Bộ số 1

Câu 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).

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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).

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.

Câu 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.