Bài Tập, Đề Thi Trắc Nghiệm Online – Môn Kinh Tế Lượng – Đề 03

Câu 1: Trong kinh tế lượng, mục tiêu chính của việc xây dựng mô hình hồi quy là gì?

• A. Mô tả dữ liệu một cách trực quan thông qua đồ thị và bảng biểu.
• B. Ước lượng và kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế.
• C. Dự báo giá trị tương lai của biến phụ thuộc một cách chính xác tuyệt đối.
• D. Đơn giản hóa các vấn đề kinh tế phức tạp thành các mô hình toán học dễ hiểu.

Câu 2: Dạng dữ liệu nào sau đây phù hợp nhất để nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ (ví dụ: lãi suất) đến tăng trưởng GDP theo thời gian?

• A. Dữ liệu chéo (Cross-sectional data) về GDP và lãi suất của các quốc gia khác nhau trong một năm.
• B. Dữ liệu bảng (Panel data) về GDP và lãi suất của một quốc gia duy nhất trong nhiều năm.
• C. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time series data) về GDP và lãi suất của một quốc gia trong nhiều quý hoặc năm.
• D. Dữ liệu định tính (Qualitative data) thu thập từ phỏng vấn chuyên gia kinh tế về chính sách tiền tệ.

Câu 3: Giả sử bạn ước lượng một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản: 𝐿𝑜𝑔(𝑤𝑎𝑔𝑒) = β₀ + β₁𝑒𝑑𝑢𝑐 + 𝑢, trong đó wage là tiền lương hàng giờ và educ là số năm học vấn. Hệ số β₁ thể hiện điều gì?

• A. Phần trăm thay đổi trong tiền lương trung bình khi số năm học vấn tăng thêm 1 năm, giữ các yếu tố khác không đổi.
• B. Thay đổi tuyệt đối trong tiền lương trung bình khi số năm học vấn tăng thêm 1 năm.
• C. Mức tiền lương trung bình khi số năm học vấn bằng 0.
• D. Độ dốc của đường hồi quy mẫu giữa tiền lương và học vấn.

Câu 4: Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào trong mô hình hồi quy bội?

• A. Khi biến phụ thuộc có phân phối không chuẩn.
• B. Khi có sự tương quan tuyến tính cao giữa các biến độc lập trong mô hình.
• C. Khi phương sai sai số thay đổi theo quan sát (heteroskedasticity).
• D. Khi mô hình bỏ sót biến quan trọng (omitted variable bias).

Câu 5: Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) dựa trên giả định nào sau đây về sai số ngẫu nhiên (𝑢)?

• A. Sai số ngẫu nhiên phải có phương sai không đổi (homoskedasticity).
• B. Sai số ngẫu nhiên phải tuân theo phân phối chuẩn.
• C. Giá trị trung bình của sai số ngẫu nhiên phải bằng 0.
• D. Sai số ngẫu nhiên phải tự tương quan (autocorrelation).

Câu 6: Kiểm định F được sử dụng để kiểm tra giả thuyết nào trong mô hình hồi quy bội?

• A. Kiểm tra ý nghĩa thống kê của từng hệ số hồi quy riêng lẻ.
• B. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.
• C. Kiểm tra tính tuyến tính của mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
• D. Kiểm tra xem tất cả các hệ số hồi quy của các biến độc lập có đồng thời bằng 0 hay không.

Câu 7: Khi nào thì biến giả (dummy variable) được sử dụng trong mô hình hồi quy?

• A. Để đưa các yếu tố định tính (ví dụ: giới tính, khu vực địa lý) vào mô hình hồi quy.
• B. Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến định lượng.
• C. Để chuẩn hóa dữ liệu trước khi thực hiện hồi quy.
• D. Để dự báo các giá trị tương lai của biến phụ thuộc khi không có dữ liệu quá khứ.

Câu 8: Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) gây ra hậu quả gì cho ước lượng OLS?

• A. Ước lượng OLS trở nên chệch và không hiệu quả.
• B. Ước lượng OLS vẫn không chệch nhưng kém hiệu quả hơn so với phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
• C. Ước lượng OLS vẫn không chệch nhưng sai số chuẩn ước lượng bị sai lệch, dẫn đến suy diễn thống kê không tin cậy.
• D. Ước lượng OLS không còn xác định được do ma trận X"X trở nên suy biến.

Câu 9: Phương pháp nào thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong mô hình hồi quy chuỗi thời gian?

• A. Sử dụng biến giả để kiểm soát các yếu tố thời gian.
• B. Ước lượng mô hình sai số có cấu trúc tự tương quan, ví dụ mô hình AR(1) hoặc MA(1).
• C. Loại bỏ các quan sát ngoại lai (outliers) trong dữ liệu.
• D. Áp dụng phép biến đổi logarit cho biến phụ thuộc.

Câu 10: Trong ngữ cảnh kinh tế lượng, "tính nội sinh" (endogeneity) của một biến độc lập đề cập đến vấn đề gì?

• A. Biến độc lập có phân phối không chuẩn.
• B. Biến độc lập có nhiều giá trị trùng lặp.
• C. Biến độc lập không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
• D. Biến độc lập có tương quan với sai số ngẫu nhiên trong mô hình.

Câu 11: Phương pháp biến công cụ (instrumental variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề nào trong kinh tế lượng?

• A. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity).
• B. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).
• C. Tính nội sinh (endogeneity) của biến độc lập.
• D. Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation).

Câu 12: Để một biến công cụ (Z) được coi là "hợp lệ" cho biến nội sinh (X), nó cần thỏa mãn hai điều kiện chính nào?

• A. Tính liên quan (relevance): Z phải có tương quan với X; và Tính ngoại sinh (exogeneity): Z không được có tương quan với sai số (u).
• B. Tính mạnh (strength): Z phải có tương quan mạnh với X; và Tính trực giao (orthogonality): Z phải trực giao với X.
• C. Tính hiệu quả (efficiency): Z phải giúp ước lượng hiệu quả hơn; và Tính nhất quán (consistency): Z phải đảm bảo ước lượng nhất quán.
• D. Tính đại diện (representativeness): Z phải đại diện cho X; và Tính độc lập (independence): Z phải độc lập với các biến khác trong mô hình.

Câu 13: Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định R-squared đo lường điều gì?

• A. Độ mạnh của mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
• B. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
• C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu thực tế.
• D. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy ước lượng.

Câu 14: Khi so sánh hai mô hình hồi quy lồng nhau (nested models), kiểm định nào được sử dụng để quyết định xem mô hình phức tạp hơn có phù hợp với dữ liệu tốt hơn một cách đáng kể về mặt thống kê hay không?

• A. Kiểm định t (t-test).
• B. Kiểm định χ² (Chi-squared test).
• C. Kiểm định DW (Durbin-Watson test).
• D. Kiểm định F (F-test).

Câu 15: Trong mô hình xác suất tuyến tính (linear probability model - LPM) để phân tích biến phụ thuộc nhị phân (binary dependent variable), một hạn chế chính là gì?

• A. Sai số luôn có phương sai thay đổi (heteroskedasticity).
• B. Hệ số hồi quy khó giải thích về mặt kinh tế.
• C. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc có thể nằm ngoài khoảng [0, 1], không phù hợp với bản chất xác suất.
• D. Mô hình không thể xử lý dữ liệu chuỗi thời gian.

Câu 16: Để khắc phục hạn chế của mô hình LPM, các mô hình nào thường được sử dụng để phân tích biến phụ thuộc nhị phân?

• A. Mô hình hồi quy tuyến tính với sai số hiệu chỉnh (GLS).
• B. Mô hình Logit và Probit.
• C. Mô hình biến công cụ (IV regression).
• D. Mô hình VAR (Vector Autoregression).

Câu 17: Trong mô hình Logit, hệ số hồi quy không được giải thích trực tiếp như trong mô hình tuyến tính. Thay vào đó, chúng ta thường quan tâm đến đại lượng nào để diễn giải tác động của biến độc lập?

• A. Giá trị P (p-value) của hệ số.
• B. Sai số chuẩn của hệ số.
• C. Hệ số xác định R-squared.
• D. Tỷ số odds (odds ratio) hoặc hiệu ứng biên (marginal effects).

Câu 18: Phân tích chuỗi thời gian (time series analysis) tập trung vào đặc điểm nào của dữ liệu?

• A. Sự khác biệt giữa các đơn vị quan sát tại cùng một thời điểm.
• B. Mối quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế trong không gian.
• C. Sự phụ thuộc của các quan sát vào thời gian và cấu trúc động của dữ liệu.
• D. Phân phối xác suất của các biến ngẫu nhiên.

Câu 19: Tính dừng (stationarity) là một khái niệm quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian. Một chuỗi thời gian dừng có nghĩa là gì?

• A. Chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.
• B. Các đặc tính thống kê của chuỗi (ví dụ: trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian.
• C. Chuỗi thời gian có tính mùa vụ rõ rệt.
• D. Chuỗi thời gian không bị ảnh hưởng bởi các cú sốc bên ngoài.

Câu 20: Kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?

• A. Kiểm tra xem chuỗi thời gian có tính dừng hay không.
• B. Xác định bậc tự hồi quy (AR order) phù hợp cho mô hình ARIMA.
• C. Phát hiện hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong chuỗi.
• D. Dự báo giá trị tương lai của chuỗi thời gian.

Câu 21: Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) thường được sử dụng để làm gì?

• A. Phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các biến chuỗi thời gian khác nhau.
• B. Khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) trong chuỗi thời gian.
• C. Dự báo giá trị tương lai của một chuỗi thời gian dựa trên các giá trị quá khứ của chính nó.
• D. Kiểm tra tính nội sinh (endogeneity) trong mô hình chuỗi thời gian.

Câu 22: Trong mô hình VAR (Vector Autoregression), chúng ta mô hình hóa các biến như thế nào?

• A. Chỉ mô hình hóa một biến phụ thuộc duy nhất và các biến độc lập tác động lên nó.
• B. Mô hình hóa từng biến riêng biệt, không xét đến tương tác giữa các biến.
• C. Mô hình hóa các biến theo cấu trúc nhân quả định trước.
• D. Mô hình hóa tất cả các biến trong hệ thống là nội sinh và phụ thuộc lẫn nhau.

Câu 23: Phân tích dữ liệu bảng (panel data analysis) có ưu điểm gì so với phân tích dữ liệu chéo (cross-sectional data) hoặc chuỗi thời gian (time series data) riêng lẻ?

• A. Dữ liệu bảng luôn có chất lượng tốt hơn dữ liệu chéo hoặc chuỗi thời gian.
• B. Dữ liệu bảng cho phép kiểm soát các yếu tố không quan sát được bất biến theo thời gian và nghiên cứu sự thay đổi theo thời gian.
• C. Dữ liệu bảng đơn giản hơn trong việc thu thập và xử lý so với các loại dữ liệu khác.
• D. Dữ liệu bảng luôn đảm bảo tính dừng (stationarity) trong phân tích chuỗi thời gian.

Câu 24: Phương pháp "tác động cố định" (fixed effects) trong phân tích dữ liệu bảng giúp kiểm soát loại yếu tố nhiễu nào?

• A. Các yếu tố nhiễu thay đổi theo thời gian nhưng không đổi giữa các đơn vị.
• B. Các yếu tố nhiễu ngẫu nhiên hoàn toàn và không có cấu trúc.
• C. Các yếu tố nhiễu không quan sát được, bất biến theo thời gian nhưng khác nhau giữa các đơn vị.
• D. Các yếu tố nhiễu quan sát được và có thể đo lường trực tiếp.

Câu 25: Phương pháp "tác động ngẫu nhiên" (random effects) trong phân tích dữ liệu bảng phù hợp khi nào?

• A. Khi có sự tương quan giữa yếu tố không quan sát được và biến phụ thuộc.
• B. Khi mục tiêu là kiểm soát tác động của các biến định tính không đổi theo thời gian.
• C. Khi cần ước lượng tác động của các biến vĩ mô ảnh hưởng đến tất cả các đơn vị.
• D. Khi giả định rằng yếu tố không quan sát được không tương quan với các biến độc lập trong mô hình.

Câu 26: Để lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (fixed effects) và tác động ngẫu nhiên (random effects) trong dữ liệu bảng, kiểm định nào thường được sử dụng?

• A. Kiểm định F (F-test).
• B. Kiểm định Hausman (Hausman test).
• C. Kiểm định LR (Likelihood Ratio test).
• D. Kiểm định DW (Durbin-Watson test).

Câu 27: Trong phân tích kinh tế lượng ứng dụng, "nghiên cứu bán thực nghiệm" (quasi-experiment) đề cập đến loại nghiên cứu nào?

• A. Nghiên cứu sử dụng các sự kiện hoặc chính sách "tự nhiên" để tạo ra sự biến thiên gần như ngẫu nhiên trong biến độc lập, thay vì can thiệp có chủ đích như trong thực nghiệm.
• B. Nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu thứ cấp và không thu thập dữ liệu sơ cấp.
• C. Nghiên cứu tập trung vào mô tả thống kê dữ liệu mà không cố gắng xác định quan hệ nhân quả.
• D. Nghiên cứu sử dụng các phương pháp định tính kết hợp với phân tích định lượng.

Câu 28: Phương pháp "sai phân trong sai phân" (difference-in-differences - DID) là một kỹ thuật phổ biến trong nghiên cứu bán thực nghiệm. Nó được sử dụng để làm gì?

• A. Khắc phục hiện tượng lựa chọn mẫu (sample selection bias).
• B. Kiểm soát các yếu tố nhiễu không quan sát được trong dữ liệu chéo.
• C. Ước lượng tác động nhân quả của một can thiệp hoặc chính sách bằng cách so sánh sự thay đổi theo thời gian giữa nhóm được can thiệp và nhóm đối chứng.
• D. Dự báo xu hướng dài hạn của một biến kinh tế.

Câu 29: Trong phương pháp DID, "giả định xu hướng song song" (parallel trends assumption) là gì và tại sao nó quan trọng?

• A. Giả định rằng nhóm can thiệp và nhóm đối chứng phải có các đặc điểm giống hệt nhau trước khi can thiệp.
• B. Giả định rằng nếu không có can thiệp, xu hướng thời gian của biến kết quả ở nhóm can thiệp và nhóm đối chứng sẽ song song với nhau.
• C. Giả định rằng tác động của can thiệp là như nhau đối với tất cả các đơn vị trong nhóm can thiệp.
• D. Giả định rằng không có yếu tố bên ngoài nào khác ảnh hưởng đến biến kết quả trong thời gian nghiên cứu.

Câu 30: Một nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp kinh tế lượng để phân tích dữ liệu và đưa ra kết luận về chính sách. Điều quan trọng nhất cần xem xét khi đánh giá tính giá trị của nghiên cứu kinh tế lượng đó là gì?

• A. Kích thước mẫu dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu.
• B. Phần mềm kinh tế lượng được sử dụng để phân tích dữ liệu.
• C. Mức độ phức tạp của mô hình kinh tế lượng được xây dựng.
• D. Tính hợp lý của các giả định kinh tế lượng, phương pháp xác định quan hệ nhân quả, và tính giá trị ngoại tại của kết quả nghiên cứu.