Cho mô hình hồi quy:

Câu 38:

Cho mô hình hồi quy với 4 biến Y, X2, X3,X4, biến Y là biến phụ thuộc, dùng hồi quy phụ để kiểm tra Đa cộng tuyến. Câu trả nào đúng trong các câu sau?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Hồi quy phụ được sử dụng để kiểm tra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Trong mô hình đã cho, Y là biến phụ thuộc, còn X2, X3, và X4 là các biến độc lập. Vì vậy, để kiểm tra đa cộng tuyến, ta thực hiện hồi quy một biến độc lập theo các biến độc lập còn lại. Phương án 3, hồi quy của X3 theo X2 và X4, chính là một hồi quy phụ dùng để kiểm tra xem X3 có tương quan tuyến tính với X2 và X4 hay không, do đó kiểm tra được đa cộng tuyến. Các phương án còn lại (1, 2, 4) đều hồi quy Y (biến phụ thuộc) theo các biến độc lập, đây là hồi quy chính chứ không phải hồi quy phụ để kiểm tra đa cộng tuyến.

Câu 39:

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

Lời giải:

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.

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:

Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP

Câu 4:

Thu thập số liệu dạng nào sau đây:

Lời giải:

Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP

Câu 5:

Ý nghĩa của dự báo là:

Lời giải:

Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP