Bài Tập, Đề Thi Trắc Nghiệm Online – Môn Kinh Tế Lượng – Đề 01

Câu 1: Một nhà kinh tế lượng muốn ước lượng tác động của chi tiêu quảng cáo (Advertising Expenditure - ADV) đến doanh thu (Sales - SLS) của một công ty. Họ thu thập dữ liệu hàng tháng trong 36 tháng và xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản: SLS = β₀ + β₁ADV + ε. Trong bối cảnh này, biến phụ thuộc và biến độc lập lần lượt là:

• A. Biến phụ thuộc: ADV, Biến độc lập: SLS
• B. Biến phụ thuộc: SLS, Biến độc lập: ADV
• C. Biến phụ thuộc: ε, Biến độc lập: β₁
• D. Không xác định được biến phụ thuộc và độc lập

Câu 2: Trong mô hình hồi quy ở Câu 1, hệ số β₁ ước lượng điều gì?

• A. Doanh thu trung bình khi chi tiêu quảng cáo bằng 0.
• B. Tổng doanh thu khi chi tiêu quảng cáo tăng thêm 1 đơn vị.
• C. Mức thay đổi trung bình của doanh thu khi chi tiêu quảng cáo tăng thêm 1 đơn vị.
• D. Phần trăm thay đổi của doanh thu khi chi tiêu quảng cáo tăng thêm 1%

Câu 3: Giả sử kết quả ước lượng mô hình ở Câu 1 cho thấy β₁ = 1.5 và có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là:

• A. Chi tiêu quảng cáo không có tác động đáng kể đến doanh thu.
• B. Doanh thu chắc chắn sẽ tăng 1.5 đơn vị nếu chi tiêu quảng cáo tăng 1 đơn vị.
• C. Mối quan hệ giữa chi tiêu quảng cáo và doanh thu không phải là tuyến tính.
• D. Có bằng chứng thống kê cho thấy chi tiêu quảng cáo có tác động dương đến doanh thu.

Câu 4: Một nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng (panel data) về các quốc gia trong 20 năm để nghiên cứu tác động của giáo dục đến tăng trưởng kinh tế. Dữ liệu bảng khác biệt so với dữ liệu chuỗi thời gian (time series) và dữ liệu chéo (cross-sectional) như thế nào?

• A. Dữ liệu bảng chỉ theo dõi một đơn vị quan sát duy nhất theo thời gian.
• B. Dữ liệu bảng theo dõi nhiều đơn vị quan sát khác nhau qua nhiều thời kỳ.
• C. Dữ liệu bảng chỉ thu thập tại một thời điểm duy nhất cho nhiều đơn vị quan sát.
• D. Dữ liệu bảng không phù hợp cho nghiên cứu về tăng trưởng kinh tế.

Câu 5: Trong mô hình hồi quy bội (multiple regression), hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi:

• A. Có mối tương quan tuyến tính cao giữa các biến độc lập.
• B. Biến phụ thuộc có phân phối không chuẩn.
• C. Sai số của mô hình không có phương sai không đổi.
• D. Mô hình hồi quy không bao gồm biến quan trọng.

Câu 6: Khi mô hình hồi quy mắc phải hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), phương pháp ước lượng OLS (Ordinary Least Squares) vẫn:

• A. Cho ước lượng chệch và không nhất quán.
• B. Không thể sử dụng được.
• C. Cho ước lượng không chệch và nhất quán, nhưng không hiệu quả.
• D. Cho ước lượng hiệu quả nhất.

Câu 7: Kiểm định White (White test) thường được sử dụng để kiểm tra:

• A. Tính tự tương quan của sai số.
• B. Phương sai sai số thay đổi.
• C. Tính chuẩn của sai số.
• D. Đa cộng tuyến.

Câu 8: Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc nhị phân (binary dependent variable), ví dụ như mô hình Logit hoặc Probit, biến phụ thuộc nhận giá trị:

• A. 0 hoặc 1.
• B. Bất kỳ giá trị nào trong khoảng từ 0 đến 1.
• C. Giá trị nguyên dương.
• D. Giá trị liên tục.

Câu 9: Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) thường được sử dụng để:

• A. Phân tích dữ liệu bảng.
• B. Ước lượng tác động nhân quả.
• C. Dự báo chuỗi thời gian.
• D. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

Câu 10: Nghiên cứu về "tác động của một chương trình đào tạo nghề đến thu nhập của người lao động" có thể gặp phải vấn đề nội sinh (endogeneity) do:

• A. Thiếu dữ liệu quan sát.
• B. Tính tự lựa chọn tham gia chương trình đào tạo.
• C. Phương sai sai số thay đổi.
• D. Đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Câu 11: Phương pháp biến công cụ (Instrumental Variables - IV) được sử dụng để giải quyết vấn đề:

• A. Phương sai sai số thay đổi.
• B. Đa cộng tuyến.
• C. Tự tương quan.
• D. Nội sinh.

Câu 12: Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) của chuỗi dữ liệu là quan trọng vì:

• A. Giúp đảm bảo các tính chất thống kê của chuỗi không thay đổi theo thời gian.
• B. Luôn cần thiết để dự báo chính xác.
• C. Giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
• D. Khắc phục phương sai sai số thay đổi.

Câu 13: Kiểm định Dickey-Fuller (Dickey-Fuller test) được sử dụng để kiểm tra:

• A. Tính tự tương quan.
• B. Phương sai sai số thay đổi.
• C. Tính dừng của chuỗi thời gian.
• D. Đa cộng tuyến.

Câu 14: Hệ số xác định R² (R-squared) trong mô hình hồi quy tuyến tính đo lường:

• A. Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
• B. Tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.
• C. Phương sai của sai số.
• D. Độ lớn của các hệ số hồi quy.

Câu 15: Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết cho biết:

• A. Xác suất giả thuyết không đúng là đúng.
• B. Xác suất chấp nhận giả thuyết không.
• C. Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định.
• D. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định cực đoan hơn kết quả thực tế nếu giả thuyết không đúng.

Câu 16: Sai số loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi:

• A. Bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
• B. Chấp nhận giả thuyết không đúng khi nó thực sự sai.
• C. Không bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
• D. Bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự sai.

Câu 17: Khoảng tin cậy (confidence interval) cho hệ số hồi quy β₁ cung cấp:

• A. Giá trị chính xác của hệ số hồi quy.
• B. Một khoảng giá trị có khả năng chứa giá trị thực của hệ số hồi quy với một xác suất nhất định.
• C. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy.
• D. Giá trị p của hệ số hồi quy.

Câu 18: Mô hình VAR (Vector Autoregression) được sử dụng khi:

• A. Chỉ có một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.
• B. Muốn ước lượng mô hình nhân quả với biến công cụ.
• C. Có nhiều biến nội sinh và muốn mô hình hóa mối quan hệ động giữa chúng.
• D. Dữ liệu có phương sai sai số thay đổi.

Câu 19: Kiểm định Hausman (Hausman test) trong mô hình dữ liệu bảng được sử dụng để lựa chọn giữa:

• A. Mô hình OLS và mô hình GLS.
• B. Mô hình Logit và mô hình Probit.
• C. Mô hình ARIMA và mô hình GARCH.
• D. Mô hình tác động cố định (fixed effects) và mô hình tác động ngẫu nhiên (random effects).

Câu 20: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, giả định về tính tuyến tính (linearity) có nghĩa là:

• A. Các biến độc lập phải có quan hệ tuyến tính với nhau.
• B. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là tuyến tính theo tham số.
• C. Sai số phải có phân phối tuyến tính.
• D. Dữ liệu phải được thu thập theo đường thẳng.

Câu 21: Cho mô hình hồi quy: Wage = β₀ + β₁Education + β₂Experience + ε. Nếu bỏ sót biến "Năng lực bẩm sinh" (Innate Ability) có tương quan dương với cả "Giáo dục" và "Tiền lương", điều này có thể dẫn đến:

• A. Ước lượng hệ số của "Giáo dục" không chệch.
• B. Phương sai sai số thay đổi.
• C. Ước lượng hệ số của "Giáo dục" bị chệch lên.
• D. Đa cộng tuyến giữa "Giáo dục" và "Kinh nghiệm".

Câu 22: Để kiểm tra tính tự tương quan bậc nhất (first-order autocorrelation) trong sai số của mô hình hồi quy chuỗi thời gian, kiểm định nào thường được sử dụng?

• A. Kiểm định White.
• B. Kiểm định Durbin-Watson.
• C. Kiểm định Hausman.
• D. Kiểm định Dickey-Fuller.

Câu 23: Mô hình GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) được sử dụng để mô hình hóa:

• A. Giá trị trung bình thay đổi của chuỗi thời gian.
• B. Tính dừng của chuỗi thời gian.
• C. Tự tương quan trong chuỗi thời gian.
• D. Phương sai thay đổi có điều kiện (conditional heteroskedasticity).

Câu 24: Trong kinh tế lượng ứng dụng, "thí nghiệm tự nhiên" (natural experiment) đề cập đến:

• A. Một sự kiện hoặc chính sách ngoại sinh tạo ra sự thay đổi gần như ngẫu nhiên trong môi trường kinh tế.
• B. Thí nghiệm được thực hiện trong môi trường tự nhiên thay vì phòng thí nghiệm.
• C. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn tự nhiên mà không cần can thiệp.
• D. Mô hình kinh tế lượng được xây dựng dựa trên các quy luật tự nhiên.

Câu 25: Phương pháp sai phân bậc nhất (first differencing) trong dữ liệu bảng thường được sử dụng để:

• A. Khắc phục phương sai sai số thay đổi.
• B. Giải quyết vấn đề đa cộng tuyến.
• C. Loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian.
• D. Tăng tính dừng của chuỗi thời gian.

Câu 26: Xét mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản Y = β₀ + β₁X + ε. Nếu biến X có xu hướng tăng theo thời gian và biến Y cũng có xu hướng tăng theo thời gian, nhưng thực tế không có mối quan hệ nhân quả giữa X và Y, hồi quy có thể cho thấy:

• A. Hệ số β₁ không có ý nghĩa thống kê.
• B. Hệ số β₁ có ý nghĩa thống kê, nhưng là mối quan hệ giả mạo.
• C. Mô hình hồi quy không phù hợp.
• D. Cần sử dụng mô hình phi tuyến tính.

Câu 27: Trong mô hình hồi quy tuyến tính, giả định về sai số có phân phối chuẩn (normality of errors) chủ yếu cần thiết cho:

• A. Tính không chệch của ước lượng OLS.
• B. Tính hiệu quả của ước lượng OLS.
• C. Kiểm định giả thuyết và xây dựng khoảng tin cậy trong mẫu nhỏ.
• D. Tính nhất quán của ước lượng OLS.

Câu 28: Một nhà nghiên cứu muốn ước lượng tác động của chính sách tăng lương tối thiểu đến tỷ lệ thất nghiệp. Họ sử dụng phương pháp sai phân trong sai phân (difference-in-differences - DID) và so sánh sự thay đổi về tỷ lệ thất nghiệp giữa bang đã áp dụng chính sách và bang chưa áp dụng, trước và sau khi chính sách có hiệu lực. Phương pháp DID giúp kiểm soát:

• A. Chỉ các yếu tố đặc trưng riêng của từng bang.
• B. Chỉ các yếu tố thay đổi theo thời gian nhưng ảnh hưởng chung đến tất cả các bang.
• C. Các yếu tố ngẫu nhiên.
• D. Cả các yếu tố đặc trưng riêng của từng bang và các yếu tố thay đổi theo thời gian nhưng ảnh hưởng chung đến tất cả các bang.

Câu 29: Trong phân tích hồi quy, biến tương tác (interaction term) được sử dụng để:

• A. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
• B. Xem xét tác động biên của một biến độc lập có thay đổi theo giá trị của biến độc lập khác hay không.
• C. Đảm bảo tính tuyến tính của mô hình.
• D. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.

Câu 30: Mô hình Tobit thường được sử dụng khi biến phụ thuộc là:

• A. Biến bị kiểm duyệt (censored).
• B. Biến nhị phân.
• C. Biến đếm.
• D. Biến chuỗi thời gian.