1. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) đo lường điều gì?
A. Mối tương quan giữa các biến khác nhau tại cùng một thời điểm.
B. Mối tương quan giữa một biến và chính nó tại các thời điểm khác nhau.
C. Mức độ xu hướng trong chuỗi thời gian.
D. Mức độ mùa vụ trong chuỗi thời gian.
2. Trong mô hình hồi quy tuyến tính, giả định nào sau đây không cần thiết cho các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?
A. Sai số có trung bình bằng 0.
B. Phương sai của sai số không đổi (homoscedasticity).
C. Không có tự tương quan trong sai số.
D. Sai số có phân phối chuẩn.
3. Mục đích của việc sử dụng hàm logarit trong mô hình hồi quy là gì?
A. Để giảm phương sai của sai số.
B. Để làm cho mối quan hệ tuyến tính hơn.
C. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
D. Để giảm đa cộng tuyến.
4. Trong kinh tế lượng, biến công cụ (instrumental variable) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tính nội sinh.
D. Tự tương quan.
5. Phương pháp kiểm định nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Breusch-Pagan.
B. Kiểm định Durbin-Watson.
C. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
D. Kiểm định White.
6. Kiểm định White được sử dụng để kiểm tra hiện tượng gì?
A. Đa cộng tuyến.
B. Tự tương quan.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tính nội sinh.
7. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình hồi quy?
A. Kiểm định Durbin-Watson.
B. Kiểm định Breusch-Pagan.
C. Kiểm định Ramsey RESET.
D. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller.
8. Hệ số tương quan (correlation coefficient) có giá trị nằm trong khoảng nào?
A. Từ 0 đến 1.
B. Từ -1 đến 0.
C. Từ -∞ đến +∞.
D. Từ -1 đến +1.
9. Điều gì xảy ra với mức ý nghĩa (significance level) khi tăng kích thước mẫu?
A. Mức ý nghĩa tăng.
B. Mức ý nghĩa giảm.
C. Mức ý nghĩa không thay đổi.
D. Mức ý nghĩa trở nên không xác định.
10. Sai số loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không đúng khi nó thực sự sai.
C. Bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
D. Chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
11. Trong mô hình hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để biểu diễn điều gì?
A. Một biến liên tục.
B. Một biến phân loại (categorical variable).
C. Một biến đếm.
D. Một biến bị kiểm duyệt.
12. Điều gì xảy ra với các ước lượng OLS khi bỏ qua một biến quan trọng (omitted variable) trong mô hình?
A. Các ước lượng trở nên không chệch (unbiased).
B. Các ước lượng trở nên chệch (biased).
C. Phương sai của các ước lượng giảm.
D. R-squared tăng.
13. Khi nào thì nên sử dụng mô hình Fixed Effects thay vì Random Effects?
A. Khi các biến không quan sát được có tương quan với các biến độc lập.
B. Khi các biến không quan sát được không có tương quan với các biến độc lập.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi số lượng biến độc lập lớn.
14. Trong mô hình hồi quy Poisson, biến phụ thuộc đại diện cho điều gì?
A. Một biến liên tục.
B. Một biến nhị phân.
C. Một biến đếm (count variable).
D. Một biến thứ bậc.
15. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng kích thước mẫu?
A. Khoảng tin cậy rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy hẹp hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Khoảng tin cậy trở nên không xác định.
16. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để ước lượng mô hình với dữ liệu bảng (panel data)?
A. Ordinary Least Squares (OLS).
B. Generalized Method of Moments (GMM).
C. Fixed Effects và Random Effects.
D. Maximum Likelihood Estimation (MLE).
17. Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình nào?
A. Mô hình Fixed Effects và Random Effects.
B. Mô hình Probit và Logit.
C. Mô hình ARIMA và GARCH.
D. Mô hình OLS và 2SLS.
18. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn (standard error) của các ước lượng khi có đa cộng tuyến?
A. Sai số chuẩn giảm.
B. Sai số chuẩn không đổi.
C. Sai số chuẩn tăng.
D. Sai số chuẩn bằng không.
19. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để phát hiện hiện tượng gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tự tương quan bậc nhất.
D. Tính nội sinh.
20. Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, điều gì xảy ra với phương sai của các ước lượng OLS khi có hiện tượng đa cộng tuyến?
A. Phương sai của các ước lượng OLS giảm.
B. Phương sai của các ước lượng OLS không đổi.
C. Phương sai của các ước lượng OLS tăng.
D. Phương sai của các ước lượng OLS bằng không.
21. Trong mô hình hồi quy, hệ số chặn (intercept) đại diện cho điều gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 1.
B. Độ dốc của đường hồi quy.
C. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
22. Giá trị R-squared đo lường điều gì trong mô hình hồi quy?
A. Ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
B. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
C. Mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
D. Phương sai của sai số.
23. Trong mô hình hồi quy quantile, mục tiêu chính là ước lượng điều gì?
A. Trung bình của biến phụ thuộc.
B. Phương sai của biến phụ thuộc.
C. Các quantile khác nhau của biến phụ thuộc.
D. Giá trị lớn nhất của biến phụ thuộc.
24. Trong mô hình hồi quy logistic, biến phụ thuộc là loại biến gì?
A. Biến liên tục.
B. Biến rời rạc.
C. Biến nhị phân (binary).
D. Biến thứ bậc (ordinal).
25. Trong phân tích chuỗi thời gian, một chuỗi được coi là dừng (stationary) khi nào?
A. Khi trung bình và phương sai thay đổi theo thời gian.
B. Khi trung bình và phương sai không đổi theo thời gian.
C. Khi chuỗi có xu hướng.
D. Khi chuỗi có tính mùa vụ.
26. Trong kinh tế lượng, thuật ngữ ‘endogeneity’ (tính nội sinh) đề cập đến điều gì?
A. Mối tương quan giữa các biến độc lập.
B. Mối tương quan giữa biến độc lập và sai số.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tự tương quan trong sai số.
27. Trong mô hình hồi quy Tobit, biến phụ thuộc là loại biến gì?
A. Biến liên tục.
B. Biến nhị phân.
C. Biến bị kiểm duyệt (censored variable).
D. Biến đếm.
28. Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) được sử dụng khi nào?
A. Khi có phương sai sai số thay đổi.
B. Khi có đa cộng tuyến.
C. Khi các điều kiện moment không thỏa mãn.
D. Khi các giả định OLS không thỏa mãn.
29. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian không dừng (non-stationary)?
A. Lấy sai phân (differencing).
B. Sử dụng hàm logarit.
C. Thêm biến giả (dummy variable).
D. Sử dụng Ordinary Least Squares (OLS).
30. Trong phân tích hồi quy, VIF (Variance Inflation Factor) được sử dụng để đo lường mức độ nghiêm trọng của hiện tượng nào?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tự tương quan.
D. Tính nội sinh.
31. Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được sử dụng để làm gì?
A. Mô hình hóa phương sai thay đổi theo thời gian.
B. Mô hình hóa trung bình thay đổi theo thời gian.
C. Mô hình hóa mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
D. Mô hình hóa dữ liệu bảng.
32. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến giả (dummy variable), mô hình này thường được gọi là gì?
A. Mô hình ARIMA.
B. Mô hình Logit hoặc Probit.
C. Mô hình VAR.
D. Mô hình GARCH.
33. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy chuỗi thời gian?
A. Sử dụng biến công cụ.
B. Sử dụng phương pháp sai phân.
C. Sử dụng mô hình tác động cố định.
D. Sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên.
34. Trong mô hình hồi quy tuyến tính, giả sử bạn nghi ngờ rằng một biến độc lập có tác động phi tuyến tính lên biến phụ thuộc. Bạn có thể làm gì để kiểm tra giả thuyết này?
A. Sử dụng kiểm định Durbin-Watson.
B. Sử dụng kiểm định Hausman.
C. Thêm biến bậc hai của biến độc lập vào mô hình.
D. Sử dụng biến công cụ.
35. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) và hàm tự tương quan riêng phần (PACF) được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm tra tính dừng.
B. Để xác định bậc của mô hình ARIMA.
C. Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
D. Để kiểm tra tự tương quan.
36. Trong phân tích dữ liệu bảng, sự khác biệt giữa mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình sai phân bậc nhất (first-differenced model) là gì?
A. Mô hình tác động cố định loại bỏ các biến không đổi theo thời gian, trong khi mô hình sai phân bậc nhất loại bỏ các biến không đổi theo đơn vị.
B. Mô hình sai phân bậc nhất loại bỏ các biến không đổi theo thời gian, trong khi mô hình tác động cố định loại bỏ các biến không đổi theo đơn vị.
C. Mô hình tác động cố định sử dụng biến giả cho từng đơn vị, trong khi mô hình sai phân bậc nhất sử dụng sai phân của các biến.
D. Cả hai mô hình đều tương đương và cho kết quả giống nhau.
37. Khi nào thì nên sử dụng mô hình Probit thay vì mô hình Logit?
A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến đếm.
C. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân và tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân và tuân theo phân phối logistic.
38. Mục đích của việc sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) là gì?
A. Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Để khắc phục hiện tượng nội sinh.
C. Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
D. Để khắc phục hiện tượng tự tương quan.
39. Trong phân tích hồi quy, biến nào sau đây có thể được sử dụng để kiểm tra tính phi tuyến tính?
A. Biến giả (dummy variable).
B. Biến trễ (lagged variable).
C. Biến bậc hai (squared variable).
D. Biến công cụ (instrumental variable).
40. Mục đích chính của kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) là gì?
A. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
C. Kiểm tra tự tương quan.
D. Kiểm tra đa cộng tuyến.
41. Trong kinh tế lượng, thuật ngữ ‘nội sinh’ (endogeneity) đề cập đến điều gì?
A. Sự tồn tại của phương sai sai số thay đổi.
B. Sự tương quan giữa biến độc lập và sai số.
C. Sự tồn tại của tự tương quan.
D. Sự tồn tại của đa cộng tuyến.
42. Khi nào thì nên sử dụng mô hình Poisson regression?
A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
C. Khi biến phụ thuộc là biến đếm.
D. Khi biến phụ thuộc là biến thứ tự.
43. Kiểm định Hausman được sử dụng để so sánh giữa hai loại mô hình nào?
A. Mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects).
B. Mô hình Logit và mô hình Probit.
C. Mô hình ARIMA và mô hình GARCH.
D. Mô hình OLS và mô hình GLS.
44. Trong kinh tế lượng, biến công cụ (instrumental variable) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Đa cộng tuyến.
B. Nội sinh.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tự tương quan.
45. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) được sử dụng khi nào?
A. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) hoặc tự tương quan.
B. Khi không có biến độc lập nào tương quan với nhau.
C. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi mô hình tuyến tính là không phù hợp.
46. Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng để làm gì?
A. Phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
B. Dự báo chuỗi thời gian khi có nhiều biến tương tác lẫn nhau.
C. Ước lượng tác động của một biến lên biến khác khi có nội sinh.
D. Phân tích dữ liệu bảng.
47. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy với một biến độc lập liên tục và một biến độc lập là biến giả (dummy variable). Làm thế nào để bạn diễn giải hệ số của biến giả?
A. Hệ số của biến giả cho biết tác động của biến liên tục lên biến phụ thuộc.
B. Hệ số của biến giả cho biết sự khác biệt về trung bình của biến phụ thuộc giữa hai nhóm được phân biệt bởi biến giả.
C. Hệ số của biến giả cho biết mức độ tương quan giữa biến liên tục và biến phụ thuộc.
D. Hệ số của biến giả không có ý nghĩa trong mô hình này.
48. Hệ số của biến tương tác (interaction term) trong mô hình hồi quy thể hiện điều gì?
A. Tác động riêng lẻ của từng biến.
B. Tác động kết hợp của hai hoặc nhiều biến lên biến phụ thuộc.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Mức độ phù hợp của mô hình.
49. Phương pháp sai phân (differencing) được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Loại bỏ phương sai sai số thay đổi.
B. Loại bỏ xu hướng (trend) và tính mùa vụ.
C. Loại bỏ tự tương quan.
D. Loại bỏ đa cộng tuyến.
50. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định White để kiểm tra phương sai sai số?
A. Khi nghi ngờ có tự tương quan.
B. Khi nghi ngờ có đa cộng tuyến.
C. Khi nghi ngờ có phương sai sai số thay đổi và không biết dạng của nó.
D. Khi nghi ngờ có nội sinh.
51. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi nào?
A. Khi phương sai của sai số thay đổi.
B. Khi có mối tương quan tuyến tính cao giữa các biến độc lập.
C. Khi các sai số không có phân phối chuẩn.
D. Khi mô hình không phù hợp với dữ liệu.
52. Điều gì xảy ra với các ước lượng OLS khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) nhưng không được khắc phục?
A. Các ước lượng trở nên sai lệch.
B. Các ước lượng vẫn không sai lệch, nhưng các sai số chuẩn không đáng tin cậy.
C. Các ước lượng trở nên không hiệu quả.
D. Các ước lượng trở nên không nhất quán.
53. Sai số loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết không (null hypothesis) khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không khi nó sai.
C. Sai số do đo lường không chính xác.
D. Sai số do bỏ sót biến quan trọng.
54. Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong mô hình hồi quy là gì?
A. Độ lớn của tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Tỷ lệ phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
C. Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
D. Phương sai của sai số.
55. Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây là quan trọng nhất để đảm bảo các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?
A. Phương sai của sai số là hằng số (homoscedasticity).
B. Sai số có phân phối chuẩn.
C. Không có tự tương quan giữa các sai số.
D. Tất cả các biến độc lập đều không tương quan với nhau.
56. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai của sai số.
B. Tính dừng của chuỗi thời gian.
C. Tự tương quan bậc nhất trong các sai số.
D. Tính đa cộng tuyến.
57. Trong mô hình dữ liệu bảng, tác động cố định (fixed effects) được sử dụng để kiểm soát điều gì?
A. Các đặc điểm không quan sát được nhưng không đổi theo thời gian của từng đơn vị (ví dụ: cá nhân, công ty, quốc gia).
B. Các yếu tố gây ra phương sai sai số thay đổi.
C. Các yếu tố gây ra tự tương quan.
D. Các yếu tố gây ra đa cộng tuyến.
58. Trong mô hình hồi quy, điều gì xảy ra nếu bạn bỏ sót một biến quan trọng có tương quan với các biến độc lập khác?
A. Các ước lượng trở nên không hiệu quả.
B. Các ước lượng trở nên sai lệch.
C. Các ước lượng trở nên không nhất quán.
D. Các ước lượng vẫn không sai lệch, nhưng các sai số chuẩn không đáng tin cậy.
59. Trong mô hình hồi quy, khi nào thì nên sử dụng biến trễ (lagged variable) của biến phụ thuộc làm biến độc lập?
A. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
C. Khi muốn xem xét tác động của quá khứ lên hiện tại.
D. Khi muốn kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
60. Trong phân tích chuỗi thời gian, một chuỗi được gọi là dừng (stationary) khi nào?
A. Khi trung bình và phương sai của chuỗi không đổi theo thời gian.
B. Khi chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm rõ rệt.
C. Khi chuỗi có tính mùa vụ.
D. Khi chuỗi có nhiều giá trị ngoại lệ.
61. Mô hình ARMA kết hợp những thành phần nào?
A. Tự hồi quy (AR) và trung bình trượt (MA).
B. Tự hồi quy (AR) và tích hợp (I).
C. Trung bình trượt (MA) và tích hợp (I).
D. Tự hồi quy (AR), trung bình trượt (MA) và tích hợp (I).
62. Trong phân tích dữ liệu bảng, sự khác biệt giữa mô hình ‘first differences’ (sai phân bậc nhất) và mô hình ‘fixed effects’ (tác động cố định) là gì?
A. Mô hình ‘first differences’ loại bỏ các yếu tố không đổi theo thời gian, trong khi mô hình ‘fixed effects’ sử dụng biến giả để kiểm soát các yếu tố này.
B. Mô hình ‘fixed effects’ loại bỏ các yếu tố không đổi theo thời gian, trong khi mô hình ‘first differences’ sử dụng biến giả để kiểm soát các yếu tố này.
C. Mô hình ‘first differences’ phù hợp hơn khi số lượng đơn vị lớn hơn số lượng thời kỳ, còn mô hình ‘fixed effects’ thì ngược lại.
D. Mô hình ‘fixed effects’ phù hợp hơn khi số lượng đơn vị lớn hơn số lượng thời kỳ, còn mô hình ‘first differences’ thì ngược lại.
63. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tự tương quan trong sai số của mô hình hồi quy.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tính dừng của chuỗi thời gian.
64. Trong kinh tế lượng, thuật ngữ ‘identification problem’ (vấn đề định danh) đề cập đến điều gì?
A. Khó khăn trong việc xác định và ước lượng chính xác các tham số của mô hình do thiếu thông tin hoặc cấu trúc mô hình không rõ ràng.
B. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu.
C. Khó khăn trong việc lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp.
D. Khó khăn trong việc giải thích kết quả.
65. Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, giả định nào sau đây là quan trọng nhất để đảm bảo các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?
A. Phương sai của sai số không đổi (Homoskedasticity).
B. Không có tự tương quan giữa các sai số.
C. Sai số có phân phối chuẩn.
D. Tất cả các biến độc lập đều không tương quan với nhau.
66. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất để quan sát được một thống kê kiểm định có giá trị lớn hơn hoặc bằng giá trị quan sát được, giả sử giả thuyết không là đúng.
B. Xác suất mà giả thuyết không là đúng.
C. Mức ý nghĩa của kiểm định.
D. Sai số loại II.
67. Trong mô hình hồi quy, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?
A. Giá trị dự báo của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
B. Mức thay đổi của biến phụ thuộc khi một biến độc lập tăng lên một đơn vị.
C. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
68. Trong mô hình dữ liệu bảng, tác động cố định (fixed effects) kiểm soát điều gì?
A. Các yếu tố không quan sát được, không đổi theo thời gian và khác nhau giữa các đơn vị.
B. Các yếu tố không quan sát được, thay đổi theo thời gian và giống nhau giữa các đơn vị.
C. Các yếu tố quan sát được, không đổi theo thời gian và khác nhau giữa các đơn vị.
D. Các yếu tố quan sát được, thay đổi theo thời gian và giống nhau giữa các đơn vị.
69. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
B. Kiểm định Breusch-Pagan.
C. Kiểm định Durbin-Watson.
D. Kiểm định White.
70. Biến công cụ (instrumental variable) phải thỏa mãn những điều kiện nào?
A. Có tương quan với biến nội sinh và không tương quan với sai số.
B. Không tương quan với biến nội sinh và có tương quan với sai số.
C. Có tương quan với cả biến nội sinh và sai số.
D. Không tương quan với cả biến nội sinh và sai số.
71. Sai số loại I (Type I error) xảy ra khi nào trong kiểm định giả thuyết?
A. Bác bỏ giả thuyết không (null hypothesis) khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không (null hypothesis) khi nó thực sự sai.
C. Ước lượng sai giá trị của hệ số hồi quy.
D. Không tìm thấy bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không.
72. Khi nào thì nên sử dụng mô hình Tobit?
A. Khi biến phụ thuộc bị kiểm duyệt (censored).
B. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
C. Khi biến phụ thuộc là biến đếm.
D. Khi có hiện tượng nội sinh.
73. Mô hình Poisson thường được sử dụng khi nào?
A. Khi biến phụ thuộc là biến đếm (count variable).
B. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
C. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
D. Khi biến phụ thuộc là biến thứ bậc.
74. Phương pháp bình phương tối thiểu hai giai đoạn (Two-Stage Least Squares – 2SLS) được sử dụng khi nào?
A. Khi có hiện tượng nội sinh (endogeneity) trong mô hình.
B. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).
C. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity).
D. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
75. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity)?
A. Kiểm định Breusch-Pagan.
B. Kiểm định Durbin-Watson.
C. Kiểm định Ramsey RESET.
D. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
76. Phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity)?
A. Sử dụng ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares – GLS).
B. Sử dụng biến công cụ.
C. Sử dụng mô hình Logit.
D. Sử dụng kiểm định Durbin-Watson.
77. Kiểm định Hausman được sử dụng để làm gì?
A. So sánh giữa mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects).
B. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
C. Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
D. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
78. Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) bậc nhất xảy ra khi nào?
A. Sai số ở thời điểm t có tương quan với sai số ở thời điểm t-1.
B. Sai số ở thời điểm t có tương quan với biến độc lập ở thời điểm t.
C. Sai số ở thời điểm t có tương quan với sai số ở tất cả các thời điểm khác.
D. Sai số ở thời điểm t không tương quan với bất kỳ yếu tố nào khác.
79. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi có nghĩa là gì?
A. Các đặc tính thống kê của chuỗi (ví dụ: trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian.
B. Chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm đều đặn theo thời gian.
C. Chuỗi có tính mùa vụ rõ rệt.
D. Chuỗi không có giá trị âm.
80. Trong mô hình VAR (Vector Autoregression), tất cả các biến được coi là gì?
A. Nội sinh (endogenous).
B. Ngoại sinh (exogenous).
C. Biến công cụ.
D. Biến giả.
81. Điều gì xảy ra với các ước lượng OLS khi có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo?
A. Không thể ước lượng được các hệ số.
B. Các ước lượng trở nên không chệch và hiệu quả.
C. Phương sai của các ước lượng giảm xuống.
D. Các ước lượng trở nên chệch.
82. Mục đích của việc sử dụng biến giả (dummy variable) trong mô hình hồi quy là gì?
A. Để biểu diễn các biến định tính (qualitative variables) trong mô hình.
B. Để giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Để điều chỉnh phương sai của sai số.
83. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để ước lượng tác động nhân quả (causal effect) trong trường hợp có biến gây nhiễu (confounding variable)?
A. Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables – IV).
B. Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least Squares – OLS).
C. Phương pháp mô hình Logit.
D. Phương pháp kiểm định Durbin-Watson.
84. Trong kinh tế lượng, ‘endogeneity’ (tính nội sinh) đề cập đến điều gì?
A. Sự tương quan giữa biến độc lập và sai số trong mô hình hồi quy.
B. Sự tương quan giữa các biến độc lập.
C. Sự tương quan giữa các sai số.
D. Sự tương quan giữa biến phụ thuộc và sai số.
85. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy (confidence interval) khi tăng kích thước mẫu (sample size)?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của khoảng tin cậy.
86. Trong kinh tế lượng, thuật ngữ ‘omitted variable bias’ (chệch do bỏ sót biến) đề cập đến điều gì?
A. Sự chệch trong ước lượng hệ số do bỏ sót một biến quan trọng có tương quan với cả biến độc lập và biến phụ thuộc.
B. Sự chệch trong ước lượng hệ số do sử dụng sai phương pháp ước lượng.
C. Sự chệch trong ước lượng hệ số do có hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Sự chệch trong ước lượng hệ số do có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
87. Trong mô hình Logit hoặc Probit, biến phụ thuộc có đặc điểm gì?
A. Là biến nhị phân (binary variable).
B. Là biến liên tục.
C. Là biến đếm.
D. Là biến thứ bậc.
88. Mục đích chính của việc sử dụng độ trễ (lags) của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy là gì?
A. Để nắm bắt tác động động của biến độc lập lên biến phụ thuộc theo thời gian.
B. Để giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Để loại bỏ phương sai sai số thay đổi.
89. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi có mối tương quan tuyến tính hoàn hảo hoặc gần hoàn hảo giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
B. Khi phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
C. Khi các sai số có tương quan với nhau.
D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.
90. Hệ số Gini được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập.
B. Tốc độ tăng trưởng kinh tế.
C. Mức độ lạm phát.
D. Tỷ lệ thất nghiệp.
91. Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định nào sau đây KHÔNG được yêu cầu?
A. Sai số có giá trị trung bình bằng 0.
B. Các sai số có phương sai không đổi.
C. Các sai số không tương quan với nhau.
D. Các biến độc lập phải tuân theo phân phối chuẩn.
92. Kiểm định White được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan của các sai số.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tính chuẩn của các sai số.
93. Điều gì xảy ra nếu một biến quan trọng bị bỏ sót trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng có thể bị chệch.
B. Phương sai của sai số sẽ giảm.
C. Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ biến mất.
D. Các sai số sẽ không còn tương quan với nhau.
94. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tự tương quan của các sai số.
B. Đa cộng tuyến.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tính chuẩn của các sai số.
95. Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables – IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Tính nội sinh (endogeneity).
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tự tương quan của các sai số.
96. Hệ số tương quan (correlation coefficient) có giá trị nằm trong khoảng nào?
A. Từ -1 đến 1.
B. Từ 0 đến 1.
C. Từ -∞ đến ∞.
D. Từ 0 đến ∞.
97. Điều gì xảy ra khi thêm một biến không liên quan vào mô hình hồi quy?
A. Phương sai của các ước lượng sẽ tăng lên.
B. Phương sai của các ước lượng sẽ giảm xuống.
C. Các ước lượng sẽ trở nên chệch.
D. R-squared sẽ không thay đổi.
98. Trong mô hình logit, biến phụ thuộc là gì?
A. Xác suất của một sự kiện xảy ra.
B. Một biến liên tục.
C. Logarit của một biến liên tục.
D. Một biến trễ.
99. Phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) nhằm mục đích gì?
A. Tìm các hệ số sao cho tổng bình phương các sai số là nhỏ nhất.
B. Tìm các hệ số sao cho tổng các sai số bằng 0.
C. Tìm các hệ số sao cho R-squared là lớn nhất.
D. Tìm các hệ số sao cho giá trị p là nhỏ nhất.
100. Trong phân tích hồi quy, biến nào được xem là biến giải thích?
A. Biến độc lập.
B. Biến phụ thuộc.
C. Biến kiểm soát.
D. Biến trung gian.
101. Sai số loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không khi nó sai.
C. Bác bỏ giả thuyết không khi nó sai.
D. Chấp nhận giả thuyết không khi nó đúng.
102. Trong mô hình hồi quy phân vị (Quantile Regression), mục tiêu là gì?
A. Ước lượng tác động của các biến độc lập lên các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc.
B. Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
C. Khắc phục phương sai sai số thay đổi.
D. Giải quyết vấn đề tính nội sinh.
103. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi?
A. Sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors).
B. Loại bỏ các biến độc lập.
C. Thêm các biến độc lập.
D. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
104. Trong kinh tế lượng, ‘selection bias’ (sai lệch lựa chọn) là gì?
A. Sai lệch xảy ra khi mẫu không đại diện cho tổng thể do quá trình lựa chọn không ngẫu nhiên.
B. Sai lệch do bỏ sót biến quan trọng.
C. Sai lệch do phương sai sai số thay đổi.
D. Sai lệch do đa cộng tuyến.
105. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để ước lượng mô hình với dữ liệu bảng (panel data)?
A. Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model).
B. Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
C. Mô hình logit.
D. Mô hình ARIMA.
106. Điều gì xảy ra khi có tự tương quan dương trong các sai số?
A. Sai số chuẩn của các ước lượng có thể bị đánh giá thấp.
B. Sai số chuẩn của các ước lượng có thể bị đánh giá cao.
C. Các ước lượng sẽ trở nên chệch.
D. R-squared sẽ giảm.
107. Hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Function) trong mô hình VAR được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường tác động của một cú sốc (shock) từ một biến lên các biến khác trong hệ thống.
B. Ước lượng hệ số của mô hình VAR.
C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Khắc phục tính nội sinh.
108. Hệ số beta trong mô hình CAPM (Capital Asset Pricing Model) đo lường điều gì?
A. Rủi ro hệ thống của một tài sản.
B. Lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản.
C. Phương sai của lợi nhuận của một tài sản.
D. Tỷ lệ Sharpe của một tài sản.
109. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi nào?
A. Khi các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính cao.
B. Khi phương sai của sai số thay đổi.
C. Khi các sai số có tương quan với nhau.
D. Khi mô hình không có biến độc lập nào.
110. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi giả thuyết này đúng.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết không khi giả thuyết này sai.
C. Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định.
D. Kích thước của mẫu.
111. Trong mô hình probit, hàm nào được sử dụng để liên kết các biến độc lập với xác suất của biến phụ thuộc?
A. Hàm phân phối tích lũy chuẩn (Cumulative Standard Normal Distribution Function).
B. Hàm logistic.
C. Hàm mũ.
D. Hàm tuyến tính.
112. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Khoảng tin cậy trở nên không xác định.
113. Nếu hệ số của một biến độc lập trong mô hình hồi quy là âm, điều này có nghĩa là gì?
A. Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc giảm.
B. Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc tăng.
C. Không có mối quan hệ giữa hai biến.
D. Mối quan hệ giữa hai biến là phi tuyến tính.
114. Kiểm định Hausman được sử dụng để làm gì trong mô hình dữ liệu bảng?
A. Chọn giữa mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model).
B. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
C. Kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
D. Kiểm tra tự tương quan của các sai số.
115. Hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
B. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Phương sai của các sai số.
116. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test).
B. Kiểm định Durbin-Watson.
C. Kiểm định White.
D. Kiểm định F.
117. Trong mô hình ARIMA, thành phần ‘I’ đại diện cho điều gì?
A. Tích hợp (Integration).
B. Trung bình trượt (Moving Average).
C. Tự hồi quy (Autoregression).
D. Sai phân (Differencing).
118. Trong kinh tế lượng, thuật ngữ ‘endogeneity’ (tính nội sinh) đề cập đến vấn đề gì?
A. Sự tương quan giữa biến độc lập và sai số.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Đa cộng tuyến.
D. Tự tương quan của các sai số.
119. Trong hồi quy với biến giả (dummy variable), biến giả được sử dụng để biểu diễn điều gì?
A. Các thuộc tính định tính.
B. Các biến liên tục.
C. Các biến trễ.
D. Các biến xu hướng.
120. Trong mô hình VAR (Vector Autoregression), mục tiêu chính là gì?
A. Mô hình hóa mối quan hệ tương tác giữa nhiều chuỗi thời gian.
B. Ước lượng tác động của một biến độc lập lên biến phụ thuộc.
C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Khắc phục phương sai sai số thay đổi.
121. Trong phân tích hồi quy, biến ‘kiểm soát’ (control variable) được sử dụng với mục đích gì?
A. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Để giảm phương sai của các ước lượng.
C. Để kiểm soát các yếu tố gây nhiễu có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Để tăng R-squared của mô hình.
122. Trong kinh tế lượng, thuật ngữ ‘overidentification’ đề cập đến điều gì trong bối cảnh phương pháp biến công cụ (IV)?
A. Có quá ít biến công cụ so với số lượng biến nội sinh.
B. Có số lượng biến công cụ nhiều hơn số lượng biến nội sinh.
C. Các biến công cụ có tương quan yếu với biến nội sinh.
D. Các biến công cụ có tương quan mạnh với sai số.
123. Lựa chọn nào sau đây là ưu điểm của việc sử dụng mô hình bảng điều khiển (Panel Data) so với dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu chéo?
A. Giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Kiểm soát được tính nội sinh tốt hơn.
C. Cho phép kiểm soát các yếu tố không quan sát được, không thay đổi theo thời gian.
D. Đơn giản hơn trong việc ước lượng.
124. Trong mô hình VAR (Vector Autoregression), tất cả các biến được coi là gì?
A. Biến ngoại sinh.
B. Biến nội sinh.
C. Biến công cụ.
D. Biến giả.
125. Mô hình Poisson Regression thường được sử dụng để phân tích loại dữ liệu nào?
A. Dữ liệu chuỗi thời gian.
B. Dữ liệu bảng điều khiển.
C. Dữ liệu đếm (count data).
D. Dữ liệu nhị phân.
126. Mục đích chính của việc thực hiện kiểm định White là gì?
A. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan.
B. Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).
C. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
127. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để phát hiện hiện tượng nào?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tự tương quan bậc nhất trong sai số.
D. Không có biến độc lập quan trọng trong mô hình.
128. Khoảng tin cậy 95% cho một hệ số hồi quy có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng hệ số hồi quy thực tế nằm trong khoảng đó.
B. Nếu chúng ta lặp lại quá trình lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa hệ số hồi quy thực tế.
C. Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
D. Có 5% khả năng hệ số hồi quy thực tế nằm ngoài khoảng đó.
129. Phương pháp sai phân (differencing) được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Loại bỏ phương sai sai số thay đổi.
B. Giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Chuyển đổi chuỗi thời gian không dừng thành chuỗi dừng.
D. Ước lượng các hệ số hồi quy.
130. Trong mô hình bảng điều khiển (Panel Data), hiệu ứng cố định (Fixed Effects) được sử dụng để kiểm soát điều gì?
A. Các đặc điểm không quan sát được thay đổi theo thời gian.
B. Các đặc điểm không quan sát được không thay đổi theo thời gian của từng đơn vị.
C. Các biến ngoại sinh.
D. Phương sai sai số thay đổi.
131. Trong mô hình Logit hoặc Probit, biến phụ thuộc có dạng như thế nào?
A. Biến liên tục.
B. Biến định tính với nhiều hơn hai giá trị.
C. Biến nhị phân (binary variable).
D. Biến đếm (count variable).
132. Trong bối cảnh dữ liệu chuỗi thời gian, mô hình ARIMA được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
B. Để dự báo các giá trị tương lai của một chuỗi thời gian dựa trên các giá trị quá khứ của nó.
C. Để ước lượng tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
D. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
133. Điều gì xảy ra nếu một biến độc lập quan trọng bị bỏ sót trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng OLS sẽ không hiệu quả nhưng vẫn không chệch.
B. Các ước lượng OLS sẽ chệch và không nhất quán.
C. Phương sai của các ước lượng sẽ giảm xuống.
D. Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ giảm.
134. Phương pháp Propensity Score Matching (PSM) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Sai lệch lựa chọn (selection bias) trong đánh giá tác động của chính sách hoặc can thiệp.
D. Tự tương quan.
135. Chọn câu phát biểu đúng về Endogeneity (tính nội sinh) trong mô hình hồi quy:
A. Endogeneity xảy ra khi có sự tương quan giữa các biến độc lập.
B. Endogeneity xảy ra khi có sự tương quan giữa biến độc lập và sai số.
C. Endogeneity xảy ra khi phương sai sai số thay đổi.
D. Endogeneity xảy ra khi sai số có tương quan với chính nó.
136. Hiện tượng ‘giả hồi quy’ (spurious regression) xảy ra khi nào?
A. Khi có mối quan hệ nhân quả thực sự giữa các biến.
B. Khi có mối tương quan cao giữa các biến nhưng không có mối quan hệ nhân quả thực sự.
C. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
137. Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables – IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tính nội sinh (Endogeneity).
D. Tự tương quan.
138. Điều gì xảy ra với phương sai của các ước lượng OLS khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Phương sai tăng lên.
B. Phương sai giảm xuống.
C. Phương sai không đổi.
D. Phương sai thay đổi không dự đoán được.
139. Kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller) được sử dụng để kiểm tra tính chất nào của chuỗi thời gian?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Tự tương quan.
C. Tính dừng.
D. Đa cộng tuyến.
140. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) được sử dụng khi nào?
A. Khi tất cả các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển đều được thỏa mãn.
B. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hoặc tự tương quan.
C. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo.
D. Khi biến phụ thuộc là biến định tính.
141. Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM), giả định nào sau đây là quan trọng nhất để đảm bảo các ước lượng OLS là BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)?
A. Sai số có phương sai thay đổi.
B. Sai số tuân theo phân phối chuẩn.
C. Sai số không tự tương quan.
D. Sai số có kỳ vọng bằng 0 và phương sai không đổi.
142. Mục đích của việc sử dụng biến trễ (lagged variable) trong mô hình kinh tế lượng là gì?
A. Để giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Để mô hình hóa tác động của các biến trong quá khứ lên biến hiện tại.
C. Để đơn giản hóa mô hình hồi quy.
D. Để loại bỏ hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
143. Bootstrapping là một kỹ thuật được sử dụng để làm gì trong kinh tế lượng?
A. Ước lượng các hệ số hồi quy.
B. Tính toán khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết khi phân phối của thống kê không xác định hoặc không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Xử lý dữ liệu bị thiếu.
D. Loại bỏ hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
144. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi nào?
A. Có sự tương quan tuyến tính hoàn hảo hoặc gần hoàn hảo giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
B. Phương sai của sai số thay đổi theo các quan sát.
C. Sai số của các quan sát khác nhau có tương quan với nhau.
D. Mô hình hồi quy không bao gồm tất cả các biến độc lập quan trọng.
145. Trong mô hình hồi quy phân vị (Quantile Regression), chúng ta ước lượng tác động của các biến độc lập lên điều gì?
A. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
B. Phương sai của biến phụ thuộc.
C. Các phân vị khác nhau của biến phụ thuộc.
D. Giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của biến phụ thuộc.
146. Sai số loại I trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
147. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất mắc sai số loại I.
C. Xác suất thu được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Mức ý nghĩa mà tại đó giả thuyết null bị bác bỏ.
148. Trong kinh tế lượng, ‘biến giả’ (dummy variable) thường được sử dụng để biểu diễn điều gì?
A. Các biến có giá trị liên tục.
B. Các biến bị bỏ sót trong mô hình.
C. Các biến định tính hoặc thuộc tính phân loại.
D. Các biến trễ của biến phụ thuộc.
149. Phương pháp Difference-in-Differences (DID) được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Để ước lượng tác động của một chính sách hoặc can thiệp bằng cách so sánh sự thay đổi giữa nhóm được can thiệp và nhóm đối chứng trước và sau can thiệp.
C. Để loại bỏ hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
D. Để giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
150. Hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
