120+ câu hỏi trắc nghiệm Kinh tế lượng (Có đáp án)

1. Nếu kết quả kiểm định Breusch-Pagan cho thấy có phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), phương pháp ước lượng phù hợp nhất là: A. OLS, B. GLS (Generalized Least Squares) hoặc FGLS (Feasible GLS), C. IV (Instrumental Variables), D. OLS với sai số chuẩn mạnh mẽ (robust standard errors).

2. Trong ước lượng OLS, giả định về tính ngoại sinh của các biến độc lập (exogeneity) có nghĩa là: A. Các biến độc lập không tương quan với sai số, B. Các biến độc lập chỉ tương quan với biến phụ thuộc, C. Sai số không có phương sai thay đổi, D. Sai số không có tự tương quan.

3. Trong hồi quy với biến phụ thuộc nhị phân (ví dụ: Logit/Probit), chúng ta thường sử dụng phương pháp ước lượng: A. OLS, B. GLS, C. Maximum Likelihood Estimation (MLE), D. GMM.

4. Trong kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy (ví dụ: H0: β1 = 0), giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha) cho phép chúng ta: A. Chấp nhận giả thuyết không, B. Bác bỏ giả thuyết không, C. Không đủ bằng chứng để kết luận, D. Tăng mức ý nghĩa.

5. Trong phân tích hồi quy, việc loại bỏ một biến độc lập có ý nghĩa thống kê (p-value < alpha) khỏi mô hình có thể dẫn đến: A. Giảm đa cộng tuyến, B. Hiện tượng sai lệch do bỏ sót biến (omitted variable bias) ở các biến còn lại, C. Tăng hệ số xác định (R-squared), D. Ước lượng OLS trở nên hiệu quả hơn.

6. Trong phân tích chuỗi thời gian, một chuỗi được gọi là dừng (stationary) nếu: A. Giá trị trung bình, phương sai và tự tương quan thay đổi theo thời gian, B. Giá trị trung bình, phương sai và tự tương quan không thay đổi theo thời gian, C. Chuỗi có xu hướng tăng dần, D. Chuỗi có tính chu kỳ rõ rệt.

7. Trong phân tích dữ liệu bảng, mô hình tác động cố định (Fixed Effects) giả định rằng: A. Các yếu tố không quan sát được là ngẫu nhiên và không tương quan với biến giải thích, B. Các yếu tố không quan sát được là cố định cho mỗi đơn vị hoặc thời điểm và có thể tương quan với biến giải thích, C. Tất cả các biến độc lập là ngoại sinh, D. Sai số là độc lập và phân phối chuẩn.

8. Lỗi đa cộng tuyến (multicollinearity) nghiêm trọng trong mô hình hồi quy đa biến có thể dẫn đến: A. Hệ số ước lượng chệch, B. Sai số chuẩn của các hệ số ước lượng rất lớn, C. Hệ số xác định (R-squared) thấp, D. Mô hình không thể ước lượng được.

9. Nếu một biến độc lập tương quan với sai số (endogeneity) trong mô hình OLS, hệ số ước lượng OLS sẽ: A. Không chệch nhưng không hiệu quả, B. Chệch và không nhất quán, C. Không chệch và nhất quán, D. Chệch nhưng hiệu quả.

10. Trong phân tích chuỗi thời gian, hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) có nghĩa là: A. Sai số của quan sát hiện tại tương quan với sai số của quan sát trước đó, B. Các biến độc lập tương quan với nhau, C. Phương sai của sai số thay đổi theo thời gian, D. Mô hình không có xu hướng.

11. Trong ước lượng GMM (Generalized Method of Moments), yếu tố quan trọng nhất là: A. Lựa chọn đúng biến phụ thuộc, B. Chọn đúng các biến công cụ (instrumental variables), C. Đảm bảo phương sai sai số không đổi, D. Sử dụng OLS để ước lượng.

12. Trong phân tích hồi quy đa biến, khi thêm một biến giải thích mới vào mô hình, hệ số xác định điều chỉnh (Adjusted R-squared) có thể: A. Chỉ tăng lên, B. Chỉ giảm xuống, C. Tăng hoặc giảm, D. Không thay đổi.

13. Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa: A. Mô hình OLS và GLS, B. Mô hình tác động cố định (Fixed Effects) và tác động ngẫu nhiên (Random Effects) trong dữ liệu bảng, C. Mô hình Logit và Probit, D. Mô hình AR(1) và MA(1).

14. Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được sử dụng để mô hình hóa: A. Xu hướng của chuỗi thời gian, B. Tính mùa vụ của dữ liệu, C. Sự thay đổi có điều kiện của phương sai sai số (volatility clustering), D. Tự tương quan trong sai số.

15. Hiện tượng tự chọn (self-selection bias) xảy ra khi: A. Biến độc lập tương quan với sai số, B. Sự lựa chọn mẫu không ngẫu nhiên, dẫn đến mẫu không đại diện cho tổng thể, C. Phương sai sai số thay đổi, D. Có đa cộng tuyến nghiêm trọng.

16. Khi kiểm định Fisher-test cho sự phù hợp của mô hình hồi quy đa biến (ví dụ: kiểm định xem ít nhất một biến độc lập có ý nghĩa thống kê hay không), giả thuyết không (null hypothesis) thường là: A. Tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, B. Hệ số hồi quy của biến đầu tiên bằng 0, C. Hệ số hồi quy của biến đầu tiên và biến thứ hai bằng 0, D. Hệ số xác định (R-squared) bằng 0.

17. Nếu bạn thực hiện kiểm định Durbin-Watson và nhận được giá trị DW gần 0, điều này thường chỉ ra: A. Không có tự tương quan, B. Tự tương quan dương, C. Tự tương quan âm, D. Phương sai sai số thay đổi.

18. Mô hình VAR (Vector Autoregression) thường được sử dụng để phân tích: A. Mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một biến độc lập, B. Sự phụ thuộc lẫn nhau và động lực giữa nhiều chuỗi thời gian, C. Dữ liệu chéo, D. Dữ liệu bảng với các đơn vị không đổi.

19. Giả định về phương sai sai số không đổi (homoskedasticity) trong mô hình hồi quy OLS có nghĩa là: A. Kỳ vọng của sai số bằng 0, B. Sai số của các quan sát độc lập với nhau, C. Phương sai của sai số là như nhau đối với mọi giá trị của biến giải thích, D. Sai số tuân theo phân phối chuẩn.

20. Mô hình hồi quy với sai số thay đổi phương sai (heteroskedasticity) vi phạm giả định nào của OLS? A. Tuyến tính, B. Kỳ vọng của sai số bằng 0, C. Phương sai sai số không đổi, D. Không có tự tương quan.

21. Nếu hệ số tương quan Pearson giữa hai biến X và Y là 0.8, điều này cho thấy: A. Mối quan hệ tuyến tính mạnh, Y gây ra X, B. Mối quan hệ tuyến tính mạnh, X gây ra Y, C. Mối quan hệ tuyến tính mạnh, nhưng không chỉ ra chiều nhân quả, D. Không có mối quan hệ tuyến tính.

22. Khi sử dụng biến giả (dummy variable) để biểu diễn yếu tố định tính, nếu có 3 nhóm, số lượng biến giả cần tạo ra là: A. 3, B. 4, C. 2, D. 1.

23. Mô hình ARMA (Autoregressive Moving Average) kết hợp các yếu tố của: A. Hồi quy OLS và GLS, B. Mô hình AR (Autoregressive) và MA (Moving Average), C. Mô hình chuỗi thời gian và chuỗi chéo, D. Mô hình tác động cố định và tác động ngẫu nhiên.

24. Trong mô hình hồi quy Panel Data, ưu điểm chính của việc sử dụng dữ liệu bảng là: A. Tăng số lượng quan sát, B. Kiểm soát các biến không quan sát được không đổi theo thời gian, C. Giảm thiểu đa cộng tuyến, D. Tăng hệ số xác định R-squared.

25. Hồi quy với biến phụ thuộc định tính (ví dụ: 0 hoặc 1) thường sử dụng mô hình nào sau đây, thay vì OLS thông thường? A. OLS, B. GLS, C. Logit hoặc Probit, D. Mô hình chuỗi thời gian.

26. Trong chuỗi thời gian, hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) bậc nhất (AR(1)) là gì?

27. Mô hình “Fixed Effects” (Hiệu ứng cố định) trong phân tích dữ liệu bảng được thiết kế để kiểm soát yếu tố gì?

28. Phương pháp “Cross-validation” (Kiểm định chéo) thường được sử dụng để:

29. Phương pháp “Instrumental Variables” (IV) thường được sử dụng để khắc phục vấn đề gì?

30. Trong kiểm định F cho toàn bộ mô hình hồi quy, giả thuyết không (null hypothesis) thường phát biểu điều gì?

31. Hiện tượng nội sinh (endogeneity) trong mô hình hồi quy có thể dẫn đến hậu quả gì?

32. Phương pháp “Panel Data” (Dữ liệu bảng) cho phép kết hợp những loại thông tin nào?

33. Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là ‘mức chi tiêu’ và biến giải thích là ‘thu nhập’. Nếu bạn thêm biến ‘tuổi’ vào mô hình và hệ số của ‘thu nhập’ thay đổi đáng kể, điều này có thể chỉ ra điều gì?

34. Phương pháp “Dummy Variable Regression” được sử dụng để:

35. Khi nào một mô hình hồi quy được coi là “overfitting” (quá khớp)?

36. Khi hệ số hồi quy của một biến giả (dummy variable) là âm và có ý nghĩa thống kê, điều đó có nghĩa là gì?

37. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) trong mô hình hồi quy xảy ra khi nào?

38. Trong phân tích chuỗi thời gian, một quá trình “Stationary” (ổn định) có đặc điểm gì?

39. Kiểm định Durbin-Watson chủ yếu được sử dụng để phát hiện loại vi phạm giả định nào trong mô hình hồi quy?

40. Phương pháp “Robust Standard Errors” (Sai số chuẩn mạnh mẽ) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì?

41. Khi nào một biến giải thích được coi là có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%?

42. Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, giả định về tính độc lập của sai số (error terms) có nghĩa là gì?

43. Phương pháp “Generalized Least Squares” (GLS) được sử dụng khi nào?

44. Giả sử bạn đang phân tích dữ liệu về chi tiêu hộ gia đình và phát hiện ra rằng các hộ gia đình có thu nhập cao hơn có xu hướng chi tiêu nhiều hơn cho hàng hóa xa xỉ. Mối quan hệ này có thể được mô tả bằng loại hàm hồi quy nào?

45. Khi nào nên sử dụng phương pháp “Difference-in-Differences” (DID)?

46. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (ví dụ: có/không), phương pháp ước lượng phù hợp nhất là:

47. Giả sử bạn ước lượng một mô hình OLS và nhận thấy hệ số xác định R-squared là 0.95. Điều này cho thấy điều gì?

48. Độ lệch chuẩn của sai số (standard error of the regression) là thước đo cho điều gì?

49. Hệ số trong mô hình Logit thể hiện điều gì?

50. Trong hồi quy chuỗi thời gian, “Granger Causality” (Quan hệ nhân quả Granger) có nghĩa là gì?

51. Khái niệm ‘heteroskedasticity’ (phương sai sai số thay đổi) trong mô hình hồi quy vi phạm giả định nào của OLS và dẫn đến hậu quả gì?

52. Mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được thiết kế để mô hình hóa loại biến động nào?

53. Trong kiểm định F cho ý nghĩa toàn thể của mô hình hồi quy bội, giả thuyết null (H0) thường phát biểu điều gì?

54. Khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong phần dư của mô hình OLS thường dẫn đến hậu quả nào sau đây?

55. Khi thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình Tác động Cố định (Fixed Effects) và Tác động Ngẫu nhiên (Random Effects) cho dữ liệu bảng, giả thuyết null (H0) là gì?

56. Trong phân tích chuỗi thời gian, khái niệm ‘stationarity’ (tính dừng) đề cập đến đặc điểm nào của chuỗi?

57. Trong mô hình hồi quy, khi thực hiện kiểm định F, nếu giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa (ví dụ: 0.05), chúng ta có xu hướng làm gì với giả thuyết null (H0)?

58. Nếu một biến nội sinh (endogenous variable) tồn tại trong mô hình hồi quy, điều này vi phạm giả định nào của OLS và dẫn đến hệ quả gì?

59. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân (ví dụ: sử dụng mô hình Logit hoặc Probit), hệ số hồi quy được diễn giải như thế nào?

60. Trong phân tích hồi quy, nếu chúng ta phát hiện có hiện tượng ‘hétéroscédasticité’ (phương sai sai số thay đổi), phương pháp nào có thể được áp dụng để có được sai số chuẩn hiệu quả hơn?

61. Giả định về tính tuyến tính trong mô hình hồi quy tuyến tính có nghĩa là gì?

62. Nếu kết quả kiểm định Durbin-Watson (DW) gần bằng 2, điều này cho thấy điều gì về tự tương quan trong phần dư?

63. Khi ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OLS, hệ số xác định R-squared đo lường điều gì?

64. Trong kinh tế lượng, khái niệm ‘cập nhật’ (updating) trong các mô hình chuỗi thời gian thường ám chỉ điều gì?

65. Phương pháp Biến Công cụ (Instrumental Variables – IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề gì trong hồi quy?

66. Khái niệm ‘độ trễ’ (lag) trong kinh tế lượng chuỗi thời gian đề cập đến điều gì?

67. Mô hình hồi quy với sai số có cấu trúc (ví dụ: sai số có dạng AR(1)) là cần thiết khi nào?

68. 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 ước lượng không chệch và hiệu quả (BLUE)?

69. Khái niệm ‘chính quy hóa’ (regularization) trong học máy và kinh tế lượng, như L1 (Lasso) và L2 (Ridge), có mục đích chính là gì?

70. Phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) thường được sử dụng khi nào?

71. Khi nào thì ước lượng OLS là ước lượng không chệch và hiệu quả nhất (BLUE)?

72. Kỹ thuật hồi quy Ridge là gì và được sử dụng chủ yếu để làm gì?

73. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?

74. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào trong mô hình hồi quy bội?

75. Khi ước lượng mô hình hồi quy với dữ liệu bảng (panel data), phương pháp Tác động Cố định (Fixed Effects) nhằm mục đích gì?

76. Nếu một nhà kinh tế lượng muốn kiểm tra xem biến ‘chi tiêu quảng cáo’ có ảnh hưởng đến ‘doanh thu bán hàng’ hay không, và họ có dữ liệu theo quý trong 5 năm, phương pháp nào có thể phù hợp nhất để mô hình hóa tác động trễ của quảng cáo?

77. Trong mô hình hồi quy OLS, giả định nào bị vi phạm nếu có mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến giải thích mà không được mô hình hóa đúng?

78. Khi ước lượng mô hình hồi quy với dữ liệu bảng (panel data), việc kết hợp cả dữ liệu chéo (cross-sectional) và dữ liệu chuỗi thời gian (time-series) cho phép chúng ta làm gì?

79. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến số đếm (count variable) như số vụ tai nạn giao thông, mô hình nào thường được ưu tiên sử dụng thay vì OLS?

80. Nếu ta sử dụng biến giải thích có độ trễ (lagged independent variable) trong mô hình hồi quy, mục đích chính của việc này là gì?

81. Hệ số tương quan Pearson (r) đo lường điều gì giữa hai biến định lượng?

82. Khi thực hiện kiểm định F cho toàn bộ mô hình hồi quy tuyến tính bội, nếu giá trị P-value (hoặc Sig.) nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha) đã chọn, chúng ta có thể rút ra kết luận gì?

83. Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, khi các biến giải thích (independent variables) có tương quan tuyến tính với nhau, hiện tượng này được gọi là gì và ảnh hưởng như thế nào đến kết quả ước lượng?

84. Nếu một mô hình hồi quy OLS cho thấy hệ số ước lượng của biến ‘giáo dục’ là dương và có ý nghĩa thống kê đối với ‘thu nhập’, điều này có nghĩa là gì?

85. Khi thực hiện kiểm định Durbin-Watson (DW) để phát hiện tự tương quan, nếu giá trị DW gần bằng 0, điều đó cho thấy dấu hiệu gì?

86. Trong mô hình hồi quy, hệ số ước lượng của một biến giải thích có ý nghĩa thống kê ở mức 5% có nghĩa là gì?

87. Giả định về tính ngoại sinh (exogeneity) của các biến giải thích (X) trong mô hình hồi quy có nghĩa là gì?

88. Khi phân tích dữ liệu bảng, mô hình efeitos cố định (fixed effects) giả định điều gì về các yếu tố không quan sát được (unobserved effects)?

89. Hệ số xác định R-squared (R²) trong mô hình hồi quy đo lường điều gì?

90. Trong phân tích chuỗi thời gian, nếu ta phát hiện có hiện tượng tự tương quan bậc một (first-order autocorrelation) trong phần dư của mô hình OLS, điều này có ý nghĩa gì đối với các hệ số ước lượng?

91. Nếu kết quả kiểm định Hausman cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa ước lượng efeitos cố định (fixed effects) và efeitos ngẫu nhiên (random effects), điều này gợi ý điều gì?

92. Khi thực hiện hồi quy với dữ liệu chuỗi thời gian, mô hình ARMA (Autoregressive Moving Average) thường được sử dụng để làm gì?

93. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến định tính (ví dụ: Probit, Logit), tại sao chúng ta không sử dụng OLS trực tiếp?

94. Khi sử dụng biến giả (dummy variable) để biểu diễn biến định tính (categorical variable) có hai nhóm, cách diễn giải hệ số ước lượng của biến giả này là gì?

95. Thế nào là ‘mô hình sai’ (misspecified model) trong kinh tế lượng?

96. Trong ngữ cảnh của dữ liệu chuỗi thời gian, khái niệm ‘phi dừng’ (non-stationarity) thường ám chỉ điều gì?

97. Tại sao việc sử dụng biến độc lập có độ trễ trong mô hình hồi quy có thể giúp giảm thiểu vấn đề bỏ sót biến động lực (omitted dynamic variable bias)?

98. Giả định nào của mô hình hồi quy OLS bị vi phạm nếu sai số chuẩn (standard errors) của các hệ số ước lượng bị ước lượng sai lệch một cách có hệ thống (systematically underestimated)?

99. Trong mô hình hồi quy, nếu ta nghi ngờ có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), phương pháp ước lượng nào có thể được sử dụng để khắc phục vấn đề này?

100. Khi nào thì việc sử dụng biến giải thích có độ trễ (lagged independent variable) là cần thiết trong mô hình hồi quy?

101. Nếu bạn phát hiện có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) nghiêm trọng trong mô hình hồi quy OLS, hành động nào sau đây có thể giúp khắc phục?

102. Trong phân tích chuỗi thời gian, hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) xảy ra khi nào và hệ quả chính của nó là gì?

103. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là số đếm (ví dụ: số con, số lượt truy cập), mô hình Poisson Regression thường được ưu tiên hơn OLS vì lý do gì?

104. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là biến định tính (ví dụ:Probit, Logit), tại sao việc sử dụng OLS trực tiếp thường không phù hợp?

105. Hệ số R-squared trong mô hình hồi quy OLS cho biết điều gì?

106. Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, giả định về sự không tương quan giữa các biến giải thích được gọi là gì và tại sao nó quan trọng?

107. Khái niệm ‘ước lượng hiệu quả’ (efficient estimator) trong Kinh tế lượng nghĩa là gì?

108. Trong phân tích hồi quy, ‘bỏ sót biến quan trọng’ (omitted variable bias) xảy ra khi nào và hệ quả là gì?

109. Khái niệm ‘ước lượng nhất quán’ (consistent estimator) trong Kinh tế lượng có ý nghĩa gì?

110. Khi nào thì việc sử dụng mô hình ‘Hiệu ứng ngẫu nhiên’ (Random Effects Model) trong dữ liệu bảng có thể là phù hợp hơn mô hình ‘Hiệu ứng cố định’ (Fixed Effects Model)?

111. Khi phân tích dữ liệu bảng (panel data) với các quan sát qua thời gian và qua các đối tượng (ví dụ: hộ gia đình, công ty), phương pháp ‘Mô hình hiệu ứng cố định’ (Fixed Effects Model) được sử dụng để xử lý vấn đề gì?

112. Trong phân tích hồi quy, ‘tương quan đồng thời’ (simultaneity) là một trường hợp của nội sinh xảy ra khi nào?

113. Trong phân tích chuỗi thời gian, khái niệm ‘tính dừng’ (stationarity) của một chuỗi có ý nghĩa quan trọng như thế nào?

114. Trong mô hình hồi quy, giả định ‘sai số không tương quan với các biến giải thích’ (exogeneity) là cần thiết để đảm bảo điều gì cho ước lượng OLS?

115. Trong kiểm định giả thuyết Kinh tế lượng, ‘sai lầm loại I’ (Type I error) xảy ra khi nào?

116. Phương pháp ‘Ước lượng bình phương nhỏ nhất hai bước’ (Two-Stage Least Squares – 2SLS) thường được sử dụng để giải quyết vấn đề gì trong mô hình hồi quy?

117. Khi sử dụng biến giả (dummy variable) trong mô hình hồi quy, ý nghĩa của hệ số đi kèm với biến giả đó là gì?

118. Khi kiểm định Hausman cho dữ liệu bảng, mục đích chính của kiểm định này là gì?

119. Khi kiểm định F trong mô hình hồi quy OLS, giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa (ví dụ: 0.05) thường dẫn đến kết luận gì?

120. Hiện tượng nội sinh (endogeneity) trong mô hình hồi quy xảy ra khi nào và nó ảnh hưởng đến ước lượng OLS như thế nào?

121. Phương pháp Ước lượng bình phương nhỏ nhất tổng quát (Generalized Least Squares – GLS) được sử dụng để khắc phục vấn đề gì trong mô hình hồi quy?

122. Khi ước lượng một mô hình hồi quy và nhận thấy một biến giải thích có hệ số β ước lượng là âm và có ý nghĩa thống kê (p-value < 0.05), điều này hàm ý điều gì?

123. Khi tiến hành kiểm định Jarque-Bera để kiểm tra tính chuẩn của phần dư (residuals), giả thuyết không (H0) thường là gì?

124. Trong phân tích hồi quy, nếu kiểm định Durbin-Watson (DW) cho giá trị gần bằng 0, điều này thường chỉ ra hiện tượng gì?

125. Khái niệm ‘phương sai sai số thay đổi’ (heteroskedasticity) trong mô hình OLS có nghĩa là gì?