Trang chủ Đề thi 32223

Trắc nghiệm ôn tập kiến thức chương 5 - Kinh tế lượng (NEU)

Tổng hợp 40 câu trắc nghiệm Kinh tế lượng Chương 5 biên soạn sát giáo trình ĐH Kinh tế Quốc dân (NEU). Đề thi online tập trung vào các chủ đề: Phát hiện và khắc phục Đa cộng tuyến, Phương sai sai số thay đổi, Sai dạng hàm, Thiếu biến và Kiểm định phân phối chuẩn. Hệ thống câu hỏi đa dạng từ lý thuyết đến bài tập tình huống, có đáp án và giải thích chi tiết giúp sinh viên ôn thi hiệu quả.

Từ khoá: kinh tế lượng neu trắc nghiệm kinh tế lượng chương 5 kiểm định mô hình đa cộng tuyến phương sai sai số thay đổi bài tập kinh tế lượng ôn thi kinh tế lượng kiểm định khuyết tật mô hình

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

418,913 lượt xem 32,223 lượt làm bài

Xem trước nội dung
Câu 1: 0.25 điểm
Khi mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity), phát biểu nào sau đây là ĐÚNG về các ước lượng OLS?
A.  
Các ước lượng OLS vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất (BLUE).
B.  
Các ước lượng OLS bị chệch và không vững.
C.  
Các ước lượng OLS vẫn không chệch nhưng không còn là ước lượng hiệu quả nhất.
D.  
Các ước lượng OLS không thể tính toán được.
Câu 2: 0.25 điểm
Giả sử mô hình hồi quy phụ của biến độc lập XjX_j theo các biến độc lập còn lại có hệ số xác định Rj2=0.8R_j^2 = 0.8. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của biến XjX_j là bao nhiêu?
A.  
5
B.  
1.25
C.  
10
D.  
4
Câu 3: 0.25 điểm
Kiểm định nào sau đây KHÔNG được sử dụng để phát hiện phương sai sai số thay đổi?
A.  
Kiểm định Breusch-Pagan.
B.  
Kiểm định White.
C.  
Kiểm định Glejser.
D.  
Kiểm định Ramsey RESET.
Câu 4: 0.25 điểm
Trong mô hình hồi quy Y=β1+β2X2+uY = \beta_1 + \beta_2 X_2 + u, nếu biến X2X_2 có sai số đo lường (measurement error) thì hậu quả chính là gì?
A.  
Phương sai sai số thay đổi.
B.  
Ước lượng OLS bị chệch và không vững.
C.  
Đa cộng tuyến cao.
D.  
Sai số chuẩn của ước lượng quá lớn.
Câu 5: 0.25 điểm
Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi khi đã biết cấu trúc của phương sai (σi2\sigma_i^2), phương pháp ước lượng nào là phù hợp nhất để thu được ước lượng BLUE?
A.  
Phương pháp biến công cụ (IV).
B.  
Phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS).
C.  
Phương pháp bình phương bé nhất tổng quát (GLS) hoặc bình phương bé nhất có trọng số (WLS).
D.  
Phương pháp ước lượng sai số chuẩn vững (Robust Standard Errors).
Câu 6: 0.25 điểm
Một mô hình hồi quy có hệ số R2R^2 rất cao (0.95) nhưng tất cả các kiểm định t (t-stat) của các hệ số hồi quy riêng lẻ đều không có ý nghĩa thống kê. Đây là dấu hiệu của hiện tượng gì?
A.  
Đa cộng tuyến cao.
B.  
Phương sai sai số thay đổi.
C.  
Dạng hàm sai.
D.  
Tự tương quan.
Câu 7: 0.25 điểm
Trong kiểm định Jarque-Bera (JB) về tính chuẩn của sai số, nếu giá trị thống kê JB tính được lớn hơn giá trị tới hạn χα2(2)\chi^2_{\alpha}(2), ta kết luận điều gì?
A.  
Chấp nhận giả thuyết H0, sai số tuân theo phân phối chuẩn.
B.  
Mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.
C.  
Mô hình có phương sai sai số thay đổi.
D.  
Bác bỏ giả thuyết H0, sai số không tuân theo phân phối chuẩn.
Câu 8: 0.25 điểm
Khi thêm một "biến không thích hợp" (irrelevant variable - hệ số thực bằng 0) vào mô hình hồi quy, hậu quả đối với các ước lượng của các biến còn lại là gì?
A.  
Các ước lượng bị chệch.
B.  
Các ước lượng vẫn không chệch nhưng phương sai của chúng thường lớn hơn (kém hiệu quả hơn).
C.  
Các ước lượng trở nên không vững.
D.  
R2R^2 của mô hình sẽ giảm đi.
Câu 9: 0.25 điểm
Xét mô hình đúng là Y=β1+β2X2+β3X3+uY = \beta_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + u với β3>0\beta_3 > 0. Nếu ta ước lượng mô hình thiếu biến X3X_3 và biết rằng Cov(X2,X3)<0Cov(X_2, X_3) < 0, thì ước lượng β^2\hat{\beta}_2 sẽ bị chệch như thế nào?
A.  
Không bị chệch.
B.  
Chệch lên (Bias > 0).
C.  
Chệch xuống (Bias < 0).
D.  
Không xác định được dấu của độ chệch.
Câu 10: 0.25 điểm
Kiểm định Davidson-MacKinnon (Kiểm định J) được sử dụng cho mục đích gì?
A.  
Lựa chọn giữa hai mô hình không bao nhau (non-nested models).
B.  
Phát hiện đa cộng tuyến.
C.  
Kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai.
D.  
Lựa chọn các biến công cụ.
Câu 11: 0.25 điểm
Khi kích thước mẫu lớn (n→∞n \to \infty), nếu sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật chuẩn thì điều gì sẽ xảy ra với thống kê t và F?
A.  
Chúng không còn giá trị sử dụng.
B.  
Chúng tuân theo phân phối Chi-bình phương.
C.  
Chúng vẫn tuân theo phân phối Student và Fisher chính xác.
D.  
Chúng có phân phối tiệm cận với quy luật chuẩn hóa N(0,1)N(0,1) và quy luật Fisher tương ứng.
Câu 12: 0.25 điểm
Biến công cụ (Instrumental Variable - Z) cần thỏa mãn hai điều kiện nào sau đây đối với biến nội sinh XX và sai số uu?
A.  
Cov(Z,X)=0Cov(Z, X) = 0 và Cov(Z,u)eq0Cov(Z, u) eq 0.
B.  
Cov(Z,X)eq0Cov(Z, X) eq 0 và Cov(Z,u)=0Cov(Z, u) = 0.
C.  
Cov(Z,X)eq0Cov(Z, X) eq 0 và Cov(Z,u)eq0Cov(Z, u) eq 0.
D.  
Cov(Z,X)=0Cov(Z, X) = 0 và Cov(Z,u)=0Cov(Z, u) = 0.
Câu 13: 0.25 điểm
Trong kiểm định White (không có tích chéo) cho mô hình Y=β1+β2X2+β3X3+uY = \beta_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + u, mô hình hồi quy phụ sẽ có dạng nào (với vv là sai số)?
A.  
e2=α1+α2X2+α3X3+ve^2 = \alpha_1 + \alpha_2 X_2 + \alpha_3 X_3 + v
B.  
e=α1+α2X2+α3X3+ve = \alpha_1 + \alpha_2 X_2 + \alpha_3 X_3 + v
C.  
e2=α1+α2X2+α3X3+α4X22+α5X32+ve^2 = \alpha_1 + \alpha_2 X_2 + \alpha_3 X_3 + \alpha_4 X_2^2 + \alpha_5 X_3^2 + v
D.  
e2=α1+α2Y^+ve^2 = \alpha_1 + \alpha_2 \hat{Y} + v
Câu 14: 0.25 điểm
Giả sử phương sai sai số có dạng Var(ui)=σ2X2i2Var(u_i) = \sigma^2 X_{2i}^2. Để khắc phục, ta nên biến đổi mô hình gốc Yi=β1+β2X2i+uiY_i = \beta_1 + \beta_2 X_{2i} + u_i thành dạng nào?
A.  
YiX2i=β1X2i+β2+uiX2i\frac{Y_i}{X_{2i}} = \frac{\beta_1}{X_{2i}} + \beta_2 + \frac{u_i}{X_{2i}}
B.  
YiX2i=β1X2i+β2X2i+uiX2i\frac{Y_i}{\sqrt{X_{2i}}} = \frac{\beta_1}{\sqrt{X_{2i}}} + \beta_2\sqrt{X_{2i}} + \frac{u_i}{\sqrt{X_{2i}}}
C.  
Yi2=β12+β22X2i2+ui2Y_i^2 = \beta_1^2 + \beta_2^2 X_{2i}^2 + u_i^2
D.  
ln⁡(Yi)=ln⁡(β1)+β2ln⁡(X2i)+ui\ln(Y_i) = \ln(\beta_1) + \beta_2 \ln(X_{2i}) + u_i
Câu 15: 0.25 điểm
Một nhà nghiên cứu muốn kiểm tra xem mô hình có bị thiếu biến dạng lũy thừa của các biến độc lập hay không (dạng hàm sai). Ông ta thực hiện hồi quy YY theo XX, lấy giá trị ước lượng Y^\hat{Y}, sau đó hồi quy YY theo X,Y^2,Y^3X, \hat{Y}^2, \hat{Y}^3. Đây là thủ tục của kiểm định nào?
A.  
Kiểm định Chow.
B.  
Kiểm định Hausman.
C.  
Kiểm định White.
D.  
Kiểm định Ramsey RESET.
Câu 16: 0.25 điểm
Phát biểu nào sau đây là SAI về phương pháp ước lượng sai số chuẩn vững (Robust Standard Errors)?
A.  
Phương pháp này làm thay đổi giá trị của các hệ số ước lượng β^\hat{\beta}.
B.  
Phương pháp này giúp điều chỉnh sai số chuẩn (se) để suy diễn thống kê đáng tin cậy hơn khi có phương sai thay đổi.
C.  
Phương pháp này không yêu cầu phải biết chính xác dạng của phương sai sai số.
D.  
Phương pháp này thường được gọi là sai số chuẩn White.
Câu 17: 0.25 điểm
Nếu đồ thị phần dư (residuals) theo biến độc lập XX có hình dạng một cái phễu mở rộng dần về phía bên phải, điều này gợi ý vấn đề gì?
A.  
Tự tương quan dương.
B.  
Đa cộng tuyến.
C.  
Phương sai sai số thay đổi (tăng dần theo X).
D.  
Phân phối chuẩn của sai số.
Câu 18: 0.25 điểm
Biện pháp nào sau đây KHÔNG được khuyến khích để khắc phục đa cộng tuyến?
A.  
Bỏ bớt biến quan trọng ra khỏi mô hình chỉ để giảm VIF.
B.  
Thu thập thêm số liệu để tăng kích thước mẫu.
C.  
Sử dụng thông tin từ các nghiên cứu trước (ví dụ ràng buộc hệ số).
D.  
Chuyển đổi dạng biến (ví dụ dùng tỷ số hoặc sai phân).
Câu 19: 0.25 điểm
Hệ số Schwarness (S) và Kurtosis (K) của một biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật chuẩn lần lượt là bao nhiêu?
A.  
S = 3, K = 0.
B.  
S = 0, K = 0.
C.  
S = 1, K = 3.
D.  
S = 0, K = 3.
Câu 20: 0.25 điểm
Trong mô hình hồi quy phụ của kiểm định Breusch-Pagan: ei2=α1+α2X2i+...+αkXki+vie_i^2 = \alpha_1 + \alpha_2 X_{2i} + ... + \alpha_k X_{ki} + v_i, giả thuyết H0H_0 là gì?
A.  
α1=α2=...=αk=0\alpha_1 = \alpha_2 = ... = \alpha_k = 0
B.  
α2=α3=...=αk=0\alpha_2 = \alpha_3 = ... = \alpha_k = 0
C.  
α1=0\alpha_1 = 0
D.  
R2=1R^2 = 1
Câu 21: 0.25 điểm
Cho mô hình Y=β1+β2X2+β3X3+uY = \beta_1 + \beta_2 X_2 + \beta_3 X_3 + u. Nếu ta bỏ sót biến X3X_3 và X3X_3 không tương quan với X2X_2 nhưng có tác động đến YY, thì ước lượng β^2\hat{\beta}_2 sẽ như thế nào?
A.  
Bị chệch.
B.  
Bị chệch nhưng vững.
C.  
Không chệch.
D.  
Không xác định.
Câu 22: 0.25 điểm
Kiểm định Park là một phương pháp dùng để phát hiện vấn đề gì trong mô hình hồi quy?
A.  
Phương sai sai số thay đổi.
B.  
Đa cộng tuyến.
C.  
Tự tương quan.
D.  
Dạng hàm sai.
Câu 23: 0.25 điểm
Khi sử dụng kiểm định F để phát hiện biến thừa (biến không thích hợp), nếu giá trị thống kê F quan sát nhỏ hơn giá trị tới hạn (hoặc P-value lớn), ta kết luận gì?
A.  
Bác bỏ H0, các biến đó là cần thiết.
B.  
Chấp nhận H0, các biến đó có hệ số bằng 0 (là biến thừa).
C.  
Mô hình có đa cộng tuyến.
D.  
Phương sai sai số thay đổi.
E.  
Bác bỏ H0, các biến đó là cần thiết.
F.  
Mô hình có đa cộng tuyến.
G.  
Phương sai sai số thay đổi.
H.  
Chấp nhận H0, các biến đó có hệ số bằng 0 (là biến thừa).
Câu 24: 0.25 điểm
Giả sử VIFj=10VIF_j = 10. Điều này có nghĩa là bao nhiêu phần trăm phương sai của biến XjX_j được giải thích bởi các biến độc lập còn lại?
A.  
10%
B.  
90%
C.  
80%
D.  
50%
Câu 25: 0.25 điểm
Một trong những nguyên nhân gây ra hiện tượng nội sinh (endogeneity) của biến giải thích, dẫn đến vi phạm giả thiết E(u∣X)=0E(u|X)=0, là gì?
A.  
Biến giải thích có phương sai lớn.
B.  
Mẫu số liệu quá nhỏ.
C.  
Tính tác động đồng thời (Simultaneity).
D.  
Đa cộng tuyến hoàn hảo.
Câu 26: 0.25 điểm
Trong mô hình hồi quy, nếu biến phụ thuộc YY là chi tiêu và biến độc lập XX là thu nhập. Tại sao phương sai sai số thường thay đổi?
A.  
Vì người có thu nhập cao có phạm vi lựa chọn chi tiêu rộng hơn, làm độ biến động chi tiêu lớn hơn.
B.  
Vì người thu nhập thấp chi tiêu không ổn định.
C.  
Vì thu nhập luôn đo lường sai.
D.  
Vì quan hệ giữa chi tiêu và thu nhập là phi tuyến.
Câu 27: 0.25 điểm
Thống kê kiểm định LM trong kiểm định Breusch-Pagan được tính bằng công thức nào (với nn là cỡ mẫu, Re2R^2_{e} là hệ số xác định của hồi quy phụ)?
A.  
LM=n/Re2LM = n / R^2_{e}
B.  
LM=Re2/nLM = R^2_{e} / n
C.  
LM=n+Re2LM = n + R^2_{e}
D.  
LM=n×Re2LM = n \times R^2_{e}
Câu 28: 0.25 điểm
Để phát hiện đa cộng tuyến, ta có thể xem xét ma trận hệ số tương quan giữa các biến. Một cặp biến có hệ số tương quan lớn hơn bao nhiêu thường được coi là dấu hiệu của đa cộng tuyến nghiêm trọng?
A.  
0.3
B.  
0.8
C.  
0.5
D.  
0.1
Câu 29: 0.25 điểm
Cho kết quả hồi quy: Wage^=2+0.5×Educ\widehat{Wage} = 2 + 0.5 \times Educ. Nếu biến AbilityAbility (năng lực) bị bỏ sót, biết AbilityAbility tác động dương đến WageWage và tương quan dương với EducEduc. Hệ số 0.5 là ước lượng như thế nào so với giá trị thực?
A.  
Ước lượng không chệch.
B.  
Ước lượng chệch xuống (nhỏ hơn thực tế).
C.  
Ước lượng chệch lên (lớn hơn thực tế).
D.  
Không xác định được.
Câu 30: 0.25 điểm
Ước lượng sai số chuẩn vững (Robust Standard Errors) còn được gọi là gì?
A.  
Sai số chuẩn White.
B.  
Sai số chuẩn Newey-West.
C.  
Sai số chuẩn Durbin-Watson.
D.  
Sai số chuẩn Dickey-Fuller.
Câu 31: 0.25 điểm
Trong kiểm định Ramsey RESET, nếu giá trị thống kê F (hoặc LR) có P-value = 0.00004, kết luận nào là đúng (với mức ý nghĩa 5%)?
A.  
Chấp nhận H0, mô hình có dạng hàm đúng.
B.  
Chưa đủ cơ sở kết luận.
C.  
Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi.
D.  
Bác bỏ H0, mô hình có dạng hàm sai (thiếu biến lũy thừa).
Câu 32: 0.25 điểm
Biến đại diện (Proxy variable) được sử dụng để khắc phục vấn đề gì?
A.  
Phương sai sai số thay đổi.
B.  
Thiếu biến quan trọng không quan sát được.
C.  
Đa cộng tuyến.
D.  
Sai số không phân phối chuẩn.
Câu 33: 0.25 điểm
Câu nào sau đây mô tả đúng nhất về hiện tượng "Chệch do thiếu biến" (Omitted Variable Bias)?
A.  
Xảy ra khi biến bị bỏ sót không tương quan với biến giải thích nào.
B.  
Xảy ra khi phương sai sai số thay đổi.
C.  
Xảy ra khi biến bị bỏ sót có tác động đến Y VÀ có tương quan với ít nhất một biến giải thích trong mô hình.
D.  
Xảy ra khi biến phụ thuộc được đo lường sai.
Câu 34: 0.25 điểm
Phương pháp phân tích nhân tố (Factor Analysis) có thể được sử dụng để khắc phục đa cộng tuyến bằng cách nào?
A.  
Tách lọc thông tin từ các biến độc lập tương quan thành các nhân tố không tương quan với nhau.
B.  
Loại bỏ tất cả các biến có VIF > 10.
C.  
Tăng kích thước mẫu một cách nhân tạo.
D.  
Chuyển đổi mô hình sang dạng logarit.
Câu 35: 0.25 điểm
Trong trường hợp nào thì đa cộng tuyến cao KHÔNG phải là vấn đề đáng lo ngại?
A.  
Khi cần kiểm định giả thuyết về từng hệ số hồi quy riêng biệt.
B.  
Khi cần xác định chính xác tác động của từng biến độc lập.
C.  
Khi dấu của các hệ số hồi quy bị ngược kỳ vọng.
D.  
Khi mục tiêu chính của mô hình chỉ là dự báo biến phụ thuộc Y và các mẫu dự báo có cùng cấu trúc tương quan.
Câu 36: 0.25 điểm
Khi thực hiện kiểm định F để so sánh mô hình giới hạn (restricted) và mô hình không giới hạn (unrestricted) nhằm phát hiện biến thừa. Số bậc tự do của tử số trong thống kê F là gì?
A.  
Số quan sát (n).
B.  
Số lượng ràng buộc (số biến bị loại bỏ).
C.  
Số biến trong mô hình không giới hạn.
D.  
n−kn - k.
Câu 37: 0.25 điểm
Giá trị của hệ số xác định R2R^2 thay đổi như thế nào khi thêm một biến giải thích (dù là biến thừa) vào mô hình?
A.  
Luôn giảm.
B.  
Không đổi.
C.  
Luôn tăng hoặc không đổi (không bao giờ giảm).
D.  
Biến động ngẫu nhiên.
Câu 38: 0.25 điểm
Công thức tính thống kê JB (Jarque-Bera) là gì?
A.  
JB=n[S26+(K−3)224]JB = n[\frac{S^2}{6} + \frac{(K-3)^2}{24}]
B.  
JB=n[S224+(K−3)26]JB = n[\frac{S^2}{24} + \frac{(K-3)^2}{6}]
C.  
JB=n[S2+(K−3)2]JB = n[S^2 + (K-3)^2]
D.  
JB=S2+K2JB = S^2 + K^2
Câu 39: 0.25 điểm
Tại sao khi mô hình thiếu biến quan trọng thì phương sai sai số (σ2\sigma^2) thường bị ước lượng chệch lên (lớn hơn thực tế)?
A.  
Do sai số đo lường.
B.  
Do đa cộng tuyến.
C.  
Do hiện tượng tự tương quan.
D.  
Do phần biến động của Y lẽ ra được giải thích bởi biến thiếu lại bị gộp vào phần dư (RSS), làm RSS lớn hơn.
Câu 40: 0.25 điểm
Trong hồi quy chuỗi thời gian, việc sử dụng sai phân bậc một của các biến thường giúp giảm thiểu vấn đề gì?
A.  
Phương sai sai số thay đổi.
B.  
Đa cộng tuyến cao (do xu thế chung).
C.  
Dạng hàm sai.
D.  
Thiếu biến quan trọng.