sử dụng để giảm sai lệch biến bỏ sót và làm cho ước lượng hệ số của biến quan tâm chính xác hơn.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 18: Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng để loại bỏ ảnh hưởng của yếu tố nào trong dữ liệu bảng?

Yếu tố thay đổi theo thời gian nhưng không đổi giữa các đơn vị.

Yếu tố không đổi theo thời gian (time-invariant).

Yếu tố ngẫu nhiên và thay đổi nhanh chóng.

Yếu tố quan sát được và dễ dàng kiểm soát.

Câu hỏi về phương pháp sai phân bậc nhất. Sai phân bậc nhất loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố không đổi theo thời gian (time-invariant) và có thể gây ra nội sinh.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 19: Trong mô hình hồi quy Poisson, biến phụ thuộc thường đại diện cho loại dữ liệu nào?

Dữ liệu tỷ lệ phần trăm (percentage data).

Dữ liệu đo lường liên tục (continuous measurement data).

Dữ liệu đếm (count data).

Dữ liệu thứ bậc (ordinal data).

Câu hỏi về mô hình Poisson. Mô hình Poisson thường được sử dụng khi biến phụ thuộc là dữ liệu đếm (count data), ví dụ: số lần một sự kiện xảy ra.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 20: Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình nào trong phân tích dữ liệu bảng?

Mô hình OLS và mô hình GLS.

Mô hình AR và mô hình MA.

Mô hình Logit và mô hình Probit.

Mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects).

Câu hỏi về kiểm định Hausman. Kiểm định Hausman được sử dụng để quyết định giữa mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects) trong dữ liệu bảng.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 21: Giả sử bạn có một mẫu dữ liệu về chi tiêu tiêu dùng và thu nhập của các hộ gia đình. Bạn muốn ước lượng tác động nhân quả của thu nhập lên chi tiêu. Phương pháp nào sau đây có thể phù hợp nếu bạn lo ngại về vấn đề nội sinh do thu nhập có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố không quan sát được?

Hồi quy tuyến tính OLS thông thường.

Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV).

Mô hình tác động cố định (Fixed Effects).

Phân tích chuỗi thời gian ARIMA.

Câu hỏi tình huống về lựa chọn phương pháp kinh tế lượng. Trong tình huống lo ngại về nội sinh và muốn ước lượng tác động nhân quả, phương pháp biến công cụ (IV) là phù hợp.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 22: Trong ngữ cảnh dự báo chuỗi thời gian, RMSE (Root Mean Squared Error) được sử dụng để làm gì?

Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

Phát hiện hiện tượng tự tương quan.

Đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo.

Ước lượng hệ số hồi quy.

Câu hỏi về RMSE trong dự báo. RMSE là thước đo độ chính xác của dự báo, đo lường sai số trung bình bình phương gốc giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 23: Mô hình VAR (Vector Autoregression) thường được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến nào?

Một biến phụ thuộc và một biến độc lập.

Biến phụ thuộc là biến nhị phân.

Dữ liệu bảng với tác động cố định.

Nhiều chuỗi thời gian cùng lúc.

Câu hỏi về mô hình VAR. Mô hình VAR được sử dụng để phân tích mối quan hệ tương tác đồng thời và động giữa nhiều chuỗi thời gian.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 24: Phương pháp DID (Difference-in-Differences) thường được sử dụng để đánh giá tác động của chính sách trong tình huống nào?

Khi có nhóm can thiệp và nhóm đối chứng, với dữ liệu trước và sau khi chính sách được thực thi.

Khi chỉ có dữ liệu chuỗi thời gian sau khi chính sách được thực thi.

Khi chỉ có dữ liệu cắt ngang sau khi chính sách được thực thi.

Khi không có nhóm đối chứng phù hợp.

Câu hỏi về phương pháp DID. DID được sử dụng để đánh giá tác động của chính sách khi có nhóm can thiệp (treatment group) và nhóm đối chứng (control group) và dữ liệu trước và sau can thiệp.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 25: Trong kinh tế lượng ứng dụng, kiểm định tính ngoại sinh (exogeneity test) thường được thực hiện để kiểm tra điều gì?

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm tra xem biến độc lập có tương quan với sai số ngẫu nhiên hay không (nội sinh).

Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

Kiểm tra phương sai sai số không đổi.

Câu hỏi về kiểm định tính ngoại sinh. Kiểm định ngoại sinh (ví dụ: kiểm định Durbin-Wu-Hausman) được dùng để kiểm tra xem biến độc lập có thực sự ngoại sinh (không tương quan với sai số) hay không.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 26: Xét mô hình hồi quy Y = β₀ + β₁X + ε. Nếu bạn phát hiện rằng phương sai của sai số ε thay đổi theo giá trị của X, bạn có thể sử dụng phương pháp ước lượng nào để có được ước lượng hiệu quả hơn so với OLS?

Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).

Phương pháp sai phân bậc nhất (First Differencing).

Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS) hoặc FGLS.

Phương pháp biến công cụ (IV).

Câu hỏi về khắc phục phương sai sai số thay đổi. Khi có heteroskedasticity, phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS) hoặc bình phương tối thiểu khả thi tổng quát hóa (FGLS) có thể cho ước lượng hiệu quả hơn OLS.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 27: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, nếu bạn tăng kích thước mẫu (sample size) lên rất lớn, điều gì sẽ xảy ra với phương sai của các ước lượng hệ số OLS?

Phương sai của các ước lượng hệ số OLS sẽ tăng lên.

Phương sai của các ước lượng hệ số OLS sẽ giảm xuống.

Phương sai của các ước lượng hệ số OLS sẽ không thay đổi.

Không thể xác định được sự thay đổi phương sai.

Câu hỏi về ảnh hưởng của kích thước mẫu đến phương sai ước lượng. Khi kích thước mẫu tăng, phương sai của các ước lượng OLS sẽ giảm, làm cho ước lượng chính xác hơn.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 28: Giả sử bạn muốn dự báo doanh số bán hàng trong quý tới dựa trên dữ liệu doanh số bán hàng trong 20 quý gần nhất. Mô hình chuỗi thời gian nào sau đây có thể phù hợp?

Mô hình Logit.

Mô hình Probit.

Mô hình tác động cố định (Fixed Effects).

Mô hình ARIMA.

Câu hỏi về lựa chọn mô hình dự báo chuỗi thời gian. Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) là một lựa chọn phổ biến cho dự báo chuỗi thời gian, đặc biệt khi có tính tự tương quan và xu hướng.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 29: Trong phân tích dữ liệu bảng, mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) phù hợp hơn mô hình tác động cố định (fixed effects model) khi nào?

Khi có hiện tượng nội sinh.

Khi các yếu tố không quan sát được có tương quan với các biến độc lập.

Khi các yếu tố không quan sát được không tương quan với các biến độc lập.

Khi muốn loại bỏ ảnh hưởng của tất cả các yếu tố không quan sát được.

Câu hỏi về lựa chọn giữa mô hình FE và RE. Mô hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn khi các yếu tố không quan sát được không tương quan với các biến độc lập trong mô hình.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 07

Câu 30: Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) là một phương pháp ước lượng tổng quát, nó bao gồm phương pháp nào như là trường hợp đặc biệt?

Phương pháp bình phương tối thiểu (OLS).

Phương pháp sai phân bậc nhất (First Differencing).

Phương pháp tác động cố định (Fixed Effects).

Phương pháp DID (Difference-in-Differences).

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về phương pháp GMM. Phương pháp GMM là một phương pháp ước lượng tổng quát, bao gồm phương pháp bình phương tối thiểu (OLS), bình phương tối thiểu hai giai đoạn (2SLS) và nhiều phương pháp khác như các trường hợp đặc biệt.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 08

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 1: Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản Y = β₀ + β₁X + ε, ε đại diện cho yếu tố nào?

Biến phụ thuộc

Sai số ngẫu nhiên và các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến Y

Biến độc lập

Hệ số chặn

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về thành phần của mô hình hồi quy tuyến tính. Sai số ε bao gồm các yếu tố không quan sát được và ngẫu nhiên ảnh hưởng đến Y nhưng không được đưa vào mô hình.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 2: Giả định nào sau đây *không* phải là giả định OLS chuẩn trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển?

Sai số có giá trị trung bình bằng 0

Phương sai của sai số không đổi (homoskedasticity)

Không có tự tương quan giữa các sai số

Tính dừng của chuỗi thời gian

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các giả định OLS. Tính dừng là quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian, nhưng không phải là giả định cơ bản của OLS cho dữ liệu chéo hoặc dữ liệu bảng.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 3: Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?

Sai số có phương sai thay đổi

Có tự tương quan giữa các sai số

Các biến độc lập có tương quan tuyến tính cao với nhau

Biến phụ thuộc không phân phối chuẩn

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết về đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có tương quan cao với nhau.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 4: Nếu hệ số phóng đại phương sai (VIF) của một biến độc lập trong mô hình hồi quy bội rất lớn (ví dụ, VIF > 10), điều này gợi ý vấn đề gì?

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Thiên lệch biến bỏ sót (Omitted Variable Bias)

Câu hỏi kiểm tra khả năng liên hệ VIF với vấn đề đa cộng tuyến. VIF cao là dấu hiệu của đa cộng tuyến.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 5: Trong kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy β₁, giả thuyết không (H₀) thường được đặt ra là gì?

β₁ = 0

β₁ ≠ 0

β₁ > 0

β₁ < 0

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về kiểm định giả thuyết. Trong kiểm định hệ số hồi quy, H₀ thường là hệ số đó bằng 0, nghĩa là biến độc lập không có tác động đến biến phụ thuộc.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 6: Giá trị p-value trong kiểm định giả thuyết cho biết điều gì?

Xác suất giả thuyết H₀ là đúng

Mức ý nghĩa của kiểm định

Xác suất quan sát được kết quả mẫu (hoặc cực đoan hơn) nếu H₀ là đúng

Sai số loại I

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết về ý nghĩa của p-value. P-value là xác suất quan sát được thống kê kiểm định ít nhất cực đoan bằng giá trị tính được từ mẫu, giả định H₀ là đúng.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 7: Nếu p-value của kiểm định t cho hệ số β₁ là 0.02 và mức ý nghĩa α = 0.05, chúng ta kết luận như thế nào?

Chấp nhận giả thuyết H₀: β₁ = 0

Bác bỏ giả thuyết H₀: β₁ = 0 và kết luận β₁ khác 0 có ý nghĩa thống kê

Không đủ thông tin để kết luận

Cần tăng kích thước mẫu để đưa ra kết luận

Câu hỏi yêu cầu áp dụng quy tắc quyết định trong kiểm định giả thuyết. Vì p-value (0.02) < α (0.05), chúng ta bác bỏ H₀.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 8: Hệ số xác định R² đo lường điều gì?

Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu

Mức độ tương quan giữa các biến độc lập

Phương sai của sai số

Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về R². R² đo lường tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 9: Trong phân tích hồi quy, biến 'giả' (dummy variable) thường được sử dụng để biểu diễn loại dữ liệu nào?

Dữ liệu chuỗi thời gian

Dữ liệu định lượng liên tục

Dữ liệu định tính (phân loại)

Dữ liệu bảng

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về biến giả. Biến giả được dùng để biểu diễn các biến định tính (categorical variables).

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 10: Cho mô hình hồi quy log-log: ln(Y) = β₀ + β₁ln(X) + ε. Hệ số β₁ có ý nghĩa là gì?

Co giãn của Y theo X

Độ dốc của đường hồi quy

Thay đổi tuyệt đối của Y khi X thay đổi 1 đơn vị

Thay đổi phần trăm của X khi Y thay đổi 1%

Câu hỏi kiểm tra khả năng diễn giải hệ số trong mô hình log-log. Trong mô hình log-log, β₁ là hệ số co giãn, đo lường phần trăm thay đổi của Y khi X thay đổi 1%.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 11: Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS) thường được sử dụng khi nào?

Khi không có biến bỏ sót

Khi có phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) hoặc tự tương quan

Khi các biến độc lập tương quan cao

Khi mẫu nhỏ

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về GLS. GLS được sử dụng khi có vi phạm giả định homoskedasticity hoặc tự tương quan trong sai số.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 12: Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để phát hiện vấn đề gì trong mô hình hồi quy?

Đa cộng tuyến

Phương sai sai số thay đổi

Tính nội sinh

Tự tương quan bậc nhất trong sai số

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về kiểm định Durbin-Watson. Kiểm định này dùng để phát hiện tự tương quan bậc nhất trong sai số.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 13: Biến công cụ (instrumental variable - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào?

Đa cộng tuyến

Phương sai sai số thay đổi

Tính nội sinh (Endogeneity)

Tự tương quan

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về biến công cụ. Biến công cụ được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh, thường do biến bỏ sót, đo lường sai số hoặc nhân quả đồng thời.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 14: Điều kiện nào sau đây là *bắt buộc* đối với một biến công cụ Z để có thể sử dụng trong hồi quy IV?

Z phải tương quan với biến phụ thuộc Y

Z phải tương quan với biến nội sinh X nhưng không tương quan với sai số ε

Z phải là biến định tính

Z phải có phân phối chuẩn

Câu hỏi kiểm tra điều kiện của biến công cụ. Biến công cụ phải có tương quan với biến nội sinh (điều kiện liên quan) và không tương quan với sai số (điều kiện ngoại sinh).

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 15: Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng để xử lý vấn đề gì trong dữ liệu bảng?

Ảnh hưởng cố định (Fixed Effects) không quan sát được và không đổi theo thời gian

Phương sai sai số thay đổi theo nhóm

Tự tương quan trong chuỗi thời gian

Đa cộng tuyến giữa các biến trong dữ liệu bảng

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của sai phân bậc nhất. Sai phân bậc nhất có thể loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố cố định không quan sát được và không thay đổi theo thời gian (fixed effects) trong dữ liệu bảng.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 16: Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model) trong dữ liệu bảng kiểm soát yếu tố nào?

Các yếu tố ngẫu nhiên thay đổi theo thời gian

Các yếu tố quan sát được thay đổi theo thời gian

Các yếu tố không quan sát được nhưng cố định theo thời gian và khác nhau giữa các đơn vị

Tất cả các yếu tố không quan sát được

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về mô hình tác động cố định. Mô hình tác động cố định loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố cố định không quan sát được, có thể gây thiên lệch nếu bỏ sót.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 17: Trong mô hình Probit, biến phụ thuộc là loại biến gì?

Biến liên tục

Biến nhị phân (0 hoặc 1)

Biến đếm

Biến thứ bậc

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về mô hình Probit. Mô hình Probit được dùng khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary/dichotomous).

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 18: Hệ số trong mô hình Probit thường được diễn giải như thế nào?

Thay đổi trực tiếp xác suất khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị

Co giãn của xác suất theo biến độc lập

Thay đổi phần trăm xác suất khi biến độc lập thay đổi 1%

Ảnh hưởng đến z-score, từ đó ảnh hưởng đến xác suất theo hàm phân phối tích lũy chuẩn

Câu hỏi kiểm tra cách diễn giải hệ số trong mô hình phi tuyến tính (Probit). Hệ số trong Probit không diễn giải trực tiếp sự thay đổi của xác suất mà ảnh hưởng đến z-score (chỉ số Z), sau đó thông qua hàm phân phối tích lũy chuẩn để ảnh hưởng đến xác suất.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 19: Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng chủ yếu để phân tích loại dữ liệu nào?

Dữ liệu chuỗi thời gian

Dữ liệu chéo

Dữ liệu bảng

Dữ liệu không gian

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của mô hình VAR. VAR được thiết kế cho dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích mối quan hệ động giữa các biến chuỗi thời gian.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 20: Kiểm định Granger causality được sử dụng để xác định điều gì trong phân tích chuỗi thời gian?

Sự tồn tại của nghiệm đơn vị

Mức độ tự tương quan

Tính nhân quả thống kê giữa các chuỗi thời gian

Tính dừng của chuỗi thời gian

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về kiểm định Granger causality. Kiểm định Granger causality kiểm tra xem một chuỗi thời gian có hữu ích trong việc dự báo một chuỗi thời gian khác hay không.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 21: Phương pháp ARIMA thường được sử dụng để làm gì?

Ước lượng quan hệ nhân quả

Dự báo chuỗi thời gian

Phân tích dữ liệu bảng

Xử lý đa cộng tuyến

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của ARIMA. ARIMA là phương pháp phổ biến để dự báo chuỗi thời gian dựa trên các giá trị quá khứ của chính chuỗi đó.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 22: Trong mô hình ARIMA(p, d, q), tham số 'd' đại diện cho điều gì?

Bậc tự hồi quy (AR)

Bậc trung bình trượt (MA)

Bậc sai phân (Integrated)

Phương sai sai số

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về thành phần của mô hình ARIMA. 'd' trong ARIMA(p, d, q) là bậc sai phân cần thiết để chuỗi thời gian trở thành dừng.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 23: Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?

Kiểm định White

Kiểm định Breusch-Pagan

Kiểm định Wald

Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller (ADF)

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về kiểm định tính dừng. Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller (ADF) là một trong những kiểm định phổ biến nhất để kiểm tra tính dừng.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 24: Nếu một chuỗi thời gian là 'nghiệm đơn vị' (unit root), điều này có nghĩa là gì?

Chuỗi thời gian có phương sai không đổi

Chuỗi thời gian không dừng (non-stationary)

Chuỗi thời gian có tự tương quan bậc nhất

Chuỗi thời gian có thể dự báo hoàn hảo

Câu hỏi kiểm tra sự hiểu biết về nghiệm đơn vị. Chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị là chuỗi không dừng, có các đặc tính thống kê thay đổi theo thời gian.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 25: Trong phân tích dữ liệu bảng, sự khác biệt chính giữa mô hình tác động cố định (FE) và mô hình tác động ngẫu nhiên (RE) là gì?

FE hiệu quả hơn RE

RE luôn nhất quán hơn FE

FE kiểm soát các yếu tố cố định có thể tương quan với biến độc lập, trong khi RE giả định không tương quan

FE chỉ dùng cho dữ liệu vĩ mô, RE cho dữ liệu vi mô

Câu hỏi kiểm tra sự khác biệt giữa FE và RE. Sự khác biệt chính nằm ở cách xử lý tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và các biến độc lập: FE cho phép tương quan, RE giả định không tương quan.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 26: Kiểm định Hausman được sử dụng để quyết định lựa chọn giữa mô hình nào trong dữ liệu bảng?

Mô hình tác động cố định (FE) và mô hình tác động ngẫu nhiên (RE)

Mô hình Probit và mô hình Logit

Mô hình ARIMA và mô hình VAR

Mô hình OLS và mô hình GLS

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của kiểm định Hausman. Kiểm định Hausman giúp lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FE) và tác động ngẫu nhiên (RE).

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 27: Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) là một phương pháp ước lượng tổng quát, nó đặc biệt hữu ích trong trường hợp nào?

Khi dữ liệu có phân phối chuẩn

Khi không có vấn đề nội sinh

Khi mô hình tuyến tính là phù hợp

Khi có thể có nội sinh, phương sai sai số thay đổi, hoặc tự tương quan và không yêu cầu phân phối cụ thể

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của GMM. GMM rất linh hoạt và hữu ích khi có các vấn đề như nội sinh, phương sai sai số thay đổi, hoặc tự tương quan, và khi không có phân phối cụ thể cho sai số.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 28: Bootstrapping là kỹ thuật lấy mẫu lại (resampling) được sử dụng để làm gì trong kinh tế lượng?

Xử lý dữ liệu ngoại lệ

Ước tính sai số chuẩn và khoảng tin cậy khi các giả định OLS không thỏa mãn

Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian

Giảm đa cộng tuyến

Câu hỏi kiểm tra ứng dụng của bootstrapping. Bootstrapping được dùng để ước tính sai số chuẩn và xây dựng khoảng tin cậy khi các giả định OLS không được đáp ứng hoặc phân phối của thống kê không xác định.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 29: Trong phân tích kinh tế lượng ứng dụng, 'nghiên cứu thực nghiệm' (empirical study) thường tập trung vào điều gì?

Phát triển lý thuyết kinh tế mới

Chứng minh các định lý toán học

Sử dụng dữ liệu để kiểm tra lý thuyết kinh tế hoặc định lượng các mối quan hệ kinh tế

Mô phỏng các hệ thống kinh tế phức tạp

Câu hỏi kiểm tra mục tiêu của nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế lượng. Nghiên cứu thực nghiệm tập trung vào việc sử dụng dữ liệu thực tế để kiểm tra các lý thuyết kinh tế hoặc định lượng các mối quan hệ kinh tế.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 08

Câu 30: Khi nào thì việc sử dụng mô hình tuyến tính có thể không phù hợp và cần xem xét các mô hình phi tuyến tính?

Khi có đa cộng tuyến

Khi kích thước mẫu lớn

Khi các biến độc lập là biến giả

Khi mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập không tuyến tính

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi kiểm tra sự cần thiết của mô hình phi tuyến tính. Mô hình tuyến tính không phù hợp khi mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập không tuyến tính, ví dụ như khi có quan hệ dạng chữ U, chữ U ngược, hoặc quan hệ bậc cao hơn.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 09

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 1: Trong phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, khi phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa các biến độc lập, phương pháp nào sau đây KHÔNG phù hợp để giảm thiểu vấn đề này?

Loại bỏ một hoặc một số biến độc lập có tương quan cao.

Tăng kích thước mẫu dữ liệu.

Sử dụng phương pháp hồi quy Ridge hoặc Lasso.

Biến đổi hàm dạng của mô hình (ví dụ, chuyển sang dạng log-log).

Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập tương quan cao, gây khó khăn trong việc phân biệt tác động riêng rẽ của từng biến. Các phương pháp thường dùng bao gồm loại bỏ biến, tăng cỡ mẫu, hoặc sử dụng các phương pháp chính quy hóa. Biến đổi hàm dạng không trực tiếp giải quyết bản chất vấn đề đa cộng tuyến.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 2: Giả sử bạn có một mô hình hồi quy đơn biến về năng suất lúa (Y) phụ thuộc vào lượng phân bón (X). Bạn nghi ngờ rằng mối quan hệ này không tuyến tính mà có dạng bậc hai (quadratic). Để kiểm tra giả thuyết này, bạn nên làm gì?

Chỉ ước lượng mô hình tuyến tính Y = β0 + β1X + ε và kiểm tra ý nghĩa của β1.

Ước lượng mô hình Y = β0 + β1X + β2X^2 + ε và kiểm tra ý nghĩa của β2.

Chia dữ liệu thành các nhóm nhỏ theo lượng phân bón và ước lượng hồi quy riêng cho từng nhóm.

Sử dụng kiểm định Ramsey RESET cho tính dạng hàm tuyến tính.

Để kiểm tra tính phi tuyến tính bậc hai, ta cần đưa biến độc lập vào mô hình ở cả dạng tuyến tính (X) và dạng bình phương (X^2). Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số ước lượng cho X^2 sẽ cho biết liệu dạng bậc hai có phù hợp hay không.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 3: Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây bị vi phạm khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity)?

Sai số có giá trị trung bình bằng 0: E(ε) = 0.

Không có tự tương quan giữa các sai số: Cov(εi, εj) = 0 với i ≠ j.

Phương sai của sai số là không đổi cho mọi quan sát: Var(εi) = σ^2.

Sai số không tương quan với các biến độc lập: Cov(ε, X) = 0.

Giả định về phương sai sai số không đổi (Homoskedasticity) của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển bị vi phạm trực tiếp khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 4: Cho một mô hình hồi quy tuyến tính bội. Hệ số xác định R-squared hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) được sử dụng để khắc phục nhược điểm nào của R-squared thông thường?

R-squared thông thường không đo lường được độ phù hợp của mô hình.

R-squared thông thường có xu hướng tăng khi thêm biến độc lập, ngay cả khi biến đó không có ý nghĩa.

R-squared thông thường không thể so sánh giữa các mô hình với biến phụ thuộc khác nhau.

R-squared thông thường không phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian.

R-squared thông thường luôn tăng hoặc không đổi khi thêm biến độc lập vào mô hình, ngay cả khi biến đó không thực sự cải thiện độ phù hợp. R-squared hiệu chỉnh khắc phục điều này bằng cách phạt việc thêm biến không cần thiết, giúp so sánh mô hình với số lượng biến độc lập khác nhau một cách công bằng hơn.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 5: Trong phân tích dữ liệu bảng (panel data), khi nào thì mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) được ưu tiên sử dụng hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM)?

Khi nghi ngờ có tương quan giữa các tác động riêng cá thể không quan sát được và các biến độc lập.

Khi các tác động riêng cá thể không quan sát được được cho là không tương quan với các biến độc lập.

Khi muốn ước lượng tác động của các biến độc lập không đổi theo thời gian.

Khi cỡ mẫu thời gian (T) lớn hơn cỡ mẫu chéo (N).

Mô hình tác động cố định (FEM) phù hợp hơn khi có tương quan giữa các tác động riêng cá thể (unobserved individual effects) và các biến độc lập trong mô hình. Kiểm định Hausman thường được sử dụng để quyết định giữa FEM và REM.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 6: Biến giả (dummy variable) được sử dụng trong hồi quy để mô hình hóa yếu tố định tính. Nếu bạn muốn đưa yếu tố 'mùa' (Xuân, Hạ, Thu, Đông) vào mô hình hồi quy, bạn cần tạo ra bao nhiêu biến giả?

4 biến giả

2 biến giả

3 biến giả

1 biến giả

Để biểu diễn một biến định tính có 'k' hạng mục bằng biến giả, ta cần tạo 'k-1' biến giả. Với 4 mùa (Xuân, Hạ, Thu, Đông), ta cần 4-1 = 3 biến giả. Một mùa sẽ được chọn làm 'mùa gốc' và các biến giả sẽ so sánh các mùa khác với mùa gốc này.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 7: Trong mô hình ARIMA (p, d, q) cho chuỗi thời gian, tham số 'd' đại diện cho điều gì?

Bậc tự hồi quy (AR)

Bậc sai phân (I)

Bậc trung bình trượt (MA)

Độ trễ thời gian tối đa trong mô hình

Trong mô hình ARIMA (p, d, q), 'd' là bậc tích hợp (order of integration). Nó biểu thị số lần sai phân (differencing) cần thiết để làm cho chuỗi thời gian trở thành dừng (stationary).

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 8: Kiểm định Durbin-Watson thường được sử dụng để phát hiện hiện tượng nào trong mô hình hồi quy tuyến tính?

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

Tính nội sinh (Endogeneity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Kiểm định Durbin-Watson là một kiểm định phổ biến để phát hiện tự tương quan bậc nhất (first-order autocorrelation) trong phần dư của mô hình hồi quy tuyến tính, đặc biệt trong dữ liệu chuỗi thời gian.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 9: Trong kinh tế lượng, biến công cụ (instrumental variable - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào?

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

Tính nội sinh (Endogeneity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Biến công cụ (IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh (endogeneity) trong mô hình hồi quy. Nội sinh xảy ra khi có tương quan giữa biến độc lập và sai số, dẫn đến ước lượng chệch và không nhất quán. IV giúp tạo ra biến thiên 'ngoại sinh' trong biến độc lập, cho phép ước lượng tác động nhân quả.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 10: Hệ số β1 trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản Y = β0 + β1X + ε biểu thị điều gì?

Mức thay đổi trung bình của Y khi X tăng lên một đơn vị.

Giá trị dự báo của Y khi X bằng 0.

Phương sai của Y.

Mức độ phù hợp của mô hình.

Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số β1 biểu thị sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X tăng lên một đơn vị, giữ các yếu tố khác không đổi.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 11: Kiểm định F-test trong hồi quy bội thường được sử dụng để kiểm tra giả thuyết nào?

Ý nghĩa thống kê của từng hệ số hồi quy riêng lẻ.

Ý nghĩa thống kê đồng thời của tất cả các hệ số hồi quy (ngoại trừ hệ số chặn).

Tính tuyến tính của mô hình.

Sự tồn tại của phương sai sai số thay đổi.

Kiểm định F-test trong hồi quy bội được sử dụng để kiểm tra giả thuyết chung rằng tất cả các hệ số góc (ngoại trừ hệ số chặn) trong mô hình đồng thời bằng không. Điều này đánh giá xem tập hợp các biến độc lập có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích biến phụ thuộc hay không.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 12: Nếu hệ số tương quan giữa hai biến X và Y là 0.8, điều này có nghĩa là gì?

Không có mối quan hệ tuyến tính giữa X và Y.

Có mối quan hệ tuyến tính nghịch biến mạnh giữa X và Y.

Có mối quan hệ tuyến tính đồng biến mạnh giữa X và Y.

X gây ra sự thay đổi trong Y.

Hệ số tương quan 0.8 cho thấy mối quan hệ tuyến tính dương mạnh giữa X và Y. Khi X tăng, Y có xu hướng tăng, và ngược lại. Giá trị gần 1 cho thấy mối quan hệ tuyến tính mạnh.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 13: Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc là loại biến gì?

Biến liên tục.

Biến thứ bậc.

Biến định danh.

Biến nhị phân.

Hồi quy logistic được sử dụng khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary) hoặc biến định tính có hai giá trị (ví dụ: 0 hoặc 1, thành công hoặc thất bại, có bệnh hoặc không bệnh).

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 14: Sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy đo lường điều gì?

Sai lệch của ước lượng hệ số hồi quy.

Độ biến động của ước lượng hệ số hồi quy.

Giá trị trung bình của hệ số hồi quy.

Độ phù hợp của mô hình.

Sai số chuẩn của hệ số hồi quy đo lường độ biến động (standard deviation) của ước lượng hệ số hồi quy qua các mẫu khác nhau. Nó cho biết mức độ không chắc chắn trong ước lượng hệ số.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 15: Để kiểm tra tính dừng (stationarity) của một chuỗi thời gian, kiểm định nào sau đây thường được sử dụng?

Kiểm định White.

Kiểm định Breusch-Pagan.

Kiểm định Dickey-Fuller.

Kiểm định Hausman.

Kiểm định Dickey-Fuller (ADF test - Augmented Dickey-Fuller test) là một trong những kiểm định phổ biến nhất để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian. Nó kiểm tra sự tồn tại của nghiệm đơn vị (unit root).

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 16: Trong mô hình VAR (Vector Autoregression), tất cả các biến trong mô hình được coi là:

Biến ngoại sinh.

Biến trễ.

Biến kiểm soát.

Biến nội sinh.

Trong mô hình VAR, không có sự phân biệt giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Tất cả các biến trong hệ thống đều được coi là nội sinh (endogenous) và tác động lẫn nhau theo thời gian.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 17: Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS) được sử dụng khi nào?

Khi có phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan.

Khi không có đa cộng tuyến.

Khi mô hình là phi tuyến tính.

Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.

GLS là một phương pháp ước lượng tổng quát hơn OLS. Nó được sử dụng khi các giả định của OLS bị vi phạm, đặc biệt là khi có phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) hoặc tự tương quan (autocorrelation).

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 18: Mục đích chính của việc dự báo kinh tế lượng là gì?

Giải thích mối quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế.

Dự đoán giá trị tương lai của các biến kinh tế.

Kiểm định các lý thuyết kinh tế.

Mô tả dữ liệu kinh tế.

Mục đích chính của dự báo kinh tế lượng là sử dụng các mô hình đã ước lượng để đưa ra các dự đoán về giá trị tương lai của các biến kinh tế. Dự báo giúp các nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên thông tin có cơ sở khoa học.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 19: Khoảng tin cậy (confidence interval) cho hệ số hồi quy cung cấp thông tin gì?

Giá trị chính xác của hệ số hồi quy.

Sai số chuẩn của hệ số hồi quy.

Khoảng giá trị ước tính chứa giá trị thực của hệ số hồi quy với một mức độ tin cậy nhất định.

Mức ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy.

Khoảng tin cậy cho hệ số hồi quy cung cấp một khoảng giá trị mà trong đó chúng ta tin rằng giá trị thực của hệ số hồi quy tổng thể có khả năng nằm trong đó, với một mức độ tin cậy nhất định (ví dụ 95%).

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 20: Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi nào?

Chấp nhận giả thuyết không khi nó sai.

Không bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng.

Không bác bỏ giả thuyết không khi nó sai.

Bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng.

Lỗi loại I (sai lầm của người tiêu dùng) xảy ra khi chúng ta bác bỏ giả thuyết không (H0) trong khi H0 thực sự đúng. Nói cách khác, chúng ta kết luận có bằng chứng chống lại H0, nhưng trên thực tế H0 đúng.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 21: Phương pháp bình phương tối thiểu (Ordinary Least Squares - OLS) tìm cách tối thiểu hóa đại lượng nào?

Tổng bình phương phần dư (RSS).

Tổng giá trị tuyệt đối của phần dư.

Tổng bình phương biến phụ thuộc.

Tổng bình phương biến độc lập.

Phương pháp OLS ước lượng các hệ số hồi quy bằng cách tìm các giá trị hệ số sao cho tổng bình phương phần dư (RSS - Residual Sum of Squares) là nhỏ nhất.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 22: Kiểm định Wald thường được sử dụng để làm gì trong kinh tế lượng?

Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.

Kiểm tra các ràng buộc về hệ số trong mô hình.

Kiểm tra tự tương quan.

Kiểm định Wald là một kiểm định giả thuyết thống kê tổng quát, được sử dụng rộng rãi trong kinh tế lượng để kiểm tra các ràng buộc tuyến tính hoặc phi tuyến tính trên các hệ số của mô hình.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 23: Trong mô hình hồi quy, biến 'hằng số' (constant) hay 'hệ số chặn' (intercept) biểu thị điều gì?

Độ dốc của đường hồi quy.

Giá trị trung bình của Y khi tất cả các biến X bằng 0.

Phương sai của Y.

Mức độ phù hợp của mô hình.

Hệ số chặn (β0) trong mô hình hồi quy biểu thị giá trị trung bình dự kiến của biến phụ thuộc Y khi tất cả các biến độc lập X đều bằng 0.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 24: Hiện tượng 'bỏ sót biến quan trọng' (omitted variable bias) trong mô hình hồi quy gây ra hậu quả gì?

Phương sai sai số thay đổi.

Đa cộng tuyến.

Ước lượng hệ số bị chệch.

Tự tương quan.

Bỏ sót biến quan trọng dẫn đến ước lượng các hệ số của các biến độc lập còn lại trong mô hình bị chệch (biased) và không nhất quán (inconsistent), do biến bị bỏ sót có thể tương quan với cả biến độc lập đưa vào và biến phụ thuộc.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 25: Trong phân tích chuỗi thời gian, ACF và PACF là viết tắt của:

Average Correlation Factor và Principal Autocorrelation Factor.

Autocorrelation Function và Partial Autocorrelation Function.

Adjusted Correlation Function và Predicted Autocorrelation Function.

Autocovariance Function và Partial Autocovariance Function.

ACF là Autocorrelation Function (Hàm tự tương quan) và PACF là Partial Autocorrelation Function (Hàm tự tương quan riêng phần). Chúng là công cụ quan trọng để xác định bậc của mô hình ARIMA.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 26: Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng để xử lý vấn đề nào trong dữ liệu chuỗi thời gian?

Phương sai sai số thay đổi.

Đa cộng tuyến.

Tính nội sinh.

Tính không dừng (Non-stationarity).

Sai phân bậc nhất (lấy sai khác giữa giá trị hiện tại và giá trị kỳ trước) là một phương pháp phổ biến để làm cho chuỗi thời gian không dừng (non-stationary) trở thành dừng (stationary), giúp mô hình hóa và dự báo hiệu quả hơn.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 27: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, giả định về tính ngoại sinh (exogeneity) của bi???n độc lập nghĩa là gì?

Biến độc lập không tương quan với sai số.

Biến độc lập có phân phối chuẩn.

Biến độc lập không thay đổi theo thời gian.

Biến độc lập là biến định tính.

Giả định ngoại sinh của biến độc lập (Cov(X, ε) = 0) nghĩa là biến độc lập X không tương quan với sai số ε. Nếu vi phạm giả định này (tức là có nội sinh), ước lượng OLS sẽ bị chệch và không nhất quán.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 28: Sai số đặc tả mô hình (model specification error) xảy ra khi nào?

Khi có phương sai sai số thay đổi.

Khi mô hình được xây dựng không đúng với dạng quan hệ thực tế.

Khi có đa cộng tuyến.

Khi có tự tương quan.

Sai số đặc tả mô hình xảy ra khi mô hình hồi quy được xây dựng không đúng, ví dụ như bỏ sót biến quan trọng, đưa vào biến không liên quan, hoặc chọn sai dạng hàm (tuyến tính thay vì phi tuyến tính).

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 29: Trong phân tích kinh tế lượng, 'tính nhân quả' (causality) và 'tính tương quan' (correlation) khác nhau như thế nào?

Tính tương quan mạnh hơn tính nhân quả.

Tính nhân quả và tính tương quan là giống nhau.

Tính tương quan ngụ ý tính nhân quả.

Tính nhân quả đòi hỏi mối quan hệ gây ra và kết quả, trong khi tính tương quan chỉ là mối quan hệ thống kê.

Tương quan chỉ ra mối quan hệ thống kê giữa hai biến, nhưng không nhất thiết ngụ ý quan hệ nhân quả. Tính nhân quả đòi hỏi một biến thực sự gây ra sự thay đổi ở biến kia, và thường khó xác định chỉ từ dữ liệu quan sát mà cần có cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu phù hợp.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 09

Câu 30: Để so sánh hai mô hình hồi quy không lồng nhau (non-nested models), tiêu chí lựa chọn mô hình nào sau đây thường được sử dụng?

R-squared.

F-test.

AIC hoặc BIC.

T-test.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Khi so sánh các mô hình không lồng nhau (ví dụ, mô hình có các biến độc lập khác nhau), các tiêu chí thông tin như AIC (Akaike Information Criterion) hoặc BIC (Bayesian Information Criterion) thường được sử dụng để lựa chọn mô hình tốt hơn. Các tiêu chí này cân bằng giữa độ phù hợp của mô hình và độ phức tạp (số lượng tham số).

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 10

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 1: Kinh tế lượng chủ yếu tập trung vào việc sử dụng phương pháp thống kê để làm gì?

Mô tả dữ liệu kinh tế một cách trực quan.

Thu thập và quản lý dữ liệu kinh tế.

Định lượng các mối quan hệ kinh tế và kiểm định các lý thuyết kinh tế.

Xây dựng các mô hình kinh tế toán học thuần túy.

Kinh tế lượng sử dụng thống kê để định lượng các mối quan hệ kinh tế, kiểm định lý thuyết và dự báo, không chỉ mô tả dữ liệu.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 2: Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản Y = β₀ + β₁X + ε, ε đại diện cho yếu tố nào?

Biến phụ thuộc trong mô hình.

Biến độc lập trong mô hình.

Hệ số chặn của mô hình.

Sai số ngẫu nhiên và các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến Y.

ε (epsilon) là sai số ngẫu nhiên, bao gồm các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến Y và sự ngẫu nhiên vốn có.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 3: Giả sử bạn ước lượng được mô hình hồi quy về mối quan hệ giữa chi tiêu quảng cáo (X) và doanh thu (Y). Hệ số hồi quy β₁ ước tính được là 0.75. Ý nghĩa của hệ số này là gì?

Khi doanh thu tăng 1 đơn vị, chi tiêu quảng cáo tăng 0.75 đơn vị.

Khi chi tiêu quảng cáo tăng 1 đơn vị, doanh thu dự kiến tăng 0.75 đơn vị.

Doanh thu bằng 75% chi tiêu quảng cáo.

Chi tiêu quảng cáo chỉ giải thích được 75% sự biến động của doanh thu.

β₁=0.75 nghĩa là khi chi tiêu quảng cáo tăng 1 đơn vị, doanh thu dự kiến tăng 0.75 đơn vị, giữ các yếu tố khác không đổi.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 4: Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào trong mô hình hồi quy bội?

Khi sai số ngẫu nhiên có phương sai thay đổi.

Khi có sự tương quan giữa sai số ngẫu nhiên của các quan sát khác nhau.

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

Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.

Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính cao với nhau, gây khó khăn trong việc phân biệt tác động riêng rẽ của từng biến.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 5: Để kiểm tra giả thuyết về ý nghĩa thống kê của một hệ số hồi quy, chúng ta thường sử dụng kiểm định nào?

Kiểm định t-Student.

Kiểm định F.

Kiểm định Chi bình phương (χ²).

Kiểm định Durbin-Watson.

Kiểm định t-Student được sử dụng để kiểm tra ý nghĩa thống kê của từng hệ số hồi quy riêng lẻ.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 6: Hệ số xác định R² trong hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?

Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thực tế.

Tỷ lệ phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.

Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.

Độ lớn của tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

R² đo l??ờng tỷ lệ phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 7: Dữ liệu bảng (panel data) kết hợp đặc điểm của loại dữ liệu nào?

Dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp.

Dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính.

Dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo.

Dữ liệu vĩ mô và dữ liệu vi mô.

Dữ liệu bảng là sự kết hợp của dữ liệu chuỗi thời gian (theo thời gian) và dữ liệu chéo (của nhiều đối tượng khác nhau).

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 8: Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) dựa trên giả định quan trọng nào về sai số ngẫu nhiên?

Sai số ngẫu nhiên phải có phương sai không đổi (homoscedasticity).

Sai số ngẫu nhiên không có tương quan với các biến độc lập.

Sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn.

Sai số ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0.

Một trong các giả định OLS là sai số có giá trị trung bình bằng 0.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 9: Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) gây ra vấn đề gì cho ước lượng OLS?

Ước lượng OLS trở nên chệch và không nhất quán.

Sai số chuẩn của các ước lượng OLS không còn tin cậy, làm sai lệch kết quả kiểm định giả thuyết.

R² của mô hình trở nên không tin cậy.

Mô hình trở nên không phù hợp với dữ liệu.

Phương sai sai số thay đổi làm cho ước lượng OLS vẫn không chệch và nhất quán, nhưng các sai số chuẩn không còn tin cậy, dẫn đến kiểm định giả thuyết không chính xác.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 10: Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi, một phương pháp thường được sử dụng là gì?

Loại bỏ các biến độc lập gây ra phương sai sai số thay đổi.

Biến đổi hàm hồi quy sang dạng tuyến tính.

Sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors).

Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS).

Sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) là một cách để có được sai số chuẩn tin cậy hơn khi có phương sai sai số thay đổi, mà không cần thay đổi ước lượng hệ số.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 11: Biến giả (dummy variable) thường được sử dụng để đưa yếu tố nào vào mô hình hồi quy?

Yếu tố định tính (qualitative factors).

Yếu tố thời gian.

Yếu tố không gian.

Yếu tố ngẫu nhiên.

Biến giả được sử dụng để biểu diễn các biến định tính (categorical variables) trong mô hình hồi quy.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 12: Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary dependent variable), phương pháp ước lượng phù hợp thường là gì?

Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).

Mô hình Logit hoặc Probit.

Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV).

Phương pháp sai phân bậc nhất (First Difference).

Khi biến phụ thuộc nhị phân, các mô hình Logit hoặc Probit thường phù hợp hơn OLS vì OLS có thể dẫn đến dự đoán xác suất nằm ngoài khoảng [0, 1] và các vấn đề khác.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 13: Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) thường xảy ra trong loại dữ liệu nào?

Dữ liệu chéo (cross-sectional data).

Dữ liệu bảng (panel data).

Dữ liệu gộp (pooled data).

Dữ liệu chuỗi thời gian (time series data).

Tự tương quan, tức là tương quan giữa sai số của các quan sát khác nhau, phổ biến trong dữ liệu chuỗi thời gian vì các quan sát gần nhau về thời gian thường có liên quan.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 14: Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong sai số của mô hình hồi quy, kiểm định nào thường được sử dụng?

Kiểm định White.

Kiểm định Breusch-Pagan.

Kiểm định Durbin-Watson.

Kiểm định Ramsey RESET.

Kiểm định Durbin-Watson là một kiểm định phổ biến để phát hiện tự tương quan bậc nhất trong sai số của mô hình hồi quy.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 15: Biến công cụ (instrumental variable) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì trong kinh tế lượng?

Đa cộng tuyến (multicollinearity).

Nội sinh (endogeneity).

Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).

Tự tương quan (autocorrelation).

Biến công cụ được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh (endogeneity), thường do biến độc lập có tương quan với sai số.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 16: Tiêu chuẩn nào thường được sử dụng để so sánh và lựa chọn giữa các mô hình kinh tế lượng không lồng nhau?

Hệ số R² điều chỉnh (Adjusted R²).

Giá trị p (p-value) của kiểm định F.

Sai số chuẩn của hồi quy (Standard Error of Regression - SER).

Tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) hoặc Bayesian (BIC).

AIC (Akaike Information Criterion) và BIC (Bayesian Information Criterion) là các tiêu chuẩn thông tin được dùng để so sánh và chọn mô hình, đặc biệt khi các mô hình không lồng nhau.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 17: Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi dữ liệu là quan trọng vì sao?

Để đơn giản hóa việc ước lượng mô hình.

Để tăng độ chính xác của dự báo.

Để tránh hồi quy giả mạo (spurious regression) và đảm bảo kết quả tin cậy.

Để có thể sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).

Tính dừng đảm bảo các đặc tính thống kê của chuỗi (trung bình, phương sai) không đổi theo thời gian, cần thiết để tránh hồi quy giả mạo (spurious regression).

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 18: Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) được sử dụng để kiểm tra điều gì trong chuỗi thời gian?

Tính tự tương quan (autocorrelation).

Tính dừng (stationarity).

Tính phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).

Tính đa cộng tuyến (multicollinearity).

Kiểm định nghiệm đơn vị, như ADF test, được dùng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian. Nghiệm đơn vị cho thấy chuỗi không dừng.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 19: Mô hình VAR (Vector Autoregression) thường được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các chuỗi thời gian như thế nào?

Mối quan hệ nhân quả một chiều (unidirectional causality).

Mối quan hệ đồng thời (simultaneous relationship) tại một thời điểm.

Mối quan hệ tĩnh (static relationship) không thay đổi theo thời gian.

Mối quan hệ tương tác động (dynamic interaction) giữa nhiều chuỗi thời gian.

VAR mô hình hóa mối quan hệ tương tác động (dynamic interaction) giữa nhiều chuỗi thời gian, cho phép các biến ảnh hưởng lẫn nhau qua thời gian.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 20: Trong kinh tế lượng vi mô, mô hình lựa chọn rời rạc (discrete choice model) thường được sử dụng để phân tích loại quyết định nào?

Quyết định về số lượng sản xuất.

Quyết định về giá cả sản phẩm.

Quyết định lựa chọn giữa các phương án rời rạc (ví dụ: có hoặc không tham gia lực lượng lao động).

Quyết định về mức độ đầu tư.

Mô hình lựa chọn rời rạc, như Logit và Probit, phù hợp để phân tích các quyết định mà kết quả là một trong số hữu hạn các lựa chọn rời rạc (ví dụ: chọn nghề, mua hàng).

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 21: Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) được sử dụng để loại bỏ yếu tố nào trong dữ liệu bảng?

Hiệu ứng cố định theo thời gian (time-fixed effects).

Hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects).

Hiệu ứng cá nhân không quan sát được và bất biến theo thời gian (individual time-invariant unobserved effects).

Hiệu ứng tương tác giữa thời gian và cá nhân.

Sai phân bậc nhất loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố bất biến theo thời gian (time-invariant effects) có thể gây nhiễu trong mô hình tác động cố định (fixed effects).

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 22: Mô hình tác động cố định (fixed effects model) trong dữ liệu bảng kiểm soát được loại biến số bị bỏ sót nào?

Các biến số bị bỏ sót có tương quan với biến phụ thuộc nhưng không tương quan với biến độc lập.

Các biến số bị bỏ sót thay đổi theo thời gian nhưng không thay đổi giữa các cá thể.

Các biến số bị bỏ sót không quan sát được và bất biến theo thời gian nhưng có thể tương quan với các biến độc lập.

Các biến số bị bỏ sót quan sát được nhưng không đưa vào mô hình.

Mô hình tác động cố định kiểm soát các biến số bị bỏ sót là những yếu tố không quan sát được và bất biến theo thời gian nhưng có thể tương quan với các biến độc lập.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 23: Trong mô hình hồi quy dạng log-log, hệ số hồi quy đo lường độ co giãn nào?

Độ dốc của hàm số.

Độ co giãn (elasticity) của Y theo X.

Tác động biên (marginal effect) của X lên Y.

Phần trăm thay đổi của Y khi X thay đổi 1 đơn vị.

Trong mô hình log-log, cả biến phụ thuộc và biến độc lập đều được logarit hóa. Hệ số hồi quy β₁ xấp xỉ độ co giãn của Y theo X.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 24: Khi nào thì mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) phù hợp hơn mô hình tác động cố định (fixed effects model) trong phân tích dữ liệu bảng?

Khi có hiện tượng tự tương quan trong sai số.

Khi các hiệu ứng cá nhân có tương quan với các biến độc lập.

Khi muốn kiểm soát các yếu tố bất biến theo thời gian.

Khi giả định rằng các hiệu ứng cá nhân không tương quan với các biến độc lập.

Mô hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn khi giả định rằng các hiệu ứng cá nhân không tương quan với các biến độc lập trong mô hình.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 25: Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) là một kỹ thuật ước lượng tổng quát, đặc biệt hữu ích trong trường hợp nào?

Khi có vấn đề nội sinh và/hoặc phương sai sai số thay đổi, và không yêu cầu phân phối cụ thể cho sai số.

Khi mô hình đảm bảo tất cả các giả định OLS cổ điển.

Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.

Khi muốn ước lượng mô hình tuyến tính đơn giản.

GMM rất hữu ích khi có các vấn đề như nội sinh và phương sai sai số thay đổi, và khi không có phân phối cụ thể cho sai số.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 26: Trong phân tích sự kiện (event study), mục tiêu chính là đánh giá tác động của sự kiện nào đến biến kinh tế nào?

Tác động của chính sách kinh tế vĩ mô đến tăng trưởng kinh tế.

Tác động của một sự kiện cụ thể (ví dụ: công bố sáp nhập) đến giá trị thị trường của công ty.

Xu hướng dài hạn của các biến kinh tế.

Mối quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế vĩ mô.

Phân tích sự kiện tập trung vào việc đo lường tác động của một sự kiện cụ thể (ví dụ: công bố chính sách) lên một biến kinh tế (ví dụ: giá cổ phiếu).

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 27: Phương pháp hồi quy phân vị (quantile regression) có ưu điểm gì so với hồi quy bình phương tối thiểu thông thường (OLS)?

Đơn giản và dễ thực hiện hơn OLS.

Luôn cho kết quả chính xác hơn OLS.

Cho phép phân tích tác động của biến độc lập lên các phần khác nhau của phân phối biến phụ thuộc, không chỉ giá trị trung bình.

Khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến tốt hơn OLS.

Hồi quy phân vị cho phép phân tích tác động của biến độc lập lên các phân vị khác nhau của phân phối biến phụ thuộc, không chỉ trung bình như OLS, hữu ích khi tác động không đồng nhất trên toàn phân phối.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 28: Trong kinh tế lượng ứng dụng, kiểm định tính ngoại sinh (exogeneity test) được sử dụng để đánh giá điều gì về biến công cụ?

Mức độ tương quan của biến công cụ với biến nội sinh.

Mức độ mạnh của biến công cụ (relevance).

Tính phù hợp của biến công cụ với mô hình.

Giả định rằng biến công cụ không tương quan với sai số (tính ngoại sinh).

Kiểm định tính ngoại sinh, như kiểm định Sargan hoặc Hansen, đánh giá xem biến công cụ có thực sự ngoại sinh (không tương quan với sai số) hay không, một điều kiện quan trọng để sử dụng biến công cụ hiệu quả.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 29: Khi thực hiện dự báo ngoài mẫu (out-of-sample forecasting), điều quan trọng nhất để đánh giá chất lượng dự báo là gì?

Hệ số R² của mô hình trên dữ liệu huấn luyện.

Độ chính xác của dự báo trên dữ liệu mới (dữ liệu ngoài mẫu).

Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.

Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu trong mẫu.

Đánh giá dự báo ngoài mẫu tập trung vào độ chính xác dự báo trên dữ liệu mới mà mô hình chưa được huấn luyện, thường đo bằng các thước đo sai số dự báo như RMSE hoặc MAE.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 10

Câu 30: Trong nghiên cứu kinh tế lượng, vấn đề 'thiên lệch lựa chọn mẫu' (sample selection bias) phát sinh khi nào?

Khi kích thước mẫu quá nhỏ.

Khi dữ liệu bị khuyết thiếu ngẫu nhiên.

Khi quá trình chọn mẫu không ngẫu nhiên và có liên quan đến biến phụ thuộc hoặc sai số.

Khi sử dụng dữ liệu thứ cấp thay vì dữ liệu sơ cấp.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Thiên lệch lựa chọn mẫu xảy ra khi quá trình chọn mẫu không ngẫu nhiên và có liên quan đến biến phụ thuộc hoặc sai số, làm cho mẫu không đại diện cho tổng thể và gây ra ước lượng chệch.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 11

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 1: Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây liên quan đến sai số ngẫu nhiên (error term)?

Sai số ngẫu nhiên phải tuân theo phân phối chuẩn với phương sai không đổi.

Giá trị kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên bằng 0.

Sai số ngẫu nhiên phải có tương quan dương với biến độc lập.

Phương sai của sai số ngẫu nhiên phải phụ thuộc vào giá trị của biến độc lập.

Câu hỏi kiểm tra kiến thức về các giả định CLRM, đặc biệt là về sai số ngẫu nhiên. Giả định quan trọng nhất là sai số có kỳ vọng bằng 0.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 2: Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) trong mô hình hồi quy gây ra hậu quả nào sau đây?

Ước lượng OLS trở nên chệch và không nhất quán.

Các hệ số hồi quy không còn ý nghĩa thống kê.

Ước lượng OLS vẫn là không chệch nhưng không còn hiệu quả và các kiểm định giả thuyết trở nên không tin cậy.

Mô hình hồi quy không còn phù hợp để dự báo.

Câu hỏi về hậu quả của phương sai sai số thay đổi. Heteroskedasticity không làm sai lệch ước lượng OLS nhưng làm cho ước lượng phương sai của các hệ số hồi quy không hiệu quả, dẫn đến kiểm định t và F không tin cậy.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 3: Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy bội, người ta thường sử dụng hệ số nào?

Hệ số tương quan Pearson.

Hệ số xác định R-squared.

Thống kê Durbin-Watson.

Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF).

Câu hỏi về phương pháp phát hiện đa cộng tuyến. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là một chỉ số phổ biến để đo lường mức độ đa cộng tuyến.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 4: Trong mô hình ARIMA(p, d, q) cho chuỗi thời gian, thành phần 'd' đại diện cho điều gì?

Bậc tự hồi quy (autoregressive).

Bậc sai phân (integrated).

Bậc trung bình trượt (moving average).

Độ trễ của biến ngoại sinh.

Câu hỏi về mô hình ARIMA, tập trung vào thành phần 'd'. 'd' là bậc của sai phân (differencing) cần thiết để chuỗi thời gian trở nên dừng.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 5: Cho mô hình hồi quy: GDP = β₀ + β₁*Vốn + β₂*Lao động + ε. Nếu β₁ được ước lượng là 0.25, điều này có ý nghĩa kinh tế gì?

Khi vốn đầu tư tăng thêm 1 đơn vị, GDP trung bình tăng thêm 0.25 đơn vị, giữ các yếu tố khác không đổi.

GDP sẽ tăng 25% khi vốn đầu tư tăng 1%.

Vốn đầu tư giải thích được 25% sự biến động của GDP.

Với mỗi 1 đơn vị GDP tăng thêm, cần đầu tư thêm 0.25 đơn vị vốn.

Câu hỏi yêu cầu diễn giải hệ số hồi quy trong bối cảnh kinh tế. β₁ = 0.25 có nghĩa là khi vốn đầu tư tăng 1 đơn vị (giữ các yếu tố khác không đổi), GDP tăng trung bình 0.25 đơn vị.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 6: Nghiên cứu về tác động của chính sách giảm thuế thu nhập doanh nghiệp lên tổng đầu tư của các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Dữ liệu phù hợp nhất cho nghiên cứu này là loại dữ liệu nào?

Dữ liệu chuỗi thời gian (time series data) về tổng đầu tư quốc gia.

Dữ liệu chéo (cross-sectional data) về đầu tư của các doanh nghiệp trong một năm cụ thể.

Dữ liệu bảng (panel data) theo dõi các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong nhiều năm trước và sau khi chính sách thay đổi.

Dữ liệu thử nghiệm (experimental data) từ một thí nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng.

Câu hỏi về lựa chọn loại dữ liệu nghiên cứu phù hợp. Dữ liệu bảng (panel data) là phù hợp nhất vì theo dõi các doanh nghiệp theo thời gian trước và sau khi chính sách thay đổi, kiểm soát được các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 7: Phương pháp ước lượng OLS (Ordinary Least Squares) dựa trên nguyên tắc nào?

Cực tiểu hóa tổng bình phương phần dư (RSS).

Cực đại hóa hệ số xác định R-squared.

Cực tiểu hóa tổng giá trị tuyệt đối của phần dư.

Cực đại hóa khả năng правдоподобия (likelihood).

Câu hỏi về nguyên tắc của phương pháp OLS. OLS tìm cách cực tiểu hóa tổng bình phương phần dư (RSS), tức là khoảng cách giữa giá trị thực tế và giá trị ước lượng của biến phụ thuộc.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 8: Kiểm định F trong mô hình hồi quy bội được sử dụng để kiểm tra giả thuyết nào?

Kiểm tra xem từng hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không.

Kiểm tra xem tất cả các hệ số góc trong mô hình có đồng thời bằng 0 hay không.

Kiểm tra xem phương sai sai số có thay đổi hay không.

Kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan trong sai số hay không.

Câu hỏi về mục đích của kiểm định F tổng thể. Kiểm định F kiểm tra xem tất cả các hệ số góc (trừ hệ số chặn) có đồng thời bằng 0 hay không, tức là mô hình có phù hợp tổng thể hay không.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 9: Khi nào thì mô hình tác động cố định (fixed effects model) phù hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) trong phân tích dữ liệu bảng?

Khi các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian và không tương quan với các biến độc lập.

Khi phương sai của các yếu tố không quan sát được lớn.

Khi nghi ngờ có tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và các biến độc lập.

Khi muốn ước lượng tác động của các biến độc lập không đổi theo thời gian.

Câu hỏi về lựa chọn giữa mô hình FE và RE. Mô hình FE phù hợp hơn khi có tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và các biến độc lập, điều mà kiểm định Hausman có thể giúp xác định.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 10: Biến giả (dummy variable) được sử dụng để đưa yếu tố định tính vào mô hình hồi quy. Trong mô hình hồi quy với một biến định tính có 'k' nhóm, cần tạo ra bao nhiêu biến giả?

k biến giả.

k - 1 biến giả.

k + 1 biến giả.

2k biến giả.

Câu hỏi về cách sử dụng biến giả. Để tránh bẫy biến giả hoàn hảo (dummy variable trap), cần tạo ra k-1 biến giả cho một biến định tính có k nhóm.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 11: Giả sử bạn có kết quả hồi quy về mối quan hệ giữa chi tiêu quảng cáo (Advertising) và doanh thu (Sales): Sales = 100 + 5*Advertising. Nếu chi tiêu quảng cáo tăng thêm 1000 đô la, doanh thu dự kiến sẽ tăng thêm bao nhiêu?

5 đô la.

50 đô la.

500 đô la.

5000 đô la.

Câu hỏi về ứng dụng và diễn giải hệ số hồi quy để dự báo. Với hệ số góc là 5, mỗi đơn vị tăng của Advertising làm Sales tăng 5 đơn vị. Vậy 1000 đơn vị tăng của Advertising làm Sales tăng 5*1000 = 5000.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 12: Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi là quan trọng vì:

Để đảm bảo các tính chất thống kê của chuỗi không thay đổi theo thời gian, giúp dự báo đáng tin cậy.

Để loại bỏ hiện tượng tự tương quan trong chuỗi.

Để đơn giản hóa việc ước lượng mô hình.

Để tăng hệ số xác định R-squared của mô hình.

Câu hỏi về tầm quan trọng của tính dừng trong chuỗi thời gian. Tính dừng đảm bảo các tính chất thống kê của chuỗi (trung bình, phương sai) không đổi theo thời gian, giúp mô hình hóa và dự báo đáng tin cậy.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 13: Kiểm định Dickey-Fuller (DF test) được sử dụng để kiểm tra điều gì trong phân tích chuỗi thời gian?

Tính tự tương quan của chuỗi thời gian.

Sự tồn tại của nghiệm đơn vị (unit root) và tính dừng của chuỗi thời gian.

Sự phù hợp của mô hình ARIMA.

Phương sai sai số thay đổi trong chuỗi thời gian.

Câu hỏi về mục đích của kiểm định Dickey-Fuller. DF test là kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) để xác định tính dừng của chuỗi thời gian.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 14: Mô hình VAR (Vector Autoregression) thường được sử dụng khi nào?

Khi chỉ có một chuỗi thời gian cần dự báo.

Khi các biến trong mô hình là ngoại sinh.

Khi muốn mô hình hóa mối quan hệ tương tác động giữa nhiều chuỗi thời gian nội sinh.

Khi không có tương quan giữa các chuỗi thời gian.

Câu hỏi về ứng dụng của mô hình VAR. VAR phù hợp khi muốn mô hình hóa mối quan hệ đồng thời và tương tác động giữa nhiều chuỗi thời gian.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 15: Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong hồi quy?

Nội sinh (endogeneity) do biến độc lập có tương quan với sai số.

Đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa các biến độc lập.

Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).

Tự tương quan (autocorrelation) trong sai số.

Câu hỏi về mục đích của phương pháp IV. IV được dùng để khắc phục vấn đề nội sinh (endogeneity) do biến độc lập có tương quan với sai số.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 16: Trong mô hình Logit, biến phụ thuộc thuộc loại nào?

Biến liên tục.

Biến thứ bậc (ordinal).

Biến nhị phân (binary).

Biến đếm (count).

Câu hỏi về loại biến phụ thuộc trong mô hình Logit. Mô hình Logit được thiết kế cho biến phụ thuộc nhị phân (binary) hoặc biến định tính có haiOutcome.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 17: Hệ số Odds Ratio trong mô hình Logit được diễn giải như thế nào?

Sự thay đổi trực tiếp của xác suất biến phụ thuộc bằng 1 khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

Sự thay đổi tỷ lệ odds của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.

Phần trăm thay đổi của xác suất biến phụ thuộc bằng 1 khi biến độc lập tăng 1%.

Mức độ ảnh hưởng của biến độc lập lên phương sai của biến phụ thuộc.

Câu hỏi về diễn giải Odds Ratio. Odds Ratio đo lường sự thay đổi tỷ lệ odds của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 18: Phương pháp sai phân bậc nhất (First Differencing) thường được sử dụng để xử lý vấn đề nào trong dữ liệu bảng?

Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).

Đa cộng tuyến (multicollinearity).

Tự tương quan (autocorrelation) trong sai số.

Nội sinh (endogeneity) do các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian.

Câu hỏi về ứng dụng của phương pháp sai phân bậc nhất. First Differencing giúp loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố không quan sát được không đổi theo thời gian (time-invariant unobserved effects) và có thể gây nội sinh.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 19: Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến đếm (count data), mô hình nào thường được sử dụng?

Mô hình hồi quy tuyến tính OLS.

Mô hình Logit.

Mô hình Poisson hoặc Negative Binomial.

Mô hình Probit.

Câu hỏi về mô hình cho biến đếm. Mô hình Poisson và Negative Binomial là các mô hình hồi quy phổ biến cho biến phụ thuộc là biến đếm.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 20: Kiểm định Wald được sử dụng để làm gì trong kinh tế lượng?

Kiểm định các ràng buộc tuyến tính đối với các hệ số trong mô hình.

Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

Câu hỏi về ứng dụng của kiểm định Wald. Kiểm định Wald là một kiểm định giả thuyết tổng quát, có thể dùng để kiểm định nhiều loại giả thuyết khác nhau, bao gồm kiểm định các ràng buộc tuyến tính trên hệ số.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 21: Giả sử bạn muốn nghiên cứu tác động nhân quả của một chương trình can thiệp (ví dụ: chương trình đào tạo nghề) lên thu nhập của người tham gia. Phương pháp nào sau đây phù hợp nhất để ước lượng tác động nhân quả?

Hồi quy tuyến tính đơn biến.

Phương pháp sai phân trong sai phân (Difference-in-Differences - DID).

Mô hình VAR (Vector Autoregression).

Hồi quy岭 (Ridge Regression).

Câu hỏi về phương pháp ước lượng tác động nhân quả. Phương pháp sai phân trong sai phân (Difference-in-Differences - DID) là một phương pháp mạnh để ước lượng tác động nhân quả trong trường hợp có 'cú sốc' chính sách hoặc can thiệp.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 22: Trong mô hình hồi quy dạng log-log (log-linear), hệ số hồi quy được diễn giải như thế nào?

Thay đổi tuyệt đối của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị.

Thay đổi phần trăm của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị.

Phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1%.

Thay đổi logarit của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị.

Câu hỏi về diễn giải hệ số trong mô hình log-log. Trong mô hình log-log, hệ số hồi quy xấp xỉ độ co giãn (elasticity), tức là phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1%.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 23: Để xử lý hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong sai số của chuỗi thời gian, phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?

Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV).

Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS).

Phương pháp sai phân bậc nhất (First Differencing).

Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average).

Câu hỏi về phương pháp xử lý tự tương quan. Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) là một phương pháp phổ biến để mô hình hóa và xử lý tự tương quan trong chuỗi thời gian.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 24: Trong phân tích dữ liệu bảng, kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình nào?

Mô hình Pooled OLS và mô hình tác động cố định (Fixed Effects).

Mô hình tác động cố định (Fixed Effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects).

Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects) và mô hình sai phân bậc nhất (First Differencing).

Mô hình ARIMA và mô hình VAR.

Câu hỏi về mục đích của kiểm định Hausman. Kiểm định Hausman giúp quyết định xem mô hình tác động cố định (FE) hay mô hình tác động ngẫu nhiên (RE) phù hợp hơn cho dữ liệu bảng.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 25: Điều gì xảy ra với hệ số xác định R-squared khi bạn thêm biến độc lập vào mô hình hồi quy?

R-squared sẽ tăng lên hoặc giữ nguyên.

R-squared sẽ giảm xuống.

R-squared không thay đổi.

R-squared có thể tăng hoặc giảm tùy thuộc vào biến được thêm vào.

Câu hỏi về tính chất của R-squared. R-squared luôn tăng hoặc không đổi khi thêm biến độc lập vào mô hình, ngay cả khi biến đó không thực sự cải thiện mô hình.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 26: Hệ số R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) được sử dụng thay cho R-squared thông thường khi nào?

Khi mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Khi mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.

Khi muốn so sánh các mô hình có số lượng biến độc lập khác nhau.

Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.

Câu hỏi về lý do sử dụng Adjusted R-squared. Adjusted R-squared phạt việc thêm biến không cần thiết vào mô hình, giúp so sánh các mô hình có số lượng biến độc lập khác nhau tốt hơn.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 27: Trong phân tích hồi quy, 'biến kiểm soát' (control variable) được thêm vào mô hình với mục đích chính là gì?

Đơn giản hóa mô hình hồi quy.

Giảm thiểu bias do biến số bỏ sót (omitted variable bias).

Tăng độ chính xác của ước lượng hệ số hồi quy.

Cải thiện hệ số xác định R-squared.

Câu hỏi về mục đích của biến kiểm soát. Biến kiểm soát giúp giảm thiểu bias do biến số bỏ sót (omitted variable bias) bằng cách kiểm soát các yếu tố gây nhiễu có thể ảnh hưởng đến cả biến độc lập và biến phụ thuộc.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 28: Giả sử bạn hồi quy lương theo trình độ học vấn và kinh nghiệm làm việc. Nếu bạn bỏ sót biến 'năng lực bẩm sinh' (innate ability) và năng lực bẩm sinh có tương quan dương với cả trình độ học vấn và lương, ước lượng hệ số của trình độ học vấn sẽ bị ảnh hưởng như thế nào?

Bị chệch lên (upward bias), ước lượng quá cao tác động thực tế của trình độ học vấn.

Bị chệch xuống (downward bias), ước lượng quá thấp tác động thực tế của trình độ học vấn.

Không bị chệch, ước lượng vẫn không chệch và nhất quán.

Chệch hướng, nhưng không thể xác định là chệch lên hay xuống.

Câu hỏi về omitted variable bias. Do năng lực bẩm sinh có tương quan dương với cả trình độ học vấn và lương, và bị bỏ sót, ước lượng hệ số của trình độ học vấn sẽ bị chệch lên (upward bias).

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 29: Phương pháp 'biến giả tương tác' (interaction term) được sử dụng để làm gì trong mô hình hồi quy?

Loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm soát các yếu tố không quan sát được.

Cho phép hiệu ứng biên của một biến độc lập thay đổi tùy thuộc vào giá trị của biến độc lập khác.

Xử lý phương sai sai số thay đổi.

Câu hỏi về ứng dụng của biến giả tương tác. Biến giả tương tác cho phép hệ số của một biến độc lập thay đổi tùy thuộc vào giá trị của một biến độc lập khác, thể hiện hiệu ứng biên có điều kiện.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 11

Câu 30: Trong bối cảnh nào thì việc sử dụng mô hình hồi quy phân vị (quantile regression) trở nên đặc biệt hữu ích so với hồi quy OLS thông thường?

Khi dữ liệu có phương sai sai số không đổi.

Khi các biến độc lập có phân phối chuẩn.

Khi mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là tuyến tính trên toàn bộ phạm vi.

Khi hiệu ứng của biến độc lập không đồng đều trên các phần khác nhau của phân phối biến phụ thuộc.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Câu hỏi về ưu điểm của hồi quy phân vị. Hồi quy phân vị hữu ích khi hiệu ứng của biến độc lập không đồng đều trên toàn bộ phân phối của biến phụ thuộc, đặc biệt khi muốn nghiên cứu các phân vị khác nhau (ví dụ, đuôi phân phối).

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 12

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 1: Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản, khi hệ số góc (slope coefficient) là âm, điều này có ý nghĩa gì về mối quan hệ giữa biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (Y)?

Bi???n X và Y không có mối quan hệ tuyến tính.

Biến X và Y có mối quan hệ đồng biến: khi X tăng, Y cũng tăng.

Biến X và Y có mối quan hệ nghịch biến: khi X tăng, Y giảm.

Hệ số góc âm chỉ ra rằng mô hình hồi quy không phù hợp.

Hệ số góc âm trong hồi quy tuyến tính đơn giản biểu thị mối quan hệ nghịch biến giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Khi X tăng, Y giảm và ngược lại.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 2: Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và nhận được giá trị R-squared là 0.75. Phát biểu nào sau đây là diễn giải đúng nhất về giá trị R-squared này?

Mô hình hồi quy giải thích được 75% tổng phương sai.

75% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

Sai số của mô hình hồi quy chiếm 75% tổng phương sai.

Mô hình có độ phù hợp rất kém vì R-squared nhỏ hơn 1.

R-squared đo lường tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy. R-squared = 0.75 nghĩa là 75% sự biến thiên của Y được giải thích bởi các biến X trong mô hình.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 3: Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?

Khi biến phụ thuộc có tương quan với chính nó.

Khi sai số của mô hình không có phương sai không đổi.

Khi số lượng quan sát ít hơn số lượng biến độc lập.

Khi có mối tương quan tuyến tính mạnh giữa hai hoặc nhiều biến độc lập.

Đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính cao giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy đa biến. Điều này gây khó khăn trong việc phân biệt tác động riêng rẽ của từng biến độc lập.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 4: Để kiểm tra xem một biến độc lập cụ thể có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy hay không, chúng ta thường sử dụng loại kiểm định giả thuyết nào?

Kiểm định t (t-test)

Kiểm định F (F-test)

Kiểm định Chi bình phương (Chi-squared test)

Kiểm định tương quan (Correlation test)

Để kiểm tra ý nghĩa thống kê của một biến độc lập, chúng ta sử dụng kiểm định t (t-test) cho hệ số hồi quy của biến đó. Giả thuyết null là hệ số bằng 0 (biến không có ý nghĩa), và giả thuyết đối thuyết là hệ số khác 0 (biến có ý nghĩa).

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 5: Giả định nào sau đây KHÔNG phải là một trong các giả định cơ bản của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Classical Linear Regression Model - CLRM)?

Sai số có kỳ vọng bằng 0.

Sai số không có tự tương quan.

Biến độc lập là biến ngẫu nhiên.

Phương sai của sai số là hằng số (homoscedasticity).

Các giả định CLRM bao gồm tuyến tính, không tự tương quan, phương sai sai số không đổi (homoscedasticity), sai số có phân phối chuẩn, và không có đa cộng tuyến hoàn hảo. Giả định về 'biến độc lập là ngẫu nhiên' không phải là một giả định CLRM; biến độc lập thường được coi là cố định hoặc ngoại sinh.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 6: Nếu bạn nghi ngờ rằng phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của một biến độc lập nào đó (phương sai sai số thay đổi - heteroscedasticity), phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để khắc phục vấn đề này?

Sử dụng biến giả (dummy variable).

Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS).

Thêm biến độc lập vào mô hình.

Loại bỏ các quan sát ngoại lệ.

Để khắc phục heteroscedasticity, phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS) hoặc ước lượng bình phương tối thiểu khả thi tổng quát hóa (Feasible GLS - FGLS) có thể được sử dụng. Các phương pháp này điều chỉnh để tính đến sự thay đổi phương sai của sai số.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 7: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, hệ số hồi quy thường được ước lượng bằng phương pháp nào?

Phương pháp правдоподобия cực đại (Maximum Likelihood Estimation - MLE).

Phương pháp Moment tổng quát hóa (Generalized Method of Moments - GMM).

Phương pháp Biến công cụ (Instrumental Variables - IV).

Phương pháp Bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least Squares - OLS).

Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least Squares - OLS) là phương pháp phổ biến nhất để ước lượng hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy tuyến tính. OLS tìm cách tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 8: Dữ liệu bảng (panel data) là loại dữ liệu kết hợp giữa hai loại dữ liệu nào?

Dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo.

Dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng.

Dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp.

Dữ liệu vĩ mô và dữ liệu vi mô.

Dữ liệu bảng (panel data) kết hợp dữ liệu chuỗi thời gian (time series) và dữ liệu chéo (cross-sectional). Nó theo dõi nhiều đơn vị (cá nhân, công ty, quốc gia) qua thời gian.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 9: Khi nào mô hình tác động cố định (fixed effects model) phù hợp hơn mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) trong phân tích dữ liệu bảng?

Khi các tác động riêng của từng đơn vị không đổi theo thời gian.

Khi các tác động riêng của từng đơn vị không tương quan với các biến độc lập.

Khi các tác động riêng của từng đơn vị có tương quan với các biến độc lập.

Khi số lượng đơn vị (N) nhỏ hơn số lượng thời kỳ (T).

Mô hình tác động cố định phù hợp hơn khi có sự tương quan giữa các tác động riêng của từng đơn vị (unit-specific effects) và các biến độc lập. Kiểm định Hausman thường được sử dụng để quyết định giữa hai mô hình này.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 10: Biến giả (dummy variable) thường được sử dụng để đưa yếu tố định tính vào mô hình hồi quy. Nếu bạn muốn đưa yếu tố 'mùa' (xuân, hạ, thu, đông) vào mô hình, bạn cần tạo bao nhiêu biến giả?

4 biến giả.

3 biến giả.

2 biến giả.

1 biến giả.

Để đưa một biến định tính có 'k' hạng mục vào mô hình hồi quy, bạn cần tạo 'k-1' biến giả. Với 'mùa' có 4 hạng mục (xuân, hạ, thu, đông), bạn cần 4-1 = 3 biến giả. Một mùa sẽ được chọn làm 'mùa cơ sở' và được so sánh với các mùa còn lại.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 11: Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian là gì?

Chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.

Chuỗi thời gian có tính mùa vụ rõ rệt.

Chuỗi thời gian có phương sai thay đổi theo thời gian.

Chuỗi thời gian có các đặc tính thống kê (trung bình, phương sai) không đổi theo thời gian.

Tính dừng của chuỗi thời gian nghĩa là các đặc tính thống kê của chuỗi (như trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian. Điều này quan trọng để tránh hồi quy giả mạo (spurious regression).

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 12: Kiểm định Dickey-Fuller (DF test) thường được sử dụng để kiểm tra điều gì trong phân tích chuỗi thời gian?

Tính dừng của chuỗi thời gian.

Hiện tượng tự tương quan trong chuỗi thời gian.

Phương sai sai số thay đổi trong chuỗi thời gian.

Tính tuyến tính của mối quan hệ trong chuỗi thời gian.

Kiểm định Dickey-Fuller (DF test) là một kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) được sử dụng để kiểm tra xem một chuỗi thời gian có tính dừng hay không. Giả thuyết null của kiểm định DF là chuỗi có nghiệm đơn vị (không dừng).

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 13: Mô hình ARIMA (p, d, q) là gì?

Một loại kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian.

Một phương pháp ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính.

Một lớp mô hình chuỗi thời gian kết hợp thành phần tự hồi quy (AR), tích hợp (I) và trung bình trượt (MA).

Một phương pháp kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.

ARIMA là viết tắt của Autoregressive Integrated Moving Average. 'p' là bậc tự hồi quy (AR), 'd' là bậc tích hợp (I - số lần sai phân cần thiết để làm chuỗi dừng), và 'q' là bậc trung bình trượt (MA). Đây là một lớp mô hình chuỗi thời gian linh hoạt.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 14: Trong kinh tế lượng ứng dụng, 'vấn đề nội sinh' (endogeneity problem) xảy ra khi nào?

Khi các biến độc lập không có tương quan với nhau.

Khi có tương quan giữa biến độc lập và sai số của mô hình.

Khi phương sai của sai số không đổi.

Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.

Vấn đề nội sinh xảy ra khi có tương quan giữa biến độc lập và sai số của mô hình. Điều này làm cho ước lượng OLS trở nên chệch và không nhất quán. Nguyên nhân có thể do biến bỏ sót, đo lường sai, hoặc quan hệ nhân quả hai chiều.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 15: Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong kinh tế lượng?

Đa cộng tuyến.

Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).

Nội sinh (endogeneity).

Tự tương quan (autocorrelation).

Phương pháp biến công cụ (IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh. Biến công cụ là biến có tương quan với biến độc lập nội sinh nhưng không tương quan với sai số. IV giúp ước lượng nhất quán hệ số hồi quy khi có nội sinh.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 16: Trong mô hình hồi quy logit, biến phụ thuộc thuộc loại dữ liệu nào?

Dữ liệu chuỗi thời gian.

Dữ liệu bảng.

Dữ liệu liên tục.

Dữ liệu nhị phân (binary).

Mô hình logit được sử dụng khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary) hoặc biến định tính có hai giá trị (ví dụ: 0 hoặc 1, thành công hoặc thất bại). Mô hình logit mô hình hóa xác suất của một sự kiện xảy ra.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 17: Hệ số trong mô hình hồi quy logit thường được diễn giải như thế nào?

Ảnh hưởng trực tiếp lên biến phụ thuộc.

Ảnh hưởng lên log odds của biến phụ thuộc.

Phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị.

Độ co giãn của biến phụ thuộc theo biến độc lập.

Trong mô hình logit, hệ số không được diễn giải trực tiếp như trong hồi quy tuyến tính. Thay vào đó, chúng thường được chuyển đổi để diễn giải theo tỷ lệ odds (odds ratio) hoặc xác suất biên (marginal effects) để dễ dàng hiểu tác động của biến độc lập lên xác suất của biến phụ thuộc.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 18: Kiểm định Wald thường được sử dụng để làm gì trong mô hình hồi quy logit?

Kiểm tra tính phù hợp của mô hình logit.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình logit.

Kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy trong mô hình logit.

Kiểm tra phương sai sai số thay đổi trong mô hình logit.

Kiểm định Wald là một kiểm định giả thuyết thường được sử dụng trong mô hình logit (và các mô hình phi tuyến khác) để kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy, tương tự như kiểm định t trong hồi quy tuyến tính.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 19: 'Sai số chuẩn mạnh' (robust standard errors) trong hồi quy kinh tế lượng được sử dụng để làm gì?

Để có được sai số chuẩn tin cậy khi có phương sai sai số thay đổi.

Để giảm thiểu ảnh hưởng của đa cộng tuyến.

Để khắc phục vấn đề nội sinh.

Để cải thiện giá trị R-squared của mô hình.

Sai số chuẩn mạnh (robust standard errors), còn gọi là sai số chuẩn White hoặc Huber-White, được sử dụng để cung cấp ước lượng sai số chuẩn hợp lệ ngay cả khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 20: Trong phân tích hồi quy, hệ số chặn (intercept) có ý nghĩa gì?

Độ dốc của đường hồi quy.

Giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.

Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.

Sai số ngẫu nhiên của mô hình.

Hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy biểu thị giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0. Tuy nhiên, ý nghĩa thực tế của hệ số chặn phụ thuộc vào ngữ cảnh và phạm vi giá trị hợp lý của các biến độc lập.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 21: Nếu bạn muốn kiểm tra giả thuyết rằng tổng của hai hệ số hồi quy bằng 1 (ví dụ: β1 + β2 = 1), bạn sẽ sử dụng loại kiểm định giả thuyết nào?

Kiểm định t (t-test) riêng lẻ cho từng hệ số.

Kiểm định Chi bình phương (Chi-squared test).

Kiểm định tương quan (Correlation test).

Kiểm định F (F-test) hoặc Kiểm định Wald (Wald test) cho giả thuyết hạn chế.

Để kiểm tra giả thuyết về tổ hợp tuyến tính của các hệ số (như β1 + β2 = 1), chúng ta cần sử dụng kiểm định F (F-test) hoặc kiểm định Wald (Wald test) trong một khuôn khổ kiểm định giả thuyết hạn chế.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 22: 'Biến trễ' (lagged variable) trong mô hình chuỗi thời gian là gì?

Biến có giá trị dự báo cho tương lai.

Biến có giá trị trung bình bằng 0.

Giá trị của một biến trong thời kỳ trước đó.

Biến được tạo ra từ sai số của mô hình.

Biến trễ là giá trị của một biến trong thời kỳ trước đó. Ví dụ, biến trễ bậc 1 của biến X tại thời điểm t là X_(t-1). Biến trễ thường được sử dụng trong mô hình chuỗi thời gian để mô hình hóa động lực học theo thời gian.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 23: Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng để làm gì?

Ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến.

Mô hình hóa mối quan hệ động giữa nhiều chuỗi thời gian.

Phân tích dữ liệu bảng.

Ước lượng mô hình logit.

Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ động giữa nhiều chuỗi thời gian. Trong mô hình VAR, mỗi biến được hồi quy với các giá trị trễ của chính nó và các giá trị trễ của các biến khác trong hệ thống.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 24: 'Hồi quy giả mạo' (spurious regression) có thể xảy ra khi nào?

Khi sử dụng dữ liệu bảng.

Khi mô hình hồi quy có phương sai sai số thay đổi.

Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.

Khi hồi quy giữa hai chuỗi thời gian không dừng.

Hồi quy giả mạo (spurious regression) xảy ra khi hồi quy giữa hai chuỗi thời gian không dừng cho thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê, mặc dù trên thực tế không có mối quan hệ thực sự nào. Điều này thường do xu hướng thời gian chung của cả hai chuỗi.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 25: Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?

Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Biến đổi chuỗi thời gian không dừng thành chuỗi dừng.

Ước lượng mô hình VAR.

Sai phân bậc nhất là một phương pháp biến đổi chuỗi thời gian để làm cho nó dừng. Bằng cách lấy hiệu giữa giá trị hiện tại và giá trị trước đó của chuỗi, sai phân bậc nhất có thể loại bỏ xu hướng thời gian và làm cho chuỗi dừng.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 26: 'Biến kiểm soát' (control variable) được thêm vào mô hình hồi quy để làm gì?

Tăng giá trị R-squared của mô hình.

Kiểm soát các yếu tố gây nhiễu và giảm thiên lệch do biến bỏ sót.

Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

Đảm bảo tính dừng của chuỗi thời gian.

Biến kiểm soát được thêm vào mô hình hồi quy để kiểm soát các yếu tố gây nhiễu có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa biến quan tâm và biến phụ thuộc. Điều này giúp giảm thiểu thiên lệch do biến bỏ sót (omitted variable bias).

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 27: 'Nghiên cứu thực nghiệm' (empirical study) trong kinh tế lượng thường dựa trên loại dữ liệu nào?

Dữ liệu quan sát thực tế (empirical data).

Dữ liệu lý thuyết thuần túy.

Dữ liệu mô phỏng.

Dữ liệu định tính.

Nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế lượng dựa trên dữ liệu quan sát thực tế (dữ liệu kinh nghiệm - empirical data) để kiểm tra các lý thuyết kinh tế và ước lượng các mối quan hệ kinh tế. Dữ liệu này có thể là dữ liệu chéo, chuỗi thời gian, hoặc dữ liệu bảng.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 28: Khi diễn giải kết quả hồi quy, sự khác biệt giữa ý nghĩa thống kê (statistical significance) và ý nghĩa kinh tế (economic significance) là gì?

Không có sự khác biệt, hai khái niệm này đồng nghĩa.

Ý nghĩa thống kê liên quan đến độ lớn của hệ số, ý nghĩa kinh tế liên quan đến p-value.

Ý nghĩa thống kê liên quan đến việc hệ số có khác 0 hay không, ý nghĩa kinh tế liên quan đến tầm quan trọng thực tế của tác động.

Ý nghĩa thống kê chỉ áp dụng cho mô hình tuyến tính, ý nghĩa kinh tế áp dụng cho mô hình phi tuyến.

Ý nghĩa thống kê cho biết hệ số ước lượng có khác 0 một cách đáng tin cậy hay không (dựa trên p-value). Ý nghĩa kinh tế đánh giá tầm quan trọng về mặt thực tế của tác động ước lượng, tức là độ lớn và ý nghĩa thực tế của hệ số trong bối cảnh kinh tế.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 29: Phương pháp 'thí nghiệm tự nhiên' (natural experiment) trong kinh tế lượng là gì?

Thí nghiệm được thực hiện trong phòng thí nghiệm kinh tế.

Thí nghiệm do nhà kinh tế lượng tự thiết kế và thực hiện.

Thí nghiệm mô phỏng trên máy tính.

Tình huống mà một sự kiện hoặc chính sách tạo ra sự phân chia nhóm 'xử lý' và 'đối chứng' một cách tự nhiên.

Thí nghiệm tự nhiên xảy ra khi có một sự kiện hoặc chính sách thay đổi một cách 'ngẫu nhiên' (hoặc gần như ngẫu nhiên) và tạo ra một tình huống giống như thí nghiệm, trong đó có nhóm được 'xử lý' và nhóm 'đối chứng' một cách tự nhiên. Kinh tế lượng sử dụng các phương pháp để phân tích dữ liệu từ các thí nghiệm tự nhiên này để suy luận nhân quả.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 12

Câu 30: Trong kinh tế lượng, 'suy luận nhân quả' (causal inference) có nghĩa là gì?

Đo lường mức độ tương quan giữa các biến.

Xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

Dự báo giá trị tương lai của biến phụ thuộc.

Mô tả dữ liệu kinh tế một cách chính xác.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Suy luận nhân quả là mục tiêu quan trọng trong kinh tế lượng, nhằm xác định xem liệu có mối quan hệ nhân quả thực sự giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, và nếu có thì chiều và độ lớn của tác động nhân quả đó là gì. Điều này khác với chỉ xác định mối tương quan (correlation).

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 13

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 1: Trong phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến, hệ số góc (slope coefficient) β1 ước tính điều gì?

Giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng không.

Sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng thêm một đơn vị.

Tổng sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi.

Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.

Hệ số góc trong hồi quy tuyến tính đơn biến đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng lên một đơn vị, giữ các yếu tố khác không đổi.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 2: Giả định nào sau đây *không* phải là một trong các giả định Gauss-Markov cho mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển?

Tính tuyến tính của mô hình (Linearity in parameters)

Sai số ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng không (Zero conditional mean)

Không có tự tương quan giữa các sai số (No autocorrelation)

Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn (Normality of errors)

Các giả định Gauss-Markov bao gồm tính tuyến tính, không tự tương quan, phương sai sai số không đổi (homoscedasticity), và biến độc lập không tương quan với sai số. Giả định về phân phối chuẩn của sai số không thuộc giả định Gauss-Markov.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 3: Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) trong mô hình hồi quy bội xảy ra khi:

Biến phụ thuộc có tương quan với sai số.

Phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.

Có mối tương quan tuyến tính mạnh giữa các biến độc lập.

Mô hình hồi quy không tuyến tính.

Đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính cao giữa hai hoặc nhiều biến độc lập trong mô hình, gây khó khăn trong việc phân biệt tác động riêng rẽ của từng biến.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 4: Để kiểm tra xem có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) trong mô hình hồi quy hay không, chúng ta có thể sử dụng kiểm định nào sau đây?

Kiểm định t (t-test)

Kiểm định Breusch-Pagan

Kiểm định F (F-test)

Kiểm định Wald

Kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định White là các kiểm định phổ biến để phát hiện phương sai sai số thay đổi. Kiểm định t và F dùng để kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 5: Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary dependent variable), phương pháp ước lượng phù hợp nhất là:

Hồi quy tuyến tính thông thường (OLS)

Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS)

Mô hình Logit hoặc Probit

Hồi quy岭 (Ridge Regression)

Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (ví dụ: 0 hoặc 1), phương pháp hồi quy tuyến tính thông thường không còn phù hợp. Mô hình Logit hoặc Probit được thiết kế đặc biệt cho trường hợp này.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 6: Hệ số xác định R-squared trong mô hình hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?

Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.

Độ lớn của tác động trung bình của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.

Phương sai của sai số ngẫu nhiên.

R-squared đo lường tỷ lệ phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Giá trị càng cao, mô hình càng phù hợp với dữ liệu.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 7: Xét mô hình hồi quy: ln(Wage) = β0 + β1*Education + β2*Experience + ε. Hệ số β1 có thể được diễn giải là:

Tiền lương trung bình tăng thêm β1 đô la khi trình độ học vấn tăng thêm 1 năm.

Tiền lương trung bình tăng khoảng 100*β1% khi trình độ học vấn tăng thêm 1 năm.

Tiền lương trung bình tăng thêm β1% khi trình độ học vấn tăng thêm 1%.

Logarit tự nhiên của tiền lương tăng thêm β1 đơn vị khi kinh nghiệm tăng thêm 1 năm.

Khi biến phụ thuộc ở dạng logarit tự nhiên (ln), hệ số hồi quy (β1) gần đúng với phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng một đơn vị. Ở đây, β1 ước tính phần trăm thay đổi trong tiền lương khi trình độ học vấn tăng thêm 1 năm.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 8: Khi thực hiện kiểm định giả thuyết về một hệ số hồi quy, p-value (giá trị p) thể hiện điều gì?

Xác suất giả thuyết không là đúng.

Mức ý nghĩa (significance level) của kiểm định.

Xác suất quan sát được kết quả mẫu nếu giả thuyết không là đúng.

Sai số loại I của kiểm định.

P-value là xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không (null hypothesis) là đúng. P-value nhỏ cho thấy bằng chứng chống lại giả thuyết không.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 9: Trong mô hình hồi quy phân tích dữ liệu bảng (panel data), sự khác biệt giữa mô hình tác động cố định (fixed effects model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects model) chủ yếu nằm ở:

Loại dữ liệu được sử dụng (dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu chéo).

Phương pháp ước lượng hệ số hồi quy (OLS hoặc GLS).

Số lượng biến độc lập trong mô hình.

Cách xử lý các yếu tố không quan sát được, bất biến theo thời gian và khác biệt giữa các đơn vị.

Mô hình tác động cố định kiểm soát các yếu tố bất biến theo thời gian nhưng thay đổi giữa các đơn vị bằng cách sử dụng các biến giả cho từng đơn vị. Mô hình tác động ngẫu nhiên giả định rằng các tác động riêng của từng đơn vị không tương quan với các biến độc lập, và coi chúng như thành phần sai số.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 10: Giả sử bạn muốn ước lượng tác động nhân quả của một chính sách can thiệp (ví dụ: chương trình đào tạo nghề) lên một biến kết quả (ví dụ: thu nhập). Thiết kế nghiên cứu nào sau đây là phù hợp nhất để giảm thiểu vấn đề chọn lọc (selection bias)?

Nghiên cứu cắt ngang (Cross-sectional study)

Nghiên cứu hồi quy chuỗi thời gian (Time series regression)

Thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng (Randomized Controlled Trial - RCT)

Nghiên cứu quan sát với dữ liệu bảng (Observational panel data study)

Thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng (RCT) là thiết kế nghiên cứu mạnh nhất để ước lượng tác động nhân quả vì nó loại bỏ chọn lọc bằng cách phân bổ ngẫu nhiên đối tượng vào nhóm can thiệp và nhóm đối chứng.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 11: Khi nào thì mô hình Tác động Cố định (Fixed Effects Model) phù hợp hơn mô hình Tác động Ngẫu nhiên (Random Effects Model) trong phân tích dữ liệu bảng?

Khi các tác động riêng của từng đơn vị được cho là không quan trọng.

Khi nghi ngờ có tương quan giữa các tác động riêng của từng đơn vị và các biến độc lập.

Khi số lượng đơn vị quan sát (N) nhỏ hơn số lượng thời kỳ (T).

Khi muốn ước lượng tác động của các biến độc lập bất biến theo thời gian.

Mô hình tác động cố định phù hợp hơn khi nghi ngờ có mối tương quan giữa các tác động riêng của từng đơn vị (các yếu tố không quan sát được, bất biến theo thời gian) và các biến độc lập trong mô hình. Kiểm định Hausman giúp quyết định mô hình nào phù hợp hơn.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 12: Phương pháp Biến Công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong hồi quy?

Nội sinh (Endogeneity)

Đa cộng tuyến (Multicollinearity)

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity)

Tự tương quan (Autocorrelation)

Phương pháp IV được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh (endogeneity), thường do biến độc lập tương quan với sai số, làm cho ước lượng OLS bị chệch và không nhất quán. Biến công cụ phải tương quan với biến nội sinh nhưng không tương quan với sai số.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 13: Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi dữ liệu là quan trọng vì:

Giúp đơn giản hóa mô hình hồi quy.

Luôn luôn cải thiện độ phù hợp của mô hình.

Đảm bảo các kết quả hồi quy không phải là giả mạo và có thể diễn giải.

Cho phép sử dụng nhiều biến độc lập hơn trong mô hình.

Tính dừng đảm bảo rằng các đặc tính thống kê của chuỗi thời gian (như trung bình và phương sai) không thay đổi theo thời gian, giúp các phương pháp thống kê truyền thống (như hồi quy) cho ra kết quả tin cậy và tránh hồi quy giả mạo (spurious regression).

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 14: Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) như Augmented Dickey-Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm tra điều gì?

Phương sai sai số thay đổi trong chuỗi thời gian.

Tính dừng của chuỗi thời gian.

Tự tương quan trong chuỗi thời gian.

Sự tồn tại của xu hướng thời gian (time trend) trong chuỗi thời gian.

Kiểm định nghiệm đơn vị (như ADF) được sử dụng để kiểm tra xem một chuỗi thời gian có tính dừng hay không. Giả thuyết không của kiểm định ADF là chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị (tức là không dừng).

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 15: Mô hình VAR (Vector Autoregression) thường được sử dụng để:

Ước lượng tác động nhân quả giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc.

Phân tích dữ liệu bảng với tác động cố định.

Giải quyết vấn đề phương sai sai số thay đổi trong hồi quy.

Mô hình hóa mối quan hệ động và tương tác giữa nhiều chuỗi thời gian.

Mô hình VAR được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ đồng thời và động giữa nhiều chuỗi thời gian. Nó đặc biệt hữu ích khi muốn nghiên cứu tác động qua lại và dự báo cho một hệ thống các biến.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 16: Trong mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), thành phần 'I' (Integrated) đề cập đến thao tác nào trên chuỗi thời gian?

Lấy sai phân (Differencing) để đạt được tính dừng.

Tính trung bình trượt (Moving Average) để làm mịn chuỗi.

Hồi quy tự động (Autoregression) để dự báo.

Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Thành phần 'I' trong ARIMA đề cập đến việc lấy sai phân (differencing) chuỗi thời gian để làm cho nó dừng. Số lần sai phân cần thiết được ký hiệu bởi 'd' trong ARIMA(p, d, q).

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 17: Sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy ước lượng đo lường điều gì?

Độ lệch của ước lượng hệ số so với giá trị thực tế.

Độ biến động của ước lượng hệ số hồi quy giữa các mẫu khác nhau.

Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.

Phương sai của sai số ngẫu nhiên.

Sai số chuẩn của hệ số hồi quy đo lường độ biến động của ước lượng hệ số hồi quy giữa các mẫu khác nhau. Nó phản ánh độ không chắc chắn trong ước lượng hệ số.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 18: Khoảng tin cậy (confidence interval) cho hệ số hồi quy β1 được xây dựng để:

Ước lượng điểm chính xác của hệ số hồi quy.

Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy.

Cung cấp một khoảng giá trị mà giá trị thực tế của hệ số có khả năng nằm trong đó.

Đo lường mức độ ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy.

Khoảng tin cậy cung cấp một khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng giá trị thực tế của hệ số hồi quy nằm trong đó, với một mức độ tin cậy nhất định (ví dụ: 95%).

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 19: Giả sử bạn chạy một hồi quy và nhận thấy hệ số của một biến độc lập có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này có nghĩa là:

Hệ số hồi quy có độ lớn kinh tế quan trọng.

Biến độc lập này giải thích được 95% phương sai của biến phụ thuộc.

Sai số loại II của kiểm định là 5%.

Có bằng chứng thống kê bác bỏ giả thuyết hệ số hồi quy bằng không ở mức ý nghĩa 5%.

Ý nghĩa thống kê ở mức 5% có nghĩa là có bằng chứng đủ mạnh để bác bỏ giả thuyết không rằng hệ số hồi quy bằng không. Nói cách khác, có khả năng thấp (dưới 5%) rằng hệ số thực tế bằng không nếu giả thuyết không là đúng.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 20: Khi nào thì hiện tượng bỏ sót biến (omitted variable bias) xảy ra trong mô hình hồi quy?

Khi có quá nhiều biến độc lập trong mô hình.

Khi một biến quan trọng bị bỏ qua khỏi mô hình và biến đó tương quan với các biến đã có trong mô hình.

Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.

Khi có phương sai sai số thay đổi.

Bỏ sót biến xảy ra khi một biến quan trọng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và tương quan với các biến độc lập đã đưa vào mô hình nhưng lại không được bao gồm trong mô hình. Điều này dẫn đến ước lượng chệch cho các hệ số của các biến đã bao gồm.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 21: Để giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity), một biện pháp thường được sử dụng là:

Sử dụng mô hình hồi quy dạng hàm logarit.

Khắc phục phương sai sai số thay đổi.

Loại bỏ một hoặc một số biến độc lập có tương quan cao.

Tăng kích thước mẫu dữ liệu.

Khi phát hiện đa cộng tuyến, một biện pháp đơn giản là loại bỏ một hoặc một số biến độc lập có tương quan cao. Các biện pháp khác như tăng kích thước mẫu hoặc sử dụng các phương pháp hồi quy khác có thể phức tạp hơn hoặc không phải lúc nào cũng hiệu quả.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 22: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, giả định về tính ngoại sinh (exogeneity) của biến độc lập có nghĩa là:

Biến độc lập không tương quan với sai số ngẫu nhiên.

Biến độc lập có phân phối chuẩn.

Biến độc lập không có tương quan với các biến độc lập khác.

Biến độc lập là biến định lượng.

Tính ngoại sinh yêu cầu biến độc lập không tương quan với sai số ngẫu nhiên. Nếu biến độc lập tương quan với sai số, ước lượng OLS sẽ bị chệch và không nhất quán.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 23: Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) thường được sử dụng để:

Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.

Ước lượng mô hình dữ liệu bảng với tác động cố định.

Chuyển đổi chuỗi thời gian không dừng thành chuỗi dừng.

Sai phân bậc nhất là một kỹ thuật để chuyển đổi chuỗi thời gian không dừng thành chuỗi dừng bằng cách lấy hiệu giữa giá trị hiện tại và giá trị kỳ trước. Nó hữu ích để xử lý xu hướng thời gian và đạt được tính dừng trong phân tích chuỗi thời gian.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 24: Mô hình Probit và Logit khác nhau chủ yếu ở:

Loại biến phụ thuộc mà chúng xử lý (biến nhị phân so với biến liên tục).

Hàm phân phối tích lũy được sử dụng để mô hình hóa xác suất.

Phương pháp ước lượng hệ số (OLS so với Maximum Likelihood).

Cách diễn giải hệ số hồi quy.

Mô hình Probit sử dụng hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc (cumulative standard normal distribution), trong khi mô hình Logit sử dụng hàm phân phối tích lũy logistic (cumulative logistic distribution). Về mặt ứng dụng, sự khác biệt giữa hai mô hình thường không lớn.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 25: Trong phân tích dữ liệu bảng, kiểm định Hausman được sử dụng để quyết định giữa:

Mô hình tuyến tính và mô hình phi tuyến tính.

Mô hình hồi quy đơn biến và mô hình hồi quy đa biến.

Mô hình tác động cố định (Fixed Effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects).

Mô hình ARIMA và mô hình VAR.

Kiểm định Hausman được sử dụng để so sánh tính nhất quán và hiệu quả tương đối của mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên, giúp lựa chọn mô hình phù hợp hơn cho dữ liệu bảng.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 26: Giả sử bạn muốn nghiên cứu tác động của giá xăng lên lượng cầu xăng. Sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian, bạn nên lo ngại về vấn đề nào sau đây nhất?

Tự tương quan (Autocorrelation).

Đa cộng tuyến (Multicollinearity).

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity).

Bỏ sót biến (Omitted variable bias).

Trong phân tích chuỗi thời gian, tự tương quan (autocorrelation) thường là vấn đề lớn, đặc biệt khi các biến kinh tế vĩ mô có xu hướng biến động theo thời gian một cách có hệ thống. Các vấn đề khác như đa cộng tuyến hoặc phương sai sai số thay đổi có thể ít nghiêm trọng hơn trong bối cảnh này.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 27: Để ước lượng tác động của một chương trình chính sách được thực hiện trên toàn quốc tại một thời điểm cụ thể, phương pháp Sai phân trong Sai phân (Difference-in-Differences - DID) là hữu ích vì:

Luôn cho kết quả ước lượng không chệch.

Kiểm soát được các xu hướng thời gian song song giữa nhóm can thiệp và nhóm đối chứng.

Loại bỏ hoàn toàn vấn đề nội sinh.

Đơn giản hóa quá trình ước lượng hồi quy.

Phương pháp DID so sánh sự thay đổi kết quả theo thời gian giữa nhóm can thiệp (chịu tác động của chính sách) và nhóm đối chứng (không chịu tác động), giúp kiểm soát các xu hướng thời gian song song và ước lượng tác động nhân quả của chính sách.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 28: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, nếu bạn thêm một biến độc lập không liên quan đến biến phụ thuộc, điều gì sẽ xảy ra với R-squared điều chỉnh (adjusted R-squared)?

R-squared điều chỉnh sẽ luôn tăng.

R-squared điều chỉnh sẽ luôn giảm.

R-squared điều chỉnh có thể tăng hoặc giảm.

R-squared điều chỉnh sẽ không thay đổi.

R-squared điều chỉnh phạt việc thêm biến độc lập không cần thiết vào mô hình. Nếu biến mới không thực sự cải thiện độ phù hợp của mô hình, R-squared điều chỉnh có thể giảm, không giống như R-squared thông thường luôn tăng hoặc giữ nguyên khi thêm biến.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 29: Giả sử bạn có một biến định tính (qualitative variable) với 4 nhóm khác nhau (ví dụ: vùng miền: Bắc, Trung, Nam, Tây Nguyên). Khi đưa biến này vào mô hình hồi quy, bạn cần tạo bao nhiêu biến giả (dummy variables)?

Để biểu diễn một biến định tính với 'k' nhóm, bạn cần tạo 'k-1' biến giả để tránh bẫy biến giả (dummy variable trap) và đảm bảo mô hình có thể xác định được. Với 4 nhóm, cần 4-1 = 3 biến giả.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 13

Câu 30: Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (Generalized Least Squares - GLS) thường được sử dụng khi mô hình hồi quy vi phạm giả định nào của OLS?

Tính tuyến tính.

Tính ngoại sinh.

Không đa cộng tuyến.

Phương sai sai số thay đổi (Heteroscedasticity) hoặc tự tương quan (Autocorrelation).

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

GLS là phương pháp ước lượng hiệu quả hơn OLS khi có phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) hoặc tự tương quan (autocorrelation) trong sai số, vì nó điều chỉnh để tính đến cấu trúc phương sai-hiệp phương sai của sai số.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 14

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 1: Trong kinh tế lượng, khi nào thì phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) được coi là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất (BLUE)?

Khi mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Khi các giả định Gauss-Markov được thỏa mãn.

Khi có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số.

Khi kích thước mẫu rất lớn (n > 1000).

BLUE là viết tắt của Best Linear Unbiased Estimator. Các giả định Gauss-Markov đảm bảo rằng OLS là BLUE. Giả định quan trọng nhất là các sai số có kỳ vọng bằng 0, phương sai không đổi và không tự tương quan, cùng với việc không có đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập và biến độc lập không tương quan với sai số.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 2: Một nhà kinh tế lượng ước lượng mô hình hồi quy đơn giản về tiền lương theo số năm kinh nghiệm làm việc. Kết quả cho thấy hệ số của biến kinh nghiệm là 0.05 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này có ý nghĩa gì?

Tiền lương trung bình tăng 5% khi kinh nghiệm tăng thêm 1 năm.

Kinh nghiệm làm việc giải thích được 5% sự biến thiên của tiền lương.

Với mỗi năm kinh nghiệm tăng thêm, tiền lương dự kiến tăng thêm 0.05 đơn vị.

Nếu kinh nghiệm bằng 0, tiền lương dự kiến là 0.05 đơn vị.

Hệ số 0.05 có nghĩa là cứ mỗi năm kinh nghiệm tăng lên, tiền lương dự kiến tăng thêm 0.05 đơn vị (ví dụ: 0.05 triệu đồng). Ý nghĩa thống kê cho thấy mối quan hệ này không phải do ngẫu nhiên.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 3: Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) trong mô hình hồi quy bội gây ra hậu quả chính nào?

Ước lượng hệ số hồi quy bị chệch và không nhất quán.

Mô hình trở nên không phù hợp và mất đi ý nghĩa kinh tế.

Khả năng dự báo của mô hình giảm xuống đáng kể.

Phương sai của các ước lượng hệ số hồi quy tăng lên, làm giảm độ tin cậy của kiểm định giả thuyết.

Đa cộng tuyến làm cho các ước lượng OLS vẫn không chệch và nhất quán, nhưng phương sai của các ước lượng tăng lên đáng kể, làm cho các kiểm định giả thuyết kém tin cậy (ví dụ, tăng nguy cơ chấp nhận giả thuyết sai H0).

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 4: Để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) trong mô hình hồi quy, kiểm định White thường được sử dụng. Giả thuyết H0 trong kiểm định White là gì?

Phương sai của sai số không thay đổi theo các biến độc lập (homoskedasticity).

Phương sai của sai số thay đổi theo các biến độc lập (heteroskedasticity).

Các biến độc lập có tương quan tuyến tính với nhau (multicollinearity).

Mô hình hồi quy có dạng hàm số sai.

Kiểm định White kiểm tra xem phương sai của sai số có thay đổi theo các biến độc lập hay không. Giả thuyết H0 là phương sai sai số không đổi (homoskedasticity).

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 5: Khi mô hình hồi quy có hiện tượng tự tương quan bậc nhất (AR(1)) dương giữa các sai số, điều gì xảy ra với ước lượng OLS và kiểm định t?

Ước lượng OLS trở nên chệch và kiểm định t trở nên bảo thủ hơn.

Ước lượng OLS vẫn không chệch nhưng sai số chuẩn bị ước tính thấp hơn, làm cho kiểm định t có xu hướng bác bỏ H0 dễ dàng hơn.

Ước lượng OLS không còn hiệu quả nhưng kiểm định t vẫn đáng tin cậy.

Cả ước lượng OLS và kiểm định t đều không bị ảnh hưởng bởi tự tương quan.

Tự tương quan dương thường làm cho sai số chuẩn của các ước lượng OLS bị ước tính thấp hơn so với thực tế. Điều này dẫn đến việc các kiểm định t có xu hướng bác bỏ giả thuyết H0 một cách sai lầm (type I error) nhiều hơn mức ý nghĩa danh nghĩa.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 6: Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (ví dụ: có/không tham gia lực lượng lao động), mô hình nào sau đây thường được sử dụng?

Mô hình hồi quy tuyến tính thông thường (OLS).

Mô hình biến công cụ (Instrumental Variables Regression).

Mô hình Logit hoặc Probit.

Mô hình chuỗi thời gian ARIMA.

Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân, mô hình tuyến tính thông thường (OLS) không còn phù hợp do vi phạm các giả định. Các mô hình như Logit và Probit được thiết kế đặc biệt để xử lý biến phụ thuộc nhị phân, đảm bảo giá trị dự đoán nằm trong khoảng [0, 1].

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 7: Hệ số xác định R-squared trong mô hình hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?

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

Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.

Độ lớn của tác động trung bình của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Phương sai của sai số ngẫu nhiên trong mô hình.

R-squared đo lường tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Nó cho biết mô hình phù hợp với dữ liệu đến mức nào, nhưng không phải là thước đo duy nhất về chất lượng mô hình.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 8: Giả sử bạn muốn ước lượng tác động nhân quả của một chương trình đào tạo nghề lên thu nhập của người lao động. Điều gì là thách thức chính trong việc sử dụng dữ liệu quan sát và phương pháp hồi quy thông thường?

Thiếu dữ liệu về thu nhập trước khi tham gia chương trình.

Kích thước mẫu quá nhỏ để ước lượng tác động chính xác.

Vấn đề lựa chọn (selection bias), tức là những người tham gia chương trình có thể khác biệt một cách hệ thống so với những người không tham gia.

Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình.

Thách thức chính là vấn đề 'lựa chọn' (selection bias). Những người tham gia chương trình đào tạo có thể khác biệt một cách hệ thống so với những người không tham gia (ví dụ, có động lực cao hơn), và những khác biệt này có thể ảnh hưởng đến thu nhập, làm lẫn lộn tác động thực sự của chương trình.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 9: Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong kinh tế lượng?

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).

Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation).

Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity).

Vấn đề nội sinh (endogeneity), ví dụ do biến bỏ sót hoặc quan hệ nhân quả hai chiều.

Phương pháp IV được sử dụng để giải quyết vấn đề nội sinh (endogeneity), thường xảy ra khi có biến bỏ sót, sai số đo lường hoặc quan hệ nhân quả hai chiều. Biến công cụ phải có tương quan với biến nội sinh nhưng không tương quan với sai số.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 10: Trong phân tích chuỗi thời gian, hiện tượng 'nghiệm đơn vị' (unit root) thường xuất hiện ở các chuỗi nào và gây ra vấn đề gì?

Chuỗi thời gian không dừng (non-stationary time series), dẫn đến nguy cơ hồi quy giả mạo (spurious regression).

Chuỗi thời gian dừng (stationary time series), làm cho các ước lượng OLS trở nên không hiệu quả.

Chuỗi thời gian có tính mùa vụ, gây khó khăn cho việc dự báo.

Chuỗi thời gian có phương sai thay đổi, làm cho kiểm định t không còn tin cậy.

Nghiệm đơn vị thường xuất hiện trong các chuỗi thời gian không dừng (non-stationary time series). Nếu hồi quy các chuỗi không dừng với nhau, có thể dẫn đến hồi quy giả mạo (spurious regression), tức là tìm ra mối quan hệ có ý nghĩa thống kê nhưng thực chất không có ý nghĩa kinh tế.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 11: Để kiểm tra tính dừng của một chuỗi thời gian, kiểm định nào sau đây thường được sử dụng?

Kiểm định White.

Kiểm định Dickey-Fuller (DF) hoặc Augmented Dickey-Fuller (ADF).

Kiểm định Wald.

Kiểm định Breusch-Pagan.

Kiểm định Dickey-Fuller (và các biến thể của nó như Augmented Dickey-Fuller - ADF) là kiểm định thống kê phổ biến để kiểm tra sự tồn tại của nghiệm đơn vị trong chuỗi thời gian.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 12: Mô hình VAR (Vector Autoregression) thường được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến nào?

Biến phụ thuộc và một biến độc lập.

Biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập độc lập với nhau.

Nhiều chuỗi thời gian nội sinh, có thể tác động lẫn nhau.

Biến định tính và biến định lượng.

Mô hình VAR được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ tương tác động giữa nhiều chuỗi thời gian. Nó coi tất cả các biến trong hệ thống là nội sinh và cho phép các biến tác động lẫn nhau qua thời gian.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 13: Trong mô hình Logit, hệ số hồi quy được diễn giải như thế nào?

Thay đổi trực tiếp trong biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Phần trăm thay đổi trong biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Thay đổi trong logarit tự nhiên của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi một đơn vị.

Thông qua tỷ số odds (odds ratio) hoặc hiệu ứng biên (marginal effect) để diễn giải tác động lên xác suất.

Trong mô hình Logit, hệ số hồi quy không được diễn giải trực tiếp như trong mô hình tuyến tính. Thay vào đó, chúng thường được chuyển đổi thành 'tỷ sốodds' (odds ratio) hoặc 'hiệu ứng biên' (marginal effect) để diễn giải tác động của biến độc lập lên xác suất của biến phụ thuộc.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 14: Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?

Sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) hoặc phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát hóa (GLS).

Thêm biến tương tác vào mô hình.

Loại bỏ các biến độc lập có tương quan cao.

Lấy logarit tự nhiên của tất cả các biến trong mô hình.

Có nhiều phương pháp để khắc phục heteroskedasticity. Ước lượng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) như White standard errors là phổ biến vì chúng cho phép suy diễn thống kê tin cậy ngay cả khi có heteroskedasticity. Các phương pháp khác như GLS cũng có thể được sử dụng.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 15: Trong phân tích hồi quy, biến bỏ sót (omitted variable bias) gây ra vấn đề gì?

Làm tăng phương sai của các ước lượng hệ số hồi quy.

Gây ra chệch ước lượng (bias) cho các hệ số hồi quy của các biến khác trong mô hình.

Làm giảm R-squared của mô hình.

Dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến.

Biến bỏ sót gây ra chệch ước lượng (omitted variable bias) nếu biến bỏ sót có tương quan với cả biến độc lập đưa vào mô hình và biến phụ thuộc. Khi đó, hệ số của biến độc lập sẽ phản ánh cả tác động của chính nó và tác động 'gián tiếp' của biến bỏ sót.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 16: Một nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng (panel data) để phân tích tác động của chính sách giảm thuế doanh nghiệp lên đầu tư. Nếu có các yếu tố không quan sát được ở cấp độ doanh nghiệp (ví dụ: năng lực quản lý) vừa ảnh hưởng đến đầu tư vừa có thể liên quan đến chính sách thuế, phương pháp nào sau đây phù hợp để kiểm soát các yếu tố này?

Mô hình Pooled OLS (hồi quy gộp).

Mô hình biến công cụ (Instrumental Variables).

Mô hình tác động cố định (Fixed Effects) hoặc tác động ngẫu nhiên (Random Effects).

Mô hình sai phân bậc nhất (First Difference).

Dữ liệu bảng cho phép sử dụng các phương pháp như 'tác động cố định' (fixed effects) hoặc 'tác động ngẫu nhiên' (random effects) để kiểm soát các yếu tố không quan sát được, bất biến theo thời gian ở cấp độ đơn vị quan sát (trong trường hợp này là doanh nghiệp). Phương pháp tác động cố định thường được ưu tiên hơn khi có nghi ngờ về tương quan giữa các yếu tố không quan sát được và biến độc lập.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 17: Trong phân tích dữ liệu bảng, sự khác biệt chính giữa mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects) là gì?

Mô hình tác động cố định phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian, còn mô hình tác động ngẫu nhiên phù hợp với dữ liệu cắt ngang.

Mô hình tác động cố định cho phép tương quan giữa yếu tố không quan sát được và biến độc lập, trong khi mô hình tác động ngẫu nhiên giả định không có tương quan.

Mô hình tác động cố định hiệu quả hơn khi kích thước mẫu nhỏ, còn mô hình tác động ngẫu nhiên hiệu quả hơn khi kích thước mẫu lớn.

Mô hình tác động cố định chỉ sử dụng dữ liệu biến thiên 'trong' đơn vị quan sát, còn mô hình tác động ngẫu nhiên sử dụng cả biến thiên 'trong' và 'giữa' các đơn vị.

Mô hình tác động cố định kiểm soát các yếu tố không quan sát được bằng cách loại bỏ trung bình theo thời gian trong từng đơn vị quan sát. Nó giả định rằng các yếu tố không quan sát được có thể tương quan với các biến độc lập. Mô hình tác động ngẫu nhiên giả định rằng các yếu tố không quan sát được không tương quan với các biến độc lập và coi chúng như một thành phần sai số bổ sung.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 18: Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FE) và mô hình tác động ngẫu nhiên (RE) trong dữ liệu bảng. Giả thuyết H0 trong kiểm định Hausman là gì?

Mô hình tác động cố định (FE) là phù hợp hơn.

Mô hình tác động ngẫu nhiên (RE) bị chệch.

Không có sự khác biệt hệ thống giữa các ước lượng từ mô hình tác động cố định (FE) và tác động ngẫu nhiên (RE), tức là mô hình tác động ngẫu nhiên là nhất quán.

Cả hai mô hình tác động cố định (FE) và tác động ngẫu nhiên (RE) đều bị chệch.

Kiểm định Hausman kiểm tra xem có sự khác biệt đáng kể giữa các ước lượng FE và RE hay không. Giả thuyết H0 là không có sự khác biệt hệ thống (tức là mô hình RE là nhất quán và hiệu quả hơn dưới H0). Nếu bác bỏ H0, nên sử dụng mô hình FE.

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 19: Trong mô hình sai phân bậc nhất (First Difference) cho dữ liệu bảng, chúng ta thực hiện phép biến đổi nào trên dữ liệu gốc?

Lấy trung bình theo thời gian của mỗi biến cho từng đơn vị quan sát.

Chuẩn hóa các biến bằng cách trừ đi giá trị trung bình và chia cho độ lệch chuẩn.

Lấy logarit tự nhiên của tất cả các biến.

Lấy sai phân giữa giá trị hiện tại và giá trị kỳ trước của mỗi biến cho từng đơn vị quan sát.

Mô hình sai phân bậc nhất loại bỏ các yếu tố không quan sát được, bất biến theo thời gian bằng cách lấy sai phân giữa các giá trị của mỗi biến ở thời điểm t và thời điểm t-1 cho mỗi đơn vị quan sát. Điều này tương đương với việc hồi quy sai phân của biến phụ thuộc lên sai phân của các biến độc lập.

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 20: Phương pháp 'sai phân trong sai phân' (Difference-in-Differences - DID) thường được sử dụng để ước lượng tác động của chính sách trong bối cảnh nào?

Khi có 'thí nghiệm tự nhiên' hoặc can thiệp chính sách ảnh hưởng đến một nhóm (nhóm can thiệp) nhưng không ảnh hưởng đến nhóm khác (nhóm đối chứng), và có dữ liệu trước và sau can thiệp.

Khi muốn so sánh sự khác biệt giữa các nhóm khác nhau tại một thời điểm duy nhất.

Khi dữ liệu có cấu trúc chuỗi thời gian dài và muốn dự báo giá trị tương lai.

Khi có nhiều biến độc lập và muốn kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến.

DID là phương pháp bán thực nghiệm (quasi-experimental) phổ biến để ước lượng tác động của một can thiệp (ví dụ: chính sách) khi có một nhóm được can thiệp (treatment group) và một nhóm không được can thiệp (control group), và dữ liệu được thu thập trước và sau can thiệp.

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 21: Giả sử bạn sử dụng phương pháp DID để đánh giá tác động của một chính sách mới. Điều kiện 'xu hướng song song' (parallel trends assumption) là gì và tại sao nó quan trọng?

Yếu tố không quan sát được phải giống nhau giữa nhóm can thiệp và nhóm đối chứng.

Trước khi có chính sách, xu hướng của biến kết quả theo thời gian phải song song giữa nhóm can thiệp và nhóm đối chứng. Điều này đảm bảo sự khác biệt sau can thiệp phản ánh tác động của chính sách, không phải do xu hướng khác biệt vốn có.

Kích thước của nhóm can thiệp và nhóm đối chứng phải bằng nhau.

Chính sách phải được thực hiện ngẫu nhiên giữa các đơn vị quan sát.

Điều kiện 'xu hướng song song' là giả định then chốt trong DID. Nó đòi hỏi rằng, nếu không có chính sách can thiệp, xu hướng của biến kết quả theo thời gian ở nhóm can thiệp và nhóm đối chứng sẽ song song với nhau. Nếu vi phạm giả định này, sự khác biệt sau can thiệp có thể không phản ánh tác động thực sự của chính sách.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 22: Trong hồi quy phân vị (Quantile Regression), chúng ta ước lượng hệ số hồi quy tại phân vị nào của phân phối có điều kiện của biến phụ thuộc?

Giá trị trung bình.

Giá trị trung vị (phân vị thứ 50).

Một phân vị cụ thể (ví dụ: phân vị thứ 25, 50, 75, 90, v.v.).

Giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.

Hồi quy phân vị cho phép ước lượng tác động của biến độc lập lên các phân vị khác nhau của phân phối có điều kiện của biến phụ thuộc (ví dụ: phân vị trung vị, phân vị 25%, phân vị 75%, v.v.). Điều này hữu ích khi tác động có thể khác nhau ở các phần khác nhau của phân phối.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 23: Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) là một phương pháp ước lượng tổng quát, thường được sử dụng khi nào?

Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.

Khi mô hình là tuyến tính và thỏa mãn các giả định Gauss-Markov.

Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.

Trong nhiều tình huống, đặc biệt khi có nội sinh, phương sai sai số thay đổi, hoặc tự tương quan, và có thể xác định các 'điều kiện mômen'.

GMM là phương pháp ước lượng linh hoạt, có thể sử dụng trong nhiều tình huống, đặc biệt khi có nội sinh, phương sai sai số thay đổi, hoặc tự tương quan. Nó dựa trên việc sử dụng 'điều kiện mômen' (moment conditions) để ước lượng tham số.

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 24: Trong kinh tế lượng vi mô ứng dụng, dữ liệu 'hộ gia đình' thường thuộc loại dữ liệu nào?

Dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy.

Dữ liệu bảng (panel data) hoặc dữ liệu cắt ngang lặp lại (repeated cross-sections).

Dữ liệu không gian (spatial data).

Dữ liệu thực nghiệm (experimental data).

Dữ liệu hộ gia đình thường là dữ liệu bảng (panel data) hoặc dữ liệu cắt ngang lặp lại (repeated cross-sections). Dữ liệu bảng theo dõi cùng một hộ gia đình qua nhiều thời kỳ, trong khi dữ liệu cắt ngang lặp lại thu thập thông tin từ các hộ gia đình khác nhau trong mỗi kỳ.

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 25: Trong kinh tế lượng tài chính, mô hình ARCH và GARCH được sử dụng để mô hình hóa đặc tính nào của chuỗi lợi suất tài sản?

Giá trị trung bình của lợi suất.

Xu hướng tuyến tính của lợi suất.

Phương sai có điều kiện thay đổi (conditional heteroskedasticity) hay 'tính cụm biến động' (volatility clustering).

Tự tương quan trong lợi suất.

Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) và GARCH (Generalized ARCH) được thiết kế để mô hình hóa 'phương sai có điều kiện thay đổi' (conditional heteroskedasticity) hay 'tính cụm biến động' (volatility clustering) thường thấy trong chuỗi lợi suất tài sản. Phương sai có điều kiện thay đổi có nghĩa là phương sai của lợi suất ở thời điểm hiện tại phụ thuộc vào phương sai của lợi suất trong quá khứ.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 26: Để dự báo chuỗi thời gian, mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) kết hợp các thành phần nào?

Thành phần tự hồi quy (AR), thành phần tích hợp (I), và thành phần trung bình trượt (MA).

Thành phần xu hướng (Trend), thành phần mùa vụ (Seasonal), và thành phần ngẫu nhiên (Random).

Thành phần tuyến tính (Linear), thành phần bậc hai (Quadratic), và thành phần mũ (Exponential).

Thành phần nội sinh (Endogenous), thành phần ngoại sinh (Exogenous), và thành phần công cụ (Instrumental).

Mô hình ARIMA kết hợp ba thành phần: thành phần tự hồi quy (AR), thành phần tích hợp (I - để làm cho chuỗi dừng nếu cần), và thành phần trung bình trượt (MA). Các tham số (p, d, q) xác định bậc của mỗi thành phần.

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 27: Trong mô hình ARIMA(p, d, q), tham số 'd' biểu thị điều gì?

Bậc tự hồi quy (AR).

Bậc sai phân (Integrated) cần thiết để làm cho chuỗi dừng.

Bậc trung bình trượt (MA).

Độ trễ tối đa trong mô hình.

Tham số 'd' trong ARIMA(p, d, q) biểu thị bậc sai phân cần thiết để làm cho chuỗi thời gian trở thành dừng. Nếu d=0, chuỗi đã dừng ở mức gốc; nếu d=1, cần sai phân bậc nhất; nếu d=2, cần sai phân bậc hai, v.v.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 28: Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy và nhận thấy giá trị thống kê F rất lớn và có ý nghĩa thống kê cao. Điều này có ý nghĩa gì về mô hình?

Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Mô hình phù hợp tổng thể (overall fit) là có ý nghĩa thống kê, tức là ít nhất một trong các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.

Các hệ số hồi quy của tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê.

Thống kê F trong hồi quy kiểm định giả thuyết H0 rằng tất cả các hệ số của các biến độc lập trong mô hình đồng thời bằng 0. Nếu thống kê F lớn và có ý nghĩa, bác bỏ H0, nghĩa là ít nhất một trong các biến độc lập có tác động có ý nghĩa thống kê lên biến phụ thuộc.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 29: Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I (Type I error) là gì?

Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 thực sự sai.

Không bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 thực sự đúng.

Không bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 thực sự sai.

Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 thực sự đúng.

Lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 thực sự đúng. Xác suất mắc lỗi loại I được gọi là mức ý nghĩa (significance level), thường ký hiệu là alpha (α).

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 14

Câu 30: Khi lựa chọn mô hình kinh tế lượng, nguyên tắc 'tiết kiệm' (parsimony) đề xuất điều gì?

Luôn lựa chọn mô hình có R-squared cao nhất.

Ưu tiên mô hình đơn giản nhất có thể giải thích tốt dữ liệu, tránh mô hình quá phức tạp không cần thiết.

Sử dụng tất cả các biến có sẵn trong dữ liệu để tránh biến bỏ sót.

Lựa chọn mô hình có nhiều tương tác và biến bậc cao để tăng độ phù hợp.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Nguyên tắc 'tiết kiệm' (parsimony) trong mô hình hóa khuyến khích lựa chọn mô hình đơn giản nhất có thể giải thích tốt dữ liệu. Điều này có nghĩa là ưu tiên mô hình với ít biến độc lập và tham số hơn, tránh 'quá khớp' (overfitting) dữ liệu mẫu và cải thiện khả năng khái quát hóa ra ngoài mẫu.

Bạn đã sẵn sàng chưa? 45 phút làm bài bắt đầu!!!

Bạn đã hết giờ làm bài! Xem kết quả các câu hỏi đã làm nhé!!!

Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Trắc nghiệm Kinh tế lượng - Đề 15

1 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 1: Mô hình hồi quy tuyến tính bội Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + u giả định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và các biến độc lập X₁, X₂ là tuyến tính theo:

Các biến độc lập X₁ và X₂

Biến phụ thuộc Y

Các tham số (hệ số hồi quy) β₀, β₁, β₂

Sai số ngẫu nhiên u

Mô hình hồi quy tuyến tính giả định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là tuyến tính theo CÁC HỆ SỐ (tham số) của mô hình (β₀, β₁, β₂), chứ không nhất thiết là tuyến tính theo bản thân các biến X.

2 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 2: Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn Yᵢ = β₀ + β₁Xᵢ + uᵢ, giả định 'Kỳ vọng có điều kiện của sai số là bằng 0' (E(uᵢ|Xᵢ) = 0) có ý nghĩa quan trọng nhất là gì?

Đảm bảo các ước lượng OLS của hệ số hồi quy là không chệch.

Đảm bảo phương sai của sai số là hằng số (không có phương sai sai số thay đổi).

Đảm bảo các quan sát sai số là độc lập với nhau (không có tự tương quan).

Đảm bảo sai số tuân theo phân phối chuẩn.

Giả định E(uᵢ|Xᵢ) = 0 đảm bảo rằng biến độc lập X không có mối tương quan với sai số u. Điều này là cần thiết để các ước lượng OLS (β̂₀, β̂₁) là không chệch (unbiased). Nếu X và u có tương quan, ước lượng sẽ bị chệch.

3 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 3: Giả sử bạn ước lượng mô hình Y = β₀ + β₁X + u và thu được kết quả β̂₁ = 0.5 với sai số chuẩn (standard error) SE(β̂₁) = 0.2. Để kiểm định giả thiết H₀: β₁ = 0 chống lại H₁: β₁ ≠ 0 ở mức ý nghĩa 5%, bạn sẽ tính giá trị thống kê kiểm định t là bao nhiêu?

0.2

2.5

0.5

Không thể tính được nếu không biết cỡ mẫu.

Giá trị thống kê t được tính bằng (Ước lượng - Giá trị giả thiết) / Sai số chuẩn. Ở đây, giá trị giả thiết là 0. t = (0.5 - 0) / 0.2 = 2.5.

4 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 4: Hệ số xác định R-squared (R²) trong mô hình hồi quy tuyến tính bội đo lường điều gì?

Mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc và một biến độc lập duy nhất.

Độ tin cậy của các ước lượng OLS.

Sự tồn tại của phương sai sai số thay đổi.

Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.

R-squared là tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc (Y) được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Nó nằm trong khoảng từ 0 đến 1.

5 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 5: Khi thêm một biến độc lập mới vào mô hình hồi quy tuyến tính bội, giá trị của R-squared sẽ:

Luôn giảm.

Luôn không đổi.

Luôn không giảm (có thể tăng hoặc giữ nguyên).

Có thể tăng hoặc giảm tùy thuộc vào ý nghĩa thống kê của biến mới.

Khi thêm một biến độc lập mới, Tổng bình phương được giải thích (ESS) sẽ không giảm, và thường tăng lên (trừ trường hợp biến mới hoàn toàn không liên quan và ước lượng hệ số của nó bằng 0). Tổng bình phương biến thiên (TSS) không đổi. Do R² = ESS/TSS, R² sẽ không giảm, và thường tăng.

6 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 6: Vấn đề đa cộng tuyến (multicollinearity) nghiêm trọng trong mô hình hồi quy tuyến tính bội xảy ra khi:

Hai hoặc nhiều biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ tuyến tính gần hoặc chính xác.

Sai số ngẫu nhiên có phương sai không đổi.

Sai số ngẫu nhiên có tương quan với biến độc lập.

Sai số ngẫu nhiên giữa các quan sát có tương quan với nhau.

Đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra khi có mối quan hệ tuyến tính gần hoặc chính xác giữa hai hoặc nhiều biến độc lập. Điều này gây khó khăn trong việc ước lượng riêng lẻ ảnh hưởng của từng biến độc lập.

7 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 7: Hậu quả chính của đa cộng tuyến nghiêm trọng đối với các ước lượng OLS là gì?

Ước lượng OLS trở nên chệch và không nhất quán.

Phương sai của sai số ngẫu nhiên không còn hằng số.

Tồn tại tự tương quan trong sai số ngẫu nhiên.

Phương sai và sai số chuẩn của các ước lượng hệ số hồi quy tăng lên đáng kể.

Đa cộng tuyến không làm mất tính không chệch, nhất quán hay hiệu quả nhất của ước lượng OLS (nếu các giả định CLRM khác được thỏa mãn). Hậu quả chính là làm tăng phương sai và sai số chuẩn của các ước lượng hệ số, dẫn đến các kiểm định t kém chính xác (giá trị t nhỏ, p-value lớn) và khoảng tin cậy rộng.

8 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 8: Để phát hiện phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity), phương pháp nào sau đây thường được sử dụng?

Kiểm định Durbin-Watson.

Hệ số phóng đại phương sai (VIF).

Kiểm định t.

Kiểm định White hoặc kiểm định Breusch-Pagan.

Kiểm định White và kiểm định Breusch-Pagan là hai trong số các kiểm định thống kê phổ biến nhất để phát hiện phương sai sai số thay đổi. Biểu đồ phần dư cũng là một công cụ trực quan hữu ích.

9 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 9: Nếu mô hình hồi quy có phương sai sai số thay đổi nhưng bạn vẫn sử dụng ước lượng OLS thông thường, hậu quả là gì?

Ước lượng OLS sẽ bị chệch.

Ước lượng OLS sẽ không nhất quán.

Các công thức tính sai số chuẩn của ước lượng OLS trở nên không chính xác, làm cho kiểm định giả thiết không đáng tin cậy.

Hệ số xác định R-squared trở nên âm.

Phương sai sai số thay đổi không làm mất tính không chệch và nhất quán của ước lượng OLS. Tuy nhiên, nó làm cho các ước lượng OLS không còn là hiệu quả nhất (Best Linear Unbiased Estimator - BLUE). Quan trọng hơn, công thức tính phương sai và sai số chuẩn thông thường của ước lượng OLS trở nên không chính xác, dẫn đến các kiểm định t và F không đáng tin cậy.

10 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 10: Một cách để xử lý phương sai sai số thay đổi khi không biết dạng cụ thể của nó là sử dụng:

Sai số chuẩn vững (Robust standard errors).

Ước lượng Bình phương nhỏ nhất có trọng số (WLS).

Biến đổi logarit cho biến phụ thuộc.

Loại bỏ các quan sát ngoại lai.

Sai số chuẩn vững (robust standard errors, còn gọi là White standard errors hoặc Huber-White standard errors) được tính toán theo cách có thể xử lý phương sai sai số thay đổi mà không yêu cầu biết dạng cụ thể của nó. Điều này cho phép thực hiện kiểm định t và F đáng tin cậy hơn, mặc dù ước lượng hệ số vẫn là OLS.

11 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 11: Tự tương quan (autocorrelation) trong sai số ngẫu nhiên uᵢ xảy ra khi:

Sai số ngẫu nhiên có phương sai thay đổi theo giá trị của biến độc lập.

Sai số ngẫu nhiên của một quan sát có tương quan với sai số ngẫu nhiên của quan sát khác.

Biến độc lập có tương quan với sai số ngẫu nhiên.

Các biến độc lập có tương quan cao với nhau.

Tự tương quan là hiện tượng sai số của một quan sát có tương quan với sai số của các quan sát khác, thường xảy ra trong dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu bảng. Cụ thể, sai số uᵢ có tương quan với uⱼ khi i ≠ j.

12 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 12: Kiểm định Durbin-Watson thường được sử dụng để phát hiện vấn đề nào trong mô hình hồi quy?

Tự tương quan bậc nhất trong sai số.

Phương sai sai số thay đổi.

Đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Biến bị bỏ sót trong mô hình.

Kiểm định Durbin-Watson là một kiểm định phổ biến để phát hiện tự tương quan bậc nhất (first-order autocorrelation) trong sai số của mô hình hồi quy, đặc biệt hữu ích cho dữ liệu chuỗi thời gian.

13 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 13: Giả sử bạn ước lượng mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian và chỉ số Durbin-Watson thu được là 0.8. Dấu hiệu này gợi ý điều gì?

Không có vấn đề tự tương quan.

Có thể có tự tương quan dương bậc nhất.

Có thể có tự tương quan âm bậc nhất.

Có vấn đề phương sai sai số thay đổi.

Chỉ số Durbin-Watson nằm trong khoảng [0, 4]. Giá trị gần 2 cho thấy không có tự tương quan. Giá trị gần 0 gợi ý tự tương quan dương, còn giá trị gần 4 gợi ý tự tương quan âm. Chỉ số 0.8 (gần 0) là dấu hiệu mạnh mẽ của tự tương quan dương bậc nhất.

14 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 14: Biến giả (dummy variable) được sử dụng trong mô hình hồi quy để:

Chuyển đổi các biến liên tục sang dạng nhị phân.

Phát hiện và xử lý đa cộng tuyến.

Kiểm tra tính chuẩn của phân phối sai số.

Đưa các biến định tính (phân loại) vào mô hình hồi quy.

Biến giả là biến định tính được mã hóa bằng số (thường là 0 hoặc 1) để đưa các yếu tố định tính (như giới tính, vùng miền, mùa vụ) vào mô hình hồi quy, nhằm kiểm soát hoặc đo lường ảnh hưởng của chúng lên biến phụ thuộc.

15 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 15: Trong mô hình hồi quy sử dụng biến giả, nếu một biến định tính có K phạm trù (ví dụ: 3 vùng miền: Bắc, Trung, Nam), bạn nên đưa vào mô hình bao nhiêu biến giả để tránh bẫy biến giả (dummy variable trap)?

K biến giả.

K-1 biến giả.

K+1 biến giả.

Số lượng biến giả không quan trọng.

Để tránh bẫy biến giả (đa cộng tuyến hoàn hảo), bạn cần bỏ lại một phạm trù làm nhóm tham chiếu (reference group). Số lượng biến giả cần đưa vào bằng số phạm trù trừ đi 1. Với K phạm trù, cần K-1 biến giả.

16 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 16: Giả sử bạn ước lượng mô hình: Lương = β₀ + β₁*GiớiTính + β₂*KinhNghiem + u, trong đó GiớiTính là biến giả = 1 nếu là Nữ, = 0 nếu là Nam. Hệ số β₁ trong mô hình này đo lường điều gì?

Lương trung bình của nhóm Nữ.

Lương trung bình của nhóm Nam.

Sự khác biệt về lương trung bình giữa nhóm Nữ và nhóm Nam, giữ nguyên KinhNghiem.

Tỷ lệ thay đổi của lương khi GiớiTính thay đổi.

Khi biến giả chỉ có hai giá trị 0 và 1, hệ số của nó (β₁) đo lường sự khác biệt về giá trị trung bình của biến phụ thuộc (Lương) giữa nhóm có biến giả = 1 (Nữ) và nhóm có biến giả = 0 (Nam), khi giữ các biến độc lập khác (KinhNghiem) không đổi.

17 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 17: Vấn đề biến bị bỏ sót (omitted variable bias) xảy ra khi:

Một biến quan trọng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc bị bỏ sót khỏi mô hình và biến đó có tương quan với ít nhất một biến độc lập trong mô hình.

Một biến không quan trọng bị bỏ sót khỏi mô hình.

Tất cả các biến độc lập đều có tương quan cao với nhau.

Sai số ngẫu nhiên có phương sai thay đổi.

Biến bị bỏ sót gây chệch ước lượng OLS nếu biến đó vừa có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc VỪA có tương quan với một hoặc nhiều biến độc lập đã đưa vào mô hình. Nếu chỉ có ảnh hưởng đến Y mà không tương quan với các X khác, nó chỉ làm tăng phương sai sai số.

18 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 18: Giả sử mô hình 'Điểm thi = β₀ + β₁*ThờiGianHoc + u' bị bỏ sót biến 'NăngLực' (biến này có ảnh hưởng dương đến Điểm thi và có tương quan dương với ThờiGianHoc). Ước lượng β̂₁ của 'ThờiGianHoc' trong mô hình bị bỏ sót biến sẽ có xu hướng:

Bị phóng đại (lớn hơn giá trị thực).

Bị thu nhỏ (nhỏ hơn giá trị thực).

Không bị chệch.

Trở thành âm.

Công thức chệch của biến bị bỏ sót: Bias(β̂₁) = β₂ * Corr(X₁, X₂), với X₁=ThờiGianHoc, X₂=NăngLực, β₂ là hệ số của NăngLực trong mô hình đầy đủ. Vì NăngLực ảnh hưởng dương đến Điểm thi (β₂ > 0) và tương quan dương với ThờiGianHoc (Corr(X₁, X₂) > 0), chệch sẽ là dương. Do đó, ước lượng β̂₁ sẽ có xu hướng lớn hơn giá trị thực (bị phóng đại).

19 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 19: Khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, khái niệm tính dừng (stationarity) là quan trọng vì:

Nó giúp phát hiện phương sai sai số thay đổi.

Nó giúp phát hiện đa cộng tuyến.

Nó đảm bảo các kết quả thống kê (như kiểm định t, F) là đáng tin cậy và tránh hồi quy giả tạo.

Nó cho phép sử dụng biến giả một cách hiệu quả.

Tính dừng (weak stationarity) yêu cầu kỳ vọng, phương sai của chuỗi và hiệp phương sai giữa hai thời điểm bất kỳ chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa hai thời điểm đó, chứ không phụ thuộc vào bản thân thời điểm. Hầu hết các kết quả lý thuyết của hồi quy OLS, đặc biệt là cho kiểm định giả thiết, dựa trên giả định về tính dừng của các chuỗi dữ liệu và/hoặc sai số. Hồi quy trên các chuỗi không dừng có thể dẫn đến kết quả hồi quy giả tạo (spurious regression).

20 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 20: Bạn ước lượng mô hình hồi quy và nhận được kết quả sau: R-squared = 0.75, Adjusted R-squared = 0.72. Khoảng cách giữa R-squared và Adjusted R-squared gợi ý điều gì?

Mô hình có thể chứa một hoặc vài biến độc lập không cần thiết.

Mô hình bị phương sai sai số thay đổi.

Mô hình bị tự tương quan.

Tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê cao.

Adjusted R-squared (R̄²) điều chỉnh R² dựa trên số lượng biến độc lập và cỡ mẫu. Nó 'phạt' việc thêm các biến không đóng góp nhiều vào việc giải thích biến thiên của Y. Nếu khoảng cách giữa R² và R̄² lớn, điều đó có thể gợi ý rằng mô hình có chứa một hoặc nhiều biến độc lập không thực sự cần thiết (không có ý nghĩa thống kê).

21 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 21: Khi diễn giải hệ số hồi quy β̂₁ trong mô hình log-lin (ln(Y) = β₀ + β₁X + u), β̂₁ đo lường:

Sự thay đổi tuyệt đối của Y khi X tăng thêm 1 đơn vị.

Sự thay đổi phần trăm (chia 100) của Y khi X tăng thêm 1 đơn vị.

Sự thay đổi tuyệt đối của ln(Y) khi X tăng thêm 1 đơn vị.

Sự thay đổi phần trăm của Y khi X tăng thêm 1 phần trăm.

Trong mô hình log-lin, khi X tăng thêm 1 đơn vị, ln(Y) thay đổi β̂₁ đơn vị. Điều này tương ứng với Y thay đổi khoảng 100*β̂₁ phần trăm. Do đó, β̂₁ đo lường sự thay đổi phần trăm (chia 100) của Y khi X tăng thêm 1 đơn vị.

22 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 22: Bạn muốn kiểm định xem một nhóm gồm 3 biến độc lập có đồng thời bằng 0 hay không trong mô hình hồi quy bội. Loại kiểm định nào phù hợp nhất cho mục đích này?

Kiểm định F.

Kiểm định t.

Kiểm định Durbin-Watson.

Kiểm định White.

Để kiểm định giả thiết chung về một nhóm các hệ số (ví dụ: H₀: β₁ = β₂ = β₃ = 0), kiểm định F là công cụ phù hợp nhất. Kiểm định t chỉ dùng cho kiểm định giả thiết về một hệ số riêng lẻ.

23 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 23: Giả sử bạn ước lượng mô hình Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + β₃(X₁*X₂) + u, trong đó (X₁*X₂) là biến tương tác. Hệ số β₃ trong mô hình này đo lường điều gì?

Ảnh hưởng riêng của X₁ lên Y.

Ảnh hưởng riêng của X₂ lên Y.

Ảnh hưởng chung của X₁ và X₂ lên Y.

Sự thay đổi trong ảnh hưởng của X₁ lên Y khi X₂ thay đổi (hoặc ngược lại).

Biến tương tác (X₁*X₂) cho phép ảnh hưởng của X₁ lên Y phụ thuộc vào giá trị của X₂ (và ngược lại). Hệ số β₃ đo lường sự thay đổi trong ảnh hưởng của X₁ lên Y khi X₂ tăng thêm 1 đơn vị (hoặc sự thay đổi trong ảnh hưởng của X₂ lên Y khi X₁ tăng thêm 1 đơn vị).

24 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 24: Khi sử dụng dữ liệu bảng (Panel Data), bạn có thể kiểm soát được ảnh hưởng của các yếu tố không quan sát được, cố định theo thời gian cho từng đơn vị (ví dụ: đặc điểm riêng của từng công ty không thay đổi theo năm). Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để đạt được điều này?

Mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects Model).

Mô hình OLS thông thường.

Hồi quy trên dữ liệu cắt ngang.

Mô hình tự hồi quy (AR model).

Mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects Model) được thiết kế để kiểm soát các biến không quan sát được, cố định theo thời gian cho từng đơn vị (cá nhân, công ty, quốc gia...). Nó loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố này bằng cách sử dụng biến giả cho từng đơn vị hoặc biến đổi dữ liệu (ví dụ: lấy sai phân).

25 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 25: Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, nếu một chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm rõ rệt theo thời gian, nó có khả năng là chuỗi:

Dừng (Stationary).

Không dừng (Non-stationary).

Có tự tương quan âm.

Có phương sai sai số thay đổi.

Một đặc điểm của chuỗi không dừng là sự hiện diện của xu hướng (trend) hoặc tính ngẫu nhiên (random walk) khiến giá trị trung bình của chuỗi thay đổi theo thời gian. Chuỗi dừng có giá trị trung bình hằng số theo thời gian.

26 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 26: Giả sử bạn ước lượng mô hình Y = β₀ + β₁X + u và biểu đồ phần dư (residuals) cho thấy có hình dạng 'quạt mở rộng' khi giá trị của X tăng lên. Dấu hiệu này gợi ý vấn đề gì?

Đa cộng tuyến.

Tự tương quan.

Phương sai sai số thay đổi.

Biến bị bỏ sót.

Biểu đồ phần dư có hình dạng 'quạt' (phần dư phân tán rộng hơn khi giá trị của biến độc lập hoặc biến phụ thuộc tăng) là dấu hiệu trực quan điển hình của phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).

27 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 27: Mục đích chính của việc sử dụng ước lượng Bình phương nhỏ nhất có trọng số (Weighted Least Squares - WLS) là để:

Xử lý vấn đề phương sai sai số thay đổi.

Xử lý vấn đề tự tương quan.

Xử lý vấn đề đa cộng tuyến.

Ước lượng mô hình với biến phụ thuộc là biến định tính.

WLS là một phương pháp ước lượng được sử dụng khi có phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity). Nó gán trọng số nhỏ hơn cho các quan sát có phương sai sai số lớn hơn và trọng số lớn hơn cho các quan sát có phương sai sai số nhỏ hơn, nhằm khôi phục tính hiệu quả của ước lượng.

28 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 28: Khi phân tích kết quả ước lượng từ phần mềm, giá trị p-value của một hệ số hồi quy cho biết điều gì?

Kích thước của ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Khoảng tin cậy cho ước lượng hệ số.

Mức độ đa cộng tuyến giữa biến độc lập đó và các biến khác.

Mức ý nghĩa nhỏ nhất để bác bỏ giả thiết gốc rằng hệ số đó bằng 0.

Giá trị p-value là mức ý nghĩa nhỏ nhất mà tại đó giả thiết gốc H₀ (thường là hệ số bằng 0) sẽ bị bác bỏ. Một p-value nhỏ (thường nhỏ hơn mức ý nghĩa α đã chọn, ví dụ 0.05) cho thấy có bằng chứng mạnh mẽ để bác bỏ H₀, tức là hệ số có ý nghĩa thống kê khác 0.

29 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 29: Giả sử bạn ước lượng mô hình Y = β₀ + β₁X + u và nhận thấy hệ số β̂₁ có dấu ngược với kỳ vọng lý thuyết. Điều này có thể là dấu hiệu của vấn đề nào sau đây?

Biến bị bỏ sót.

Phương sai sai số thay đổi.

Tự tương quan.

Đa cộng tuyến hoàn hảo.

Dấu của hệ số ước lượng ngược với kỳ vọng lý thuyết là một dấu hiệu mạnh mẽ của vấn đề biến bị bỏ sót quan trọng. Nếu biến bị bỏ sót có tương quan với biến độc lập đang xét và có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc, nó có thể 'làm sai lệch' ước lượng hệ số của biến đã đưa vào mô hình, bao gồm cả dấu của nó.

30 / 30

Category: Trắc nghiệm Kinh tế lượng

Tags: Bộ đề 15

Câu 30: Khi nào thì việc sử dụng ước lượng OLS cho mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (ví dụ: Y=1 nếu mua hàng, Y=0 nếu không mua) trở nên không phù hợp và cần cân nhắc các mô hình khác như Logit hoặc Probit?

Khi có vấn đề đa cộng tuyến.

Khi có vấn đề tự tương quan.

Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1).

Khi cỡ mẫu quá nhỏ.

Xem kết quả

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Nhận kết quả

Xảy ra lỗi

Bước 1: Vào google.com rồi gõ từ khóa:
Copy nhanh thanh-tim-kiem

Bước 2: Trong kết quả tìm kiếm Google, hãy tìm website giống hình bên dưới

Nếu trang 1 không có hãy tìm ở trang 2, 3, 4... nhé trang-google

Bước 3:

Cuộn xuống cuối bài viết rồi bấm vào nút GIỐNG HÌNH DƯỚI và chờ 1 lát để lấy mã:

luot-xem

Nếu tìm không thấy mã bạn có thể Đổi nhiệm vụ để lấy mã khác.

Khi biến phụ thuộc là nhị phân, mô hình OLS (gọi là Mô hình xác suất tuyến tính - Linear Probability Model) vi phạm các giả định cơ bản: 1) Sai số không tuân theo phân phối chuẩn. 2) Phương sai sai số thay đổi (vì sai số chỉ có thể nhận hai giá trị liên quan đến phân phối Bernoulli, phương sai phụ thuộc vào X). 3) Giá trị dự báo có thể nằm ngoài khoảng [0, 1]. Do đó, cần sử dụng các mô hình chuyên biệt như Logit hoặc Probit để xử lý biến phụ thuộc nhị phân.

Đề trắc nghiệm liên quan:

Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Luật Thi Hành Án Dân Sự
Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Truyền Số Liệu
Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Lịch Sử Các Học Thuyết Kinh Tế
Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Lý Thuyết Điều Khiển Tự Động
Đề Thi Thử Trắc Nghiệm Online – Môn Luật Tố Tụng Hành Chính

Đề 01

Đề 02

Đề 03

Đề 04

Đề 05

Đề 06

Đề 07

Đề 08

Đề 09

Đề 10

Đề 11

Đề 12

Đề 13

Đề 14

Đề 15

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quảbạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Đề trắc nghiệm liên quan:

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha

Bạn ơi!!! Để xem được kết quả
bạn vui lòng làm nhiệm vụ nhỏ xíu này nha