Trọn bộ 140+ câu hỏi trắc nghiệm Kinh tế lượng kèm đáp án - Phần 1

Độ chênh lệch giữa giá trị thực tế và giá trị ước lượng

Độ chênh lệch giữa giá trị trung bình và giá trị ước lượng

Độ chênh lệch giữa mô hình hồi quy mẫu và tổng thể

Tất cả đều sai

Đại lượng ngẫu nhiên

Đại lượng phi ngẫu nhiên

Đại lượng cho trước

Tất cả đều đúng

Tổng bình phương biến thiên của y

Hay Tổng bình phương của tất cả các giá trị chênh lệch giữa giá trị Yi và giá trị trung bình của chúng

Cả a, b đều sai

Cả a, b đều đúng

Tổng bình phương phần biến thiên không giải thích được bằng hàm hồi quy của Y hay tổng bình phương phần dư

Tổng bình phương phần biến thiên giải thích được bằng hàm hồi quy của Y.
 

Cả a, b đều đúng

Cả a, b đều sai

Chênh lệch giữa giá trị quan sát của biến Y với giá trị bình quân các quan sát

Lệch giữa giá trị quan sát của biến X với giá trị bình quân các quan sát

Chênh lệch giữa giá trị quan sát của biến Y  và Y với giá trị bình quân các quan sát

Tất cả đều sai

Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với giá trị đã cho của biến độc lập nhằm tìm ra các hệ số hồi quy và tìm hàm số hồi quy

Kiểm định các giả thiết hồi quy tìm được như kiểm định hệ số hồi quy, kiểm định hàm số hồi quy

Cả a, b đều đúng

Cả a, b đều sai

Quản lý các biến, cùng với các thông số liên quan đến biến

Mỗi hàng trên màn hình quản lý một biến

Mỗi cột thể hiện các thông số liên quan đến biến đó

Tất cả đều đúng

Là nơi lưu trữ dữ liệu nghiên cứu với một cấu trúc dữ liệu gồm cột, hàng và các cột giao nhau giữa cột và hàng

Là nơi quản lý các biến và nhãn của biến

Cả a, b đều sai

Cả a, b đều đúng

Cho ta xem và lưu trữ những cú pháp của một lệnh phân tích

Các cú pháp được lưu trữ sẽ được sữ dụng lại mà không cần thao tác các lệnh phân tích lại

Cả a, b đều đúng

Cả a, b đều sai

X và Y quan hệ tương đối chặt chẻ

X và Y quan hệ không chặt chẻ

X và Y quan hệ chặt chẻ tuyệt đối

Tất cả đều đúng

X và Y là quan hệ đồng biến

X và Y là quan hệ nghịch biến

Cả a, b đều đúng

Cả a, b đều sai

Doanh số bán hàng của một công ty tính theo từng tháng là số liệu chéo

Giá dầu lửa tại các quốc gia hàng tháng là số liệu theo chuỗi thời gian

Giá xăng tại các thành phố trong cùng một ngày là số liệu theo chuỗi thời gian

Xăng tại một thành phố theo từng tháng là số liệu theo chuỗi thời gian

Số biến độc lập là 2

Số biến phụ thuộc là 2

Số hệ số hồi quy là 2

Số hệ số góc là 3

Mô hình gốc

Mô hình kiểm định Glejer

Mô hình kiểm định Park

Mô hình kiểm định dựa trên biến phụ thuộc

Ước lượng phương sai là ước lượng chệch

Ước lượng phương sai là ước lượng không chệch

Kiểm định T và F vẫn tin cậy

Ước lượng bình phương nhỏ nhất là ước lượng tuyến tính không chệch và là ước lượng hiệu quả

Phân tích hồi quy nhằm ước lượng giá trị của một biến dựa trên giá trị đã cho của các biến khác. Trong phân tích hồi quy các biến không có tính chất đối xứng

Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với một hay nhiều biến độc lập khác, nhưng không đòi hỏi giữa chúng có mối quan hệ nhân quả

Phân tích tương quan đo lường sự phụ thuộc tuyến tính giữa 2 biến ngẫu nhiên X và Y, chúng có tính đối xứng nên không có sự phân biệt biến nào là biến phụ thuộc, biến nào là biến độc lập

Tất cả các phương án đều đúng

Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc giữa một biến (biến phụ thuộc) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập) nhằm ước lượng (dự báo) giá trị trung bình của biến phụ thuộc theo các giá trị đã biết của biến độc lập

Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ tương tác giữa một biến (biến phụ thuộc) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập)

Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc giữa nhiều biến (biến phụ thuộc) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập) nhằm ước lượng (dự báo) giá trị trung bình của biến phụ thuộc theo các giá trị đã biết của biến độc lập

Tất cả các phương án đều đúng

Do sai số ngẫu nhiên trong tổng thể không thể quan sát được

Do sai số ngẫu nhiên trong tổng thể đôi khi quan sát được

Do sai số ngẫu nhiên trong tổng thể có thể quan sát được

Cả 3 đáp án đều sai

The explanatory variables are uncorrelated with the error terms

The disturbance terms have zero mean

The dependent variable is not correlated with the disturbance terms

The disturbance terms are independent of one another

It comprises the numerical values obtained from OLS estimation

It is a formula that, when applied to the data, will yield the parameter estimates

It is equivalent to the term “the OLS estimate”

It is a collection of all of the data used to estimate a linear regression model

Researcher 2 will use a larger critical value from the t-tables

Researcher 2 will have a higher probability of type I error

Researcher 1 will be more likely to reject the null hypothesis

Both researchers will always reach the same conclusion

A t-distribution with zero degrees of freedom is a normal

A t-distribution with one degree of freedom is a normal

A t-distribution with infinite degrees of freedom is a normal

There is no relationship between the two distributions

2.89

1.30

0.84

We cannot determine the value of from the information given in the question

A t-variate with z degrees of freedom is also an F(1, z)

The square of a t-variate with z degrees of freedom is also an F(1, z)

A t-variate with z degrees of freedom is also an F(z, 1)

There is no relationship between the two distributions

Removing one of the explanatory variables

Transforming the data into logarithms

Transforming two of the explanatory variables into ratios

Collecting higher frequency data on all of the variables

0 and 0

0 and 3

3 and 0

Will vary from one normal distribution to another

Transforming two explanatory variables into a ratio

Removing large positive residuals

Using a procedure for estimation and inference which did not assume normality

Removing large negative residuals

Consistent and unbiased but inefficient

Consistent and asymptotically efficient but biased

Inconsistent

Consistent, unbiased and efficient

A slowly decaying acf, and a pacf with 3 significant spikes

A slowly decaying pacf and an acf with 3 significant spikes

A slowly decaying acf and pacf

 An acf and a pacf with 3 significant spikes

The current value of y

Zero

The historical unweighted average of y

An exponentially weighted average of previous values of y

An AR(1)

An AR(2)

An ARMA(1,1)

An MA(3)

There are 2 linearly independent cointegrating vectors

There are at most 2 linearly independent cointegrating vectors

There are 3 variables in the system

There are at least 2 linearly independent cointegrating vectors

It is the volatility of the underlying asset’s returns implied from the price of a traded option and an option pricing model

It is the volatility of the underlying asset’s returns implied from a statistical model such as GARCH

It is the volatility of an option price implied from a statistical model such as GARCH

It is the volatility of an option price implied from the underlying asset volatility

The price range (high minus low) on that day

The squared return on that day

The sum of the squares of hourly returns on that day

The squared return on the previous day

Product

Production

Pricing

Distribution

Order

Distance

Origin

All of the above

Why and how the research was carried out

What was done to manage fieldworkers

What was found

What can be interpreted and acted upon by the manager

Số liệu chéo

Số liệu thời gian

Số liệu hỗn hợp

Số liệu của các biến kinh tế xã hội

 Ước lượng quan hệ phụ thuộc của doanh thu và chi phí đầu tư của các doanh nghiệp

Kiểm định sự phụ thuộc của lượng bán smartphone vào chi phí quảng cáo của các doanh nghiệp kinh doanh điện thoại di động

 Dự báo mức tăng trưởng GDP dựa trên thông tin của xuất khẩu và nhập khẩu của các quốc gia

 Ước lượng thu nhập trung bình của người lao động Hà Nội dựa trên thông tin về thu nhập của 1.000 lao động Hà Nội

Thu thập số liệu – Thiết lập mô hình – Ước lượng tham số

Thiết lập mô hình – Thu thập số liệu – Ước lượng tham số 

Thu thập số liệu – Phân tích kết quả - Ước lượng tham số 

Thu thập số liệu – Thiết lập mô hình – Phân tích kết quả

β1= β2=0

β2=0 hoặc β3=0

β2= β3=0

β1= β3=0

Nếu gặp mô hình có biến trễ của biến độc lập thì không dùng được kiểm định d- Durbin- Watson , khi đó ta dùng kiểm định Durbin h

Khi dùng kiểm định Durbin h nếu h < -1,96 hoặc h > 1,96 thì kết luận mô hình không có tự tương quan bậc nhất

Nếu gặp mô hình có biến trễ của biến phụ thuộc là biến độc lập thì không dùng được kiểm định d- Durbin- Watson , khi đó ta dùng kiểm định Durbin -h 

Khi dùng kiểm định Durbin h nếu –1,96 < h < 1,96 thì kết luận mô hình có tự tương quan bậc nhất

Mô hình chỉ có đa cộng tuyến với mẫu nhỏ

Mô hình có đa cộng tuyến

Mô hình không có đa cộng tuyến với mẫu lớn

Mô hình không có đa cộng tuyến

Mô hình hồi qui không có tự tương quan

Không kết luận được

Mô hình hồi qui có Tự tương quan âm

Mô hình hồi qui có Tự tương quan dương

Mô hình có dạng hàm không đúng là mô hình mắc sai lầm khi chỉ định

Nếu một biến cần thiết mà bị bỏ sót không đưa vào mô hình thì mô hình vẫn được coi là chỉ định đúng

Nếu mô hình hồi quy chỉ định sai thì vẫn có thể dùng để phân tích và dự báo

Một biến đưa vào mô hình hồi quy không thích hợp thì mô hình vẫn được coi là chỉ định đúng

Nếu qs2 =nR2>χα(1) thì kết luận mô hình thiếu biến

Nếu qs2 =nR2>χα(1) thì kết luận mô hình không thiếu biến

Nếu qs2 =nR2>χα(2) thì kết luận mô hình thiếu biến

Nếu qs2 =nR2>χα(2) thì kết luận mô hình không thiếu biến

Nếu có biến trễ của biến phụ thuộc là biến độc lập thì không thể dùng kiểm định d- Durbin-Watson

Nếu có biến trễ của biến độc lập thì không thể dùng kiểm định d- Durbin-Watson

Mô hình hồi qui không có hệ số chặn thì có thể kiểm định tự tương quan theo cách kiểm định d- Durbin

Có các quan sát bị mất trong dữ liệu thì có thể kiểm định tự tương quan theo cách kiểm định d- Durbin

Is the similar to the DF-GLS test

Is a test for cointegration

Has as a limitation that it can only test if two variables, but not more than two, are cointegrated

Uses the ADF in the second step of its procedure

not practically relevant, because we never have an infinite number of observations

only of theoretical interest

of interest because it tells you what the distribution approximately looks like in small samples

the distribution of statistics when the sample size is very large

has a Student t distribution with n-2 degrees of freedom

has a normal distribution

has a Student t distribution with n degrees of freedom