Trang chủ Đề thi 32232

Trắc nghiệm ôn tập kiến thức chương 14 - Kinh tế lượng (NEU)

Thử sức với bộ 40 câu hỏi trắc nghiệm Kinh tế lượng Chương 14 biên soạn sát giáo trình NEU. Nội dung bao trùm các kiến thức trọng tâm: Mô hình tự hồi quy véc tơ (VAR), Mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM), Kiểm định đồng tích hợp Johansen, Hàm phản ứng (IRF) và Phân rã phương sai. Đề thi được thiết kế đa dạng từ lý thuyết, bài tập tình huống đến tính toán ma trận, kèm giải thích chi tiết giúp sinh viên củng cố kiến thức và đạt điểm cao.

Từ khoá: trắc nghiệm kinh tế lượng kinh tế lượng chương 14 mô hình var đồng tích hợp mô hình vecm kiểm định johansen kinh tế lượng neu bài tập chuỗi thời gian hàm phản ứng ôn thi kinh tế lượng

Số câu hỏi: 80 câuSố mã đề: 2 đềThời gian: 1 giờ

419,025 lượt xem 32,232 lượt làm bài

Xem trước nội dung
Câu 1: 0.25 điểm
Trong mô hình VAR, đặc điểm cơ bản nhất mô tả mối quan hệ giữa các biến số là gì?
A.  
Mỗi biến số chỉ phụ thuộc vào giá trị quá khứ của các biến ngoại sinh.
B.  
Các biến số độc lập hoàn toàn với nhau theo thời gian.
C.  
Mỗi biến số phụ thuộc vào giá trị trễ của chính nó và giá trị trễ của các biến số khác trong hệ thống.
D.  
Các biến số chỉ phụ thuộc vào xu thế thời gian tất định.
Câu 2: 0.25 điểm
Điều kiện để một mô hình VAR được gọi là ổn định (stable) dựa trên phương trình đặc trưng đảo Det(I−A1z−...−Apzp)=0Det(I - A_{1}z - ... - A_{p}z^{p}) = 0 là gì?
A.  
Tất cả các nghiệm thực sự nằm bên ngoài đường tròn đơn vị.
B.  
Tất cả các nghiệm thực sự nằm bên trong đường tròn đơn vị.
C.  
Có ít nhất một nghiệm bằng 1.
D.  
Tổng các nghiệm bằng 0.
Câu 3: 0.25 điểm
Theo định lý Wold, một quá trình dừng yếu có trung bình bằng không có thể được biểu diễn duy nhất dưới dạng nào?
A.  
Một hàm số mũ theo thời gian.
B.  
Tổng của một quá trình tự hồi quy bậc 1 và một hằng số.
C.  
Tích của các biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn.
D.  
Tổng của một quá trình ngẫu nhiên (dạng trung bình trượt vô hạn MA) và một quá trình tuyến tính xác định.
Câu 4: 0.25 điểm
Để giải hoặc phân tích lý thuyết, một mô hình VAR(p)VAR(p) bất kỳ có thể được biến đổi tương đương về dạng mô hình nào?
A.  
Mô hình VECM.
B.  
Mô hình VAR(1)VAR(1).
C.  
Mô hình ARIMA.
D.  
Mô hình hồi quy đơn biến.
Câu 5: 0.25 điểm
Tiêu chuẩn nào sau đây KHÔNG được sử dụng phổ biến để xác định độ dài của trễ (bậc p) trong mô hình VAR?
A.  
Tiêu chuẩn Akaike (AIC).
B.  
Tiêu chuẩn Schwartz (BIC/SC).
C.  
Tiêu chuẩn Durbin-Watson (DW).
D.  
Sai số dự báo cuối cùng (FPE).
Câu 6: 0.25 điểm
Khi ước lượng mô hình VAR ổn định không điều kiện ràng buộc, phương pháp OLS sẽ cho kết quả tương đương với phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (ML) trong trường hợp nào?
A.  
Khi các nhiễu là nhiễu trắng Gauss (phân phối chuẩn).
B.  
Khi các biến trong mô hình là không dừng.
C.  
Khi kích thước mẫu tiến tới vô cùng.
D.  
Khi ma trận hiệp phương sai của sai số là ma trận đơn vị.
Câu 7: 0.25 điểm
Hàm phản ứng (Impulse Response Function - IRF) trong mô hình VAR dùng để làm gì?
A.  
Kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian.
B.  
Mô tả ảnh hưởng của một cú sốc (shock) tại một thời điểm đến các biến nội sinh ở hiện tại và tương lai.
C.  
Xác định số lượng quan hệ đồng tích hợp.
D.  
So sánh độ phù hợp giữa các mô hình VAR có bậc trễ khác nhau.
Câu 8: 0.25 điểm
Khi phân tích hàm phản ứng, tại sao người ta thường sử dụng phương pháp phân rã Cholesky để tạo ra các cú sốc trực giao?
A.  
Để làm cho các biến số trở nên dừng.
B.  
Để loại bỏ xu thế thời gian trong dữ liệu.
C.  
Để tăng bậc tự do cho mô hình.
D.  
Để giải quyết vấn đề các thành phần nhiễu (residuals) của các phương trình có thể tương quan với nhau.
Câu 9: 0.25 điểm
Trong phân rã phương sai (Variance Decomposition) theo phương pháp Cholesky, yếu tố nào ảnh hưởng đến kết quả phân tích?
A.  
Thứ tự sắp xếp các biến trong mô hình VAR.
B.  
Đơn vị đo lường của các biến số.
C.  
Phương pháp ước lượng là OLS hay ML.
D.  
Số lượng quan sát của mẫu.
Câu 10: 0.25 điểm
Phân rã phương sai (Variance Decomposition) cung cấp thông tin gì?
A.  
Mức độ tương quan giữa các biến tại thời điểm t.
B.  
Giá trị dự báo của biến trong tương lai.
C.  
Tỷ lệ phần trăm sai số dự báo của một biến được giải thích bởi các cú sốc của chính nó và các biến khác.
D.  
Độ trễ tối ưu của mô hình VAR.
Câu 11: 0.25 điểm
Hai hay nhiều quá trình không dừng được gọi là đồng tích hợp (cointegration) bậc (d,b)(d, b) nếu tất cả các thành phần đều tích hợp bậc d và tồn tại một tổ hợp tuyến tính của chúng tích hợp bậc bao nhiêu?
A.  
Bậc dd.
B.  
Bậc d+bd+b.
C.  
Bậc d+1d+1.
D.  
Bậc d−bd-b (với b>0b > 0).
Câu 12: 0.25 điểm
Ý nghĩa kinh tế của khái niệm "đồng tích hợp" là gì?
A.  
Các biến số tăng trưởng với tốc độ giống hệt nhau trong ngắn hạn.
B.  
Tồn tại một mối quan hệ cân bằng trong dài hạn giữa các biến số, dù chúng có thể biến động ngẫu nhiên trong ngắn hạn.
C.  
Các biến số không có mối liên hệ nào với nhau.
D.  
Các biến số đều là quá trình dừng và có phương sai không đổi.
Câu 13: 0.25 điểm
Giả sử xét mô hình VECM: ΔYt=ΠYt−1+∑CiΔYt−i+ut\Delta Y_{t} = \Pi Y_{t-1} + \sum C_{i} \Delta Y_{t-i} + u_{t}. Nếu hạng của ma trận Π\Pi bằng 0 (r(Π)=0r(\Pi) = 0), điều này có nghĩa là gì?
A.  
Các biến số là dừng tại mức (level).
B.  
Có m quan hệ đồng tích hợp.
C.  
Không tồn tại quan hệ đồng tích hợp nào giữa các biến.
D.  
Mô hình bị sai dạng hàm.
Câu 14: 0.25 điểm
Trong mô hình VECM, nếu ma trận Π\Pi có hạng đầy đủ (r=mr = m, với m là số biến), kết luận nào sau đây là đúng?
A.  
Các biến số YtY_t đều là quá trình dừng I(0)I(0).
B.  
Các biến số không có quan hệ đồng tích hợp.
C.  
Hệ thống có vô số quan hệ đồng tích hợp.
D.  
Các biến số là tích hợp bậc 2.
Câu 15: 0.25 điểm
Trong phân rã Π=αβ′\Pi = \alpha \beta' của mô hình VECM, ma trận α\alpha đại diện cho điều gì?
A.  
Các véc tơ đồng tích hợp dài hạn.
B.  
Ma trận hiệp phương sai của sai số.
C.  
Các hệ số tự hồi quy ngắn hạn.
D.  
Tốc độ điều chỉnh (adjustment parameters) sự mất cân bằng trong ngắn hạn về trạng thái cân bằng dài hạn.
Câu 16: 0.25 điểm
Trong phân rã Π=αβ′\Pi = \alpha \beta' của mô hình VECM, các cột của ma trận β\beta là gì?
A.  
Các cú sốc ngẫu nhiên.
B.  
Các véc tơ đồng tích hợp (Cointegrating vectors).
C.  
Các giá trị riêng của ma trận hệ số.
D.  
Các hệ số của biến sai phân trễ.
Câu 17: 0.25 điểm
Kiểm định Trace (Vết) của Johansen sử dụng thống kê LRtr=−n∑i=r+1mln⁡(1−λi)LR_{tr} = -n \sum_{i=r+1}^{m} \ln(1-\lambda_{i}) để kiểm định cặp giả thuyết nào sau đây?
A.  
H0H_0: Có đúng r quan hệ đồng tích hợp; H1H_1: Có r+1 quan hệ.
B.  
H0H_0: Không có quan hệ đồng tích hợp; H1H_1: Có ít nhất 1 quan hệ.
C.  
H0H_0: Có nhiều nhất r quan hệ đồng tích hợp; H1H_1: Có m quan hệ đồng tích hợp.
D.  
H0H_0: Các biến là dừng; H1H_1: Các biến không dừng.
Câu 18: 0.25 điểm
Kiểm định giá trị riêng cực đại (Max Eigenvalue) của Johansen kiểm định cặp giả thuyết nào?
A.  
H0H_0: Có r quan hệ đồng tích hợp; H1H_1: Có r+1 quan hệ đồng tích hợp.
B.  
H0H_0: Có nhiều nhất r quan hệ đồng tích hợp; H1H_1: Có m quan hệ.
C.  
H0H_0: r = 0; H1H_1: r > 0.
D.  
H0H_0: Mô hình là tuyến tính; H1H_1: Mô hình là phi tuyến.
Câu 19: 0.25 điểm
Khi thực hiện kiểm định Johansen, nếu dữ liệu có xu thế tuyến tính (linear trend) và phương trình đồng tích hợp cũng có xu thế, ta nên chọn trường hợp (Case) nào?
A.  
Case 1: Không hằng số, không xu thế.
B.  
Case 2: Hằng số bị chặn trong phương trình đồng tích hợp.
C.  
Case 3: Hằng số không bị chặn (có trong VAR).
D.  
Case 4: Có xu thế trong phương trình đồng tích hợp (hạn chế).
Câu 20: 0.25 điểm
Mô hình VECM (Vector Error Correction Model) có dạng tổng quát như thế nào?
A.  
Yt=A1Yt−1+utY_{t} = A_{1}Y_{t-1} + u_{t}
B.  
ΔYt=αβ′Yt−1+∑i=1p−1CiΔYt−i+ut\Delta Y_{t} = \alpha \beta' Y_{t-1} + \sum_{i=1}^{p-1} C_{i} \Delta Y_{t-i} + u_{t}
C.  
Yt=α+βXt+utY_{t} = \alpha + \beta X_{t} + u_{t}
D.  
ΔYt=∑i=1pAiYt−i+ut\Delta Y_{t} = \sum_{i=1}^{p} A_{i} Y_{t-i} + u_{t}
Câu 21: 0.25 điểm
Tình huống: Một nhà nghiên cứu muốn phân tích xem cú sốc tăng lãi suất sẽ ảnh hưởng đến lạm phát và tăng trưởng GDP như thế nào trong 10 quý tới. Công cụ nào sau đây trong mô hình VAR là phù hợp nhất?
A.  
Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test).
B.  
Kiểm định nhân quả Granger.
C.  
Hàm phản ứng (Impulse Response Function).
D.  
Kiểm định Trace.
Câu 22: 0.25 điểm
Tính toán: Giả sử bạn chạy mô hình VAR với các độ trễ khác nhau và thu được giá trị AIC như sau: p=1 (AIC= -5.2), p=2 (AIC= -5.8), p=3 (AIC= -5.6), p=4 (AIC= -5.5). Theo tiêu chuẩn Akaike, bạn nên chọn độ trễ nào?
A.  
p = 2.
B.  
p = 1.
C.  
p = 3.
D.  
p = 4.
Câu 23: 0.25 điểm
Tình huống: Bạn đang nghiên cứu mối quan hệ giữa GDP và Cung tiền. Cả hai chuỗi đều không dừng bậc 1 (I(1)). Nếu bạn hồi quy OLS trực tiếp giữa hai chuỗi này mà không kiểm tra đồng tích hợp, bạn có nguy cơ gặp phải vấn đề gì?
A.  
Đa cộng tuyến hoàn hảo.
B.  
Phương sai sai số thay đổi.
C.  
Tự tương quan bậc cao.
D.  
Hồi quy giả mạo (Spurious Regression).
Câu 24: 0.25 điểm
Tính toán: Một mô hình VAR(1) có ma trận hệ số A1=[0.50.10.20.4]A_1 = \begin{bmatrix} 0.5 & 0.1 \\ 0.2 & 0.4 \end{bmatrix}. Các giá trị riêng (eigenvalues) của ma trận này là λ1=0.6\lambda_1 = 0.6 và λ2=0.3\lambda_2 = 0.3. Kết luận nào sau đây đúng về tính ổn định của mô hình?
A.  
Mô hình không ổn định vì tổng các nghiệm < 1.
B.  
Mô hình ổn định vì mô đun của tất cả các giá trị riêng đều nhỏ hơn 1.
C.  
Mô hình không ổn định vì có nghiệm dương.
D.  
Chưa đủ thông tin để kết luận.
Câu 25: 0.25 điểm
Tính toán: Nếu mô hình gốc là VAR(4), tức là có 4 bậc trễ của biến mức (levels), thì trong mô hình VECM tương ứng sẽ có bao nhiêu bậc trễ của biến sai phân (ΔY\Delta Y)?
A.  
4 bậc trễ.
B.  
2 bậc trễ.
C.  
3 bậc trễ.
D.  
5 bậc trễ.
Câu 26: 0.25 điểm
Quy trình kiểm định Johansen thường bắt đầu bằng việc kiểm định giả thuyết r=0r = 0. Nếu giả thuyết này bị bác bỏ, bước tiếp theo là gì?
A.  
Kiểm định tiếp giả thuyết r≤1r \le 1 (hoặc r=1r=1 tùy loại kiểm định).
B.  
Kết luận ngay rằng r=mr = m.
C.  
Kết luận ngay rằng r=1r = 1.
D.  
Dừng lại và kết luận không có đồng tích hợp.
Câu 27: 0.25 điểm
Nếu một cú sốc đối với biến YiY_i trong hàm phản ứng không bao giờ tắt dần (tức là đồ thị IRF không hội tụ về 0), điều này hàm ý gì về chuỗi dữ liệu?
A.  
Chuỗi dữ liệu là nhiễu trắng.
B.  
Mô hình VAR là ổn định.
C.  
Có sai sót trong tính toán.
D.  
Quá trình là tích hợp (không dừng) hoặc có nghiệm đơn vị.
Câu 28: 0.25 điểm
Tình huống: Khi so sánh khả năng dự báo của mô hình VAR và các mô hình đơn biến (như AR, ARIMA), ưu điểm chính của VAR là gì?
A.  
VAR luôn có sai số dự báo nhỏ hơn trong mọi trường hợp.
B.  
VAR tận dụng được thông tin về sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến để cải thiện dự báo.
C.  
VAR yêu cầu ít dữ liệu lịch sử hơn.
D.  
VAR không cần giả định về tính dừng của dữ liệu.
Câu 29: 0.25 điểm
Tính toán: Trong kiểm định Trace với mẫu n=100. Giả sử ta đang kiểm định H0:r≤1H_0: r \le 1. Các giá trị riêng thu được là λ1=0.5\lambda_1 = 0.5, λ2=0.2\lambda_2 = 0.2, λ3=0.05\lambda_3 = 0.05. Giá trị thống kê kiểm định Trace được tính dựa trên những giá trị riêng nào?
A.  
Chỉ λ1\lambda_1.
B.  
λ1\lambda_1 và λ2\lambda_2.
C.  
λ2\lambda_2 và λ3\lambda_3 (nếu xếp theo thứ tự giảm dần).
D.  
λ2\lambda_2 và λ3\lambda_3.
Câu 30: 0.25 điểm
Tính toán: Vẫn với dữ liệu trên (n=100, λ1=0.5,λ2=0.2,λ3=0.05\lambda_1=0.5, \lambda_2=0.2, \lambda_3=0.05), giá trị thống kê Max Eigenvalue để kiểm định H0:r=1H_0: r=1 so với H1:r=2H_1: r=2 xấp xỉ bằng bao nhiêu? (Lấy ln⁡(0.8)≈−0.223\ln(0.8) \approx -0.223)
A.  
22.3
B.  
50.5
C.  
10.2
D.  
69.3
Câu 31: 0.25 điểm
Định lý biểu diễn Granger (Granger Representation Theorem) khẳng định mối liên hệ nào sau đây?
A.  
Nếu hai biến tương quan, chúng phải có quan hệ nhân quả.
B.  
Nếu các biến là I(1), chúng không thể đồng tích hợp.
C.  
Mọi mô hình VAR đều có thể viết thành VMA.
D.  
Nếu các biến đồng tích hợp, chúng có thể được biểu diễn bởi một mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM).
Câu 32: 0.25 điểm
Tình huống: Một nhà nghiên cứu tìm thấy rằng GDP, Cung tiền và Lãi suất đều là các chuỗi I(1). Khi chạy kiểm định Johansen, ông ta tìm thấy r=1r=1. Ông ta nên sử dụng mô hình nào để phân tích?
A.  
VAR sai phân bậc 1.
B.  
VECM với 1 phương trình đồng tích hợp.
C.  
VAR ở dạng mức (Level VAR).
D.  
Hồi quy OLS đơn lẻ từng cặp biến.
Câu 33: 0.25 điểm
Mối quan hệ giữa tính dừng (stationarity) và tính ổn định (stability) trong mô hình VAR là gì?
A.  
Chúng là hai khái niệm hoàn toàn không liên quan.
B.  
Nếu quá trình dừng thì chắc chắn ổn định.
C.  
Nếu quá trình ổn định thì chắc chắn là dừng (hoặc tiệm cận dừng).
D.  
Tính ổn định chỉ áp dụng cho VECM, không áp dụng cho VAR.
Câu 34: 0.25 điểm
Trong mô hình VECM ΔYt=αβ′Yt−1+ΓΔYt−i+ut\Delta Y_{t} = \alpha \beta' Y_{t-1} + \Gamma \Delta Y_{t-i} + u_{t}, phần dư utu_t có đặc điểm gì?
A.  
Là véc tơ nhiễu trắng (white noise).
B.  
Là quá trình bước ngẫu nhiên (random walk).
C.  
Có phương sai thay đổi theo thời gian.
D.  
Chứa xu thế thời gian.
Câu 35: 0.25 điểm
Để nhận dạng được các cú sốc cấu trúc trong mô hình VAR đệ quy (Recursive VAR), người ta sử dụng phương pháp nào?
A.  
Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS).
B.  
Phân rã Cholesky của ma trận hiệp phương sai phần dư.
C.  
Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey-Fuller.
D.  
Biến đổi Fourier.
Câu 36: 0.25 điểm
Phương pháp ước lượng các ma trận α\alpha và β\beta trong kiểm định Johansen còn được gọi là gì?
A.  
Hồi quy biến giả.
B.  
Hồi quy công cụ (IV).
C.  
Phương pháp mô men tổng quát (GMM).
D.  
Hồi quy giảm hạng (Reduced Rank Regression).
Câu 37: 0.25 điểm
Tình huống: Nếu bạn có 3 biến số nội sinh trong mô hình (m=3m=3) và kiểm định Johansen chỉ ra có 2 quan hệ đồng tích hợp (r=2r=2). Hệ thống này có bao nhiêu xu thế chung (common trends)?
A.  
3 xu thế chung.
B.  
0 xu thế chung.
C.  
1 xu thế chung.
D.  
2 xu thế chung.
Câu 38: 0.25 điểm
Khi thực hiện kiểm định tỷ số hợp lý (Likelihood Ratio Test) cho đồng tích hợp, các giá trị tới hạn (critical values) phụ thuộc vào yếu tố nào?
A.  
Số lượng biến và giả thiết về thành phần tất định (hằng số, xu thế).
B.  
Đơn vị tiền tệ của dữ liệu.
C.  
Phần mềm sử dụng (Eviews, Stata, R).
D.  
Giá trị trung bình của mẫu.
Câu 39: 0.25 điểm
Mô hình ARDL (Autoregressive Distributed Lag) khác biệt cơ bản với mô hình VAR thuần túy ở điểm nào?
A.  
ARDL không thể dùng cho chuỗi thời gian.
B.  
ARDL là mô hình đơn phương trình hoặc hệ phương trình trong đó biến phụ thuộc được giải thích bởi trễ của chính nó và trễ của các biến ngoại sinh khác.
C.  
ARDL yêu cầu tất cả các biến phải cùng bậc tích hợp.
D.  
ARDL không có độ trễ.
Câu 40: 0.25 điểm
Mô hình VARMA là sự kết hợp của hai thành phần nào?
A.  
Tự hồi quy (AR) và Tích hợp (I).
B.  
Phương sai thay đổi (ARCH) và Trung bình trượt (MA).
C.  
Tự hồi quy (AR) và Xu thế (Trend).
D.  
Tự hồi quy theo véc tơ (VAR) và Trung bình trượt theo véc tơ (VMA).