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

Để tính tổng lợi nhuận của danh mục đầu tư bằng cách cộng lợi nhuận của từng cổ phiếu thành phần, chúng ta cần sử dụng phương pháp tính lợi nhuận đơn giản (simple return). Lợi nhuận đơn giản có tính chất cộng được, nghĩa là tổng lợi nhuận đơn giản của các thành phần sẽ bằng lợi nhuận đơn giản của toàn bộ danh mục. Lợi nhuận kép liên tục (continuously compounded return) thì không có tính chất này, do đó không thể cộng trực tiếp để tính lợi nhuận của danh mục đầu tư.

Vậy đáp án đúng là: Simple

Lỗi loại I (Type I error), còn được gọi là mức ý nghĩa (significance level) hoặc kích thước (size) của kiểm định, là xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng. Nói cách khác, đó là khả năng chúng ta kết luận có một hiệu ứng khi thực tế không có.

Giải thích các lựa chọn:

• One minus the type II error: Một trừ đi lỗi loại II (1 - β) được gọi là "power" của kiểm định, đại diện cho khả năng phát hiện ra một hiệu ứng thực sự tồn tại.


• The confidence level: Mức độ tin cậy (confidence level) là xác suất mà một khoảng tin cậy chứa tham số thực sự của quần thể. Nó liên quan đến lỗi loại I, nhưng không phải là định nghĩa trực tiếp của nó. Mức độ tin cậy thường được biểu diễn là 1 - α, trong đó α là mức ý nghĩa (lỗi loại I).


• The size of the test: Kích thước của kiểm định (size of the test) chính là mức ý nghĩa α, tức là xác suất mắc lỗi loại I.


• The size of the sample: Kích thước mẫu (sample size) ảnh hưởng đến power của kiểm định và có thể ảnh hưởng đến khả năng phát hiện ra một hiệu ứng, nhưng nó không phải là định nghĩa của lỗi loại I.

Vậy đáp án đúng là: The size of the test.

Hệ số chặn (intercept) trong phương trình hồi quy có tác dụng cho phép giá trị trung bình của biến phụ thuộc khác 0. Số hạng nhiễu (disturbance term), còn gọi là sai số (error term), được thêm vào phương trình hồi quy để thể hiện các yếu tố sau:

1. Các yếu tố không được đưa vào mô hình (omitted variables): Có thể có nhiều biến ảnh hưởng đến biến phụ thuộc nhưng không được đưa vào mô hình do thiếu dữ liệu, không phù hợp, hoặc các lý do khác.


2. Sai số đo lường (measurement error): Các biến có thể được đo lường không chính xác.


3. Các yếu tố ngẫu nhiên (randomness): Bản chất của hiện tượng được mô tả có yếu tố ngẫu nhiên, không thể dự đoán hoàn toàn.

Vì vậy, việc cho phép giá trị trung bình của biến phụ thuộc khác 0 không phải là lý do để đưa số hạng nhiễu vào phương trình hồi quy. Thay vào đó, ta sử dụng hệ số chặn.