A VAR with five variables, 4 lags and constant terms for each equation will have a total of:

21 coefficients

100 coefficients

105 coefficients

84 coefficients

Hãy suy nghĩ và trả lời câu hỏi trước khi xem đáp án

Trả lời:

Đáp án đúng: C

Mô hình VAR với 5 biến, 4 độ trễ (lags) và một hằng số trong mỗi phương trình sẽ có tổng số hệ số như sau: Mỗi phương trình trong mô hình VAR có 5 biến, mỗi biến có 4 độ trễ, vậy số hệ số ước lượng cho mỗi biến là 4. Cộng thêm hằng số, mỗi phương trình sẽ có (5 * 4) + 1 = 21 hệ số. Mô hình VAR có 5 phương trình, vậy tổng số hệ số là 5 * 21 = 105 hệ số. Vậy đáp án đúng là 105 coefficients.

Trọn bộ 140+ câu hỏi trắc nghiệm Kinh tế lượng kèm đáp án - Phần 3

Tuyển chọn hơn 100+ câu trắc nghiệm Kinh tế lượng trọng tâm - có đáp án dành cho các bạn sinh viên Đại học - Cao đăng ôn thi để đạt kết quả cao trong kì thi sắp diễn ra.

40 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 40:

The advantage of using heteroskedasticity-robust standard errors is that:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Ưu điểm của việc sử dụng sai số chuẩn mạnh (robust standard errors) đối với phương sai thay đổi (heteroskedasticity) là chúng cho phép suy luận tiệm cận hợp lệ ngay cả khi chúng ta không biết dạng hàm phương sai có điều kiện. Các sai số chuẩn OLS thông thường chỉ chính xác khi có đồng nhất phương sai (homoskedasticity). Khi có phương sai thay đổi, các sai số chuẩn OLS có thể đánh giá thấp sai số thực, dẫn đến các thống kê t lớn hơn và do đó, có thể bác bỏ các giả thuyết không một cách sai lầm. Các sai số chuẩn mạnh đối với phương sai thay đổi điều chỉnh cho vấn đề này, làm cho các suy luận trở nên đáng tin cậy hơn.

Các lựa chọn khác không đúng vì:

Sai số chuẩn mạnh đối với phương sai thay đổi không dễ tính hơn sai số chuẩn chỉ đồng nhất phương sai.
Nó không làm cho ước lượng OLS trở nên BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) trong trường hợp phương sai thay đổi. Phương sai thay đổi vi phạm một trong những giả định của định lý Gauss-Markov, và do đó, OLS không còn là BLUE.
Trong các ứng dụng thực tế, việc tìm ra dạng hàm phương sai có điều kiện không hề dễ dàng.

Câu 1:

Kinh tế lượng là gì?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Kinh tế lượng là một ngành khoa học sử dụng các phương pháp thống kê, toán học và khoa học máy tính để phân tích và kiểm định các lý thuyết kinh tế, đồng thời đưa ra các dự báo và đề xuất chính sách dựa trên dữ liệu thực tế. Như vậy, nó bao gồm việc áp dụng các phương pháp thống kê để phân tích các vấn đề kinh tế-xã hội, đưa ra dự báo và hỗ trợ việc hình thành chính sách trong tương lai. Do đó, đáp án "Tất cả đều đúng" là chính xác nhất.

Câu 2:

Hàm hồi quy là:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Hàm hồi quy có hai loại chính: hàm hồi quy tổng thể (Population Regression Function - PRF) mô tả mối quan hệ thực sự giữa các biến trong toàn bộ tổng thể, và hàm hồi quy mẫu (Sample Regression Function - SRF) ước lượng mối quan hệ này dựa trên một mẫu dữ liệu cụ thể. Vì vậy, cả hai khái niệm này đều là các dạng của hàm hồi quy.

Câu 3:

Thu thập số liệu có mấy dạng:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Thu thập số liệu thường có 2 dạng chính: thu thập sơ cấp (primary data) và thu thập thứ cấp (secondary data). * **Thu thập sơ cấp:** Là việc thu thập dữ liệu trực tiếp từ nguồn gốc của nó, ví dụ: phỏng vấn, khảo sát, thí nghiệm, quan sát. * **Thu thập thứ cấp:** Là việc sử dụng dữ liệu đã được thu thập và công bố bởi người khác hoặc tổ chức khác, ví dụ: báo cáo thống kê, tài liệu nghiên cứu, dữ liệu từ internet.

Câu 4:

Thu thập số liệu dạng nào sau đây:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Trong quá trình thu thập số liệu, ta có thể thu thập dữ liệu từ toàn bộ tổng thể (dữ liệu tổng thể) hoặc chỉ từ một phần của tổng thể (dữ liệu mẫu). Dữ liệu tổng thể cung cấp thông tin đầy đủ về tất cả các phần tử trong phạm vi nghiên cứu, trong khi dữ liệu mẫu được sử dụng để suy luận về tổng thể khi không thể hoặc không cần thiết thu thập dữ liệu từ toàn bộ tổng thể. Do đó, đáp án đúng là "Dữ liệu tổng thể và dữ liệu mẫu".

Câu 5:

Ý nghĩa của dự báo là:

Lời giải: