Chi tiêu về trang phục hàng năm của một người phụ thuộc vào các yếu tố:

-Thu nhập hàng tháng.

- Giới tính (nam, nữ)

- Độ tuổi (thanh niên, trung niên, người cao tuổi)

- Nơi sinh sống (thành thị, nông thôn)

- Mùa trong năm (Xuân, Hạ, Thu, Đông)

Khi phân tích hồi quy, số biến giả cần đưa ra là:

Trả lời:

Đáp án đúng: D

Số biến giả cần tạo cho mỗi biến định tính (categorical variable) là số lượng các hạng mục (categories) trừ đi 1. - Giới tính (2 hạng mục: nam, nữ) cần 2 - 1 = 1 biến giả. - Độ tuổi (3 hạng mục: thanh niên, trung niên, người cao tuổi) cần 3 - 1 = 2 biến giả. - Nơi sinh sống (2 hạng mục: thành thị, nông thôn) cần 2 - 1 = 1 biến giả. - Mùa trong năm (4 hạng mục: Xuân, Hạ, Thu, Đông) cần 4 - 1 = 3 biến giả. Vậy, tổng số biến giả cần tạo là 1 + 2 + 1 + 3 = 7.

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 20:

The numerical score assigned to the credit rating of a bond is best described as what type of number?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Câu hỏi này liên quan đến việc xác định loại số phù hợp để mô tả điểm số xếp hạng tín nhiệm của trái phiếu.

* Continuous (Liên tục): Số liên tục có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi nhất định. Ví dụ: chiều cao, cân nặng. Điểm xếp hạng tín nhiệm không phải là số liên tục vì chúng chỉ nhận một số giá trị cụ thể.
* Cardinal (Định lượng): Số định lượng dùng để đếm. Ví dụ: số lượng học sinh, số lượng sản phẩm. Điểm xếp hạng tín nhiệm không phải là số định lượng vì nó không đếm một cái gì đó.
* Ordinal (Thứ bậc): Số thứ bậc thể hiện thứ tự hoặc vị trí tương đối. Ví dụ: hạng nhất, hạng nhì, hạng ba. Điểm xếp hạng tín nhiệm thể hiện thứ tự về mức độ rủi ro hoặc khả năng trả nợ, do đó nó là một số thứ bậc. Ví dụ, xếp hạng AAA tốt hơn AA, AA tốt hơn A, v.v.
* Nominal (Danh nghĩa): Số danh nghĩa dùng để phân loại hoặc gán nhãn, không có thứ tự hoặc giá trị số học. Ví dụ: số áo cầu thủ, mã bưu điện. Điểm xếp hạng tín nhiệm không phải là số danh nghĩa vì nó có thứ tự.

Do đó, đáp án đúng là Ordinal (Thứ bậc).

Câu 21:

Suppose that we wanted to sum the 2007 returns on ten shares to calculate the return on a portfolio over that year. What method of calculating the individual stock returns would enable us to do this?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Lợi nhuận đơn giản (simple returns) có thể cộng được để tính lợi nhuận của danh mục đầu tư. Lợi nhuận kép liên tục (continuously compounded returns) không thể cộng trực tiếp; chúng cần được chuyển đổi trở lại thành lợi nhuận đơn giản trước khi cộng lại.

Câu 22:

What result is proved by the Gauss-Markov theorem?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Định lý Gauss-Markov chứng minh rằng ước lượng bình phương tối thiểu thông thường (OLS) cho các ước tính hệ số có phương sai nhỏ nhất trong số các ước tính tuyến tính không thiên vị. Điều này có nghĩa là, trong số tất cả các ước tính tuyến tính không thiên vị, OLS cung cấp ước tính chính xác nhất (tức là phương sai nhỏ nhất). Các lựa chọn khác không chính xác vì OLS không đảm bảo rằng các ước tính hệ số không thiên vị (điều này phụ thuộc vào các giả định khác) hoặc các sai số được phân phối bình thường.

Câu 23:

The type I error associated with testing a hypothesis is equal to:

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi chúng ta bác bỏ giả thuyết không (null hypothesis) trong khi nó thực sự đúng. Mức ý nghĩa (significance level) của một kiểm định, thường được ký hiệu là α, chính là xác suất mắc phải lỗi loại I. Kích thước của kiểm định (size of the test) cũng chính là mức ý nghĩa α, do đó nó tương đương với xác suất của lỗi loại I. Các lựa chọn khác không liên quan trực tiếp đến định nghĩa của lỗi loại I.

Vì vậy, đáp án đúng là kích thước của kiểm định.

Câu 24:

Which of the following is a correct interpretation of a “95% confidence interval” for a regression parameter?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Khoảng tin cậy 95% cho một tham số hồi quy có nghĩa là nếu chúng ta lấy nhiều mẫu khác nhau và tính khoảng tin cậy 95% cho mỗi mẫu, thì khoảng 95% các khoảng tin cậy này sẽ chứa giá trị thực của tham số đó. Nói cách khác, chúng ta có mức độ tin cậy 95% rằng khoảng tin cậy đã tính toán từ mẫu hiện tại chứa giá trị thực của tham số. Các lựa chọn khác không diễn giải chính xác ý nghĩa của khoảng tin cậy.

* Phương án 1: Diễn giải chính xác ý nghĩa của khoảng tin cậy 95%.
* Phương án 2: Sai. Khoảng tin cậy không đảm bảo rằng ước lượng hệ số là chính xác.
* Phương án 3: Sai. Khoảng tin cậy phải chứa giá trị tham số thực chứ không phải ước lượng hệ số.
* Phương án 4: Sai. Lặp lại các mẫu sẽ không nhất thiết cho ra ước lượng hệ số giống nhau 95% thời gian.

Câu 25:

Which of the following is NOT a good reason for including a disturbance term in a regression equation?

Lời giải: