Which of the following would you expect to be a problem associated with adding lagged values of the dependent variable into a regression equation?

The assumption that the regressors are non-stochastic is violated

A model with many lags may lead to residual non-normality

Adding lags may induce multicollinearity with current values of variables

The standard errors of the coefficients will fall as a result of adding more explanatory variables

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

Trả lời:

Đáp án đúng: A

Việc thêm các giá trị trễ của biến phụ thuộc vào phương trình hồi quy có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) với các giá trị hiện tại của các biến khác trong mô hình. Điều này xảy ra vì các giá trị trễ của biến phụ thuộc thường có tương quan cao với các giá trị hiện tại của các biến khác, đặc biệt là khi các biến này có xu hướng theo thời gian. Do đó, đáp án đúng là "Thêm các độ trễ có thể gây ra đa cộng tuyến với các giá trị hiện tại của các biến".

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 29:

If a residual series is negatively autocorrelated, which one of the following is the most likely value of the Durbin Watson statistic?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Durbin-Watson (DW) statistic được sử dụng để phát hiện tự tương quan (autocorrelation) trong các phần dư (residuals) của một mô hình hồi quy. Giá trị của DW statistic nằm trong khoảng từ 0 đến 4. * Giá trị DW ≈ 2: Không có tự tương quan. * Giá trị DW gần 0: Tự tương quan dương mạnh. * Giá trị DW gần 4: Tự tương quan âm mạnh. Vì câu hỏi cho rằng chuỗi phần dư có tự tương quan âm, giá trị của Durbin-Watson statistic sẽ gần 4.

Câu 30:

A process, xt, which has a constant mean and variance, and zero autocovariance for all non-zero lags is best described as:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Quá trình có trung bình và phương sai không đổi, và tự hiệp phương sai bằng 0 cho tất cả các độ trễ khác 0, được mô tả chính xác nhất là quá trình nhiễu trắng (white noise process). Quá trình nhiễu trắng là một chuỗi các biến ngẫu nhiên không tương quan có trung bình bằng không và phương sai không đổi. Do đó, đáp án chính xác là 'A white noise process'.

Câu 31:

Which of the following conditions must hold for the autoregressive part of an ARMA model to be stationary?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Để phần tự hồi quy (AR) của mô hình ARMA là dừng (stationary), tất cả các nghiệm của phương trình đặc trưng phải nằm ngoài đường tròn đơn vị. Điều này có nghĩa là giá trị tuyệt đối của tất cả các nghiệm phải lớn hơn 1. Nếu một nghiệm nằm trong hoặc trên đường tròn đơn vị, quá trình sẽ không dừng.

Câu 32:

If a series, yt, follows a random walk (with no drift), what is the optimal 1-step ahead forecast for y?

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Nếu một chuỗi thời gian tuân theo quá trình random walk (không có drift), giá trị dự báo tốt nhất cho bước tiếp theo (1-step ahead forecast) chính là giá trị hiện tại của chuỗi. Điều này là do trong random walk, giá trị tương lai không thể dự đoán được từ các giá trị quá khứ một cách tuyến tính, và sự thay đổi của chuỗi là ngẫu nhiên. Do đó, dự báo hợp lý nhất là giả định rằng giá trị hiện tại sẽ tiếp tục là giá trị tốt nhất cho tương lai gần.

Câu 33:

What is the optimal three-step ahead forecast from the AR(2) model given in question 14?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Để đưa ra dự báo ba bước về phía trước từ mô hình AR(2), chúng ta cần sử dụng các hệ số tự hồi quy đã cho. Tuy nhiên, thông tin về các hệ số của mô hình AR(2) (từ câu hỏi 14) là cần thiết để tính toán dự báo này. Giả sử rằng sau khi xem xét câu hỏi 14, chúng ta biết các hệ số và có thể tính toán dự báo. Vì không có thông tin cụ thể nào được cung cấp ở đây về các hệ số của mô hình AR(2) hoặc giá trị của chuỗi thời gian trong quá khứ, chúng ta không thể tính toán giá trị dự báo chính xác. Tuy nhiên, dựa trên các lựa chọn đưa ra, chúng ta có thể chọn đáp án có vẻ hợp lý nhất nếu có thông tin bổ sung từ câu hỏi 14. Trong trường hợp này, giả định là đáp án -0.31 là kết quả của quá trình tính toán dự báo ba bước về phía trước sử dụng mô hình AR(2) với các hệ số cụ thể (không được cung cấp ở đây).

Câu 34:

If there are three variables that are being tested for cointegration, what is the maximum number of linearly independent cointegrating relationships that there could be?

Lời giải: