Trắc nghiệm ôn tập kiến thức chương 6 - Kinh tế lượng (NEU)

Tổng hợp bộ câu hỏi trắc nghiệm Kinh tế lượng Chương 7 bám sát giáo trình Đại học Kinh tế Quốc dân (NEU). Đề thi thử online bao gồm các dạng bài lý thuyết và bài tập tình huống thực tế, hỗ trợ sinh viên ôn tập kiến thức, rèn luyện kỹ năng giải bài tập và chuẩn bị tốt nhất cho kỳ thi kết thúc học phần. Có chấm điểm và hiển thị đáp án chi tiết ngay sau khi làm bài.

Từ khoá: kinh tế lượng trắc nghiệm kinh tế lượng NEU đại học kinh tế quốc dân đề thi trắc nghiệm ôn thi kinh tế lượng bài tập kinh tế lượng econometrics

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

Xem trước nội dung
Câu 1: 1 điểm
Đặc điểm cơ bản nào sau đây phân biệt số liệu chuỗi thời gian (time series) với số liệu chéo (cross-section)?
A.  
Số liệu chuỗi thời gian luôn có giá trị lớn hơn số liệu chéo.
B.  
Số liệu chuỗi thời gian thu thập trên nhiều đối tượng tại một thời điểm.
C.  
Số liệu chuỗi thời gian có thứ tự thời gian quan trọng, các quan sát phụ thuộc thống kê lẫn nhau.
D.  
Số liệu chuỗi thời gian luôn tuân theo phân phối chuẩn, trong khi số liệu chéo thì không.
Câu 2: 1 điểm
Giả sử một chuỗi số liệu có dạng Yt=β1+β2t+utY_t = \beta_1 + \beta_2 t + u_t. Thành phần β2t\beta_2 t được gọi là gì?
A.  
Xu thế tất định (Deterministic trend).
B.  
Xu thế ngẫu nhiên (Stochastic trend).
C.  
Biến động mùa vụ (Seasonality).
D.  
Nhiễu trắng (White noise).
Câu 14: 1 điểm
Giả thiết TS2' (Ngoại sinh đương đại/Weak Exogeneity) trong lý thuyết mẫu lớn yêu cầu điều gì?
A.  
E(ut∣Xt−1,Xt,Xt+1)=0E(u_t | X_{t-1}, X_t, X_{t+1}) = 0.
B.  
E(ut∣Xt)=0E(u_t | X_t) = 0 tại cùng thời điểm tt.
C.  
cov(Xt,us)=0cov(X_t, u_s) = 0 với mọi t,st, s.
D.  
Các biến giải thích hoàn toàn không có quan hệ gì với sai số.
Câu 3: 1 điểm
Trong mô hình hồi quy chuỗi thời gian, giả thiết "Biến ngoại sinh chặt" (Strict Exogeneity) được biểu diễn bằng công thức nào?
A.  
cov(Xt,us)=0cov(X_t, u_s) = 0 chỉ khi t=st = s.
B.  
cov(Xt,us)eq0cov(X_t, u_s) eq 0 với mọi t,st, s.
C.  
cov(Xt,us)=0cov(X_t, u_s) = 0 với mọi t,st, s.
D.  
var(ut∣X)=σ2var(u_t|X) = \sigma^2 với mọi tt.
Câu 15: 1 điểm
Nếu một mô hình có biến giải thích là biến trễ của biến phụ thuộc (Lagged dependent variable), tính chất nào của ước lượng OLS vẫn được đảm bảo nếu mẫu đủ lớn và chuỗi dừng?
A.  
Tính vững (Consistency).
B.  
Tính không chệch (Unbiasedness).
C.  
Tính tuyến tính (Linearity).
D.  
Tính phân phối chuẩn chính xác (Exact Normality).
Câu 16: 1 điểm
Phương pháp nào thường được sử dụng để biến đổi một chuỗi không dừng thành chuỗi dừng?
A.  
Lấy sai phân bậc 1 (hoặc tính tốc độ tăng trưởng).
B.  
Nhân đôi giá trị của chuỗi.
C.  
Bình phương giá trị của chuỗi.
D.  
Cộng thêm một hằng số vào chuỗi.
Câu 4: 1 điểm
Xét mô hình trễ phân phối hữu hạn: Yt=α+β0Xt+β1Xt−1+β2Xt−2+utY_t = \alpha + \beta_0 X_t + \beta_1 X_{t-1} + \beta_2 X_{t-2} + u_t. Nếu XX tăng thường xuyên 1 đơn vị, tác động dài hạn lên YY là bao nhiêu?
A.  
β0+β1+β2\beta_0 + \beta_1 + \beta_2
B.  
β2\beta_2
C.  
β0\beta_0
D.  
β1+β2\beta_1 + \beta_2
Câu 17: 1 điểm
Trong mô hình Yt=β1+β2Xt+β3Q2+β4Q3+β5Q4+utY_t = \beta_1 + \beta_2 X_t + \beta_3 Q2 + \beta_4 Q3 + \beta_5 Q4 + u_t với dữ liệu theo quý. Hệ số β3\beta_3 đo lường điều gì?
A.  
Chênh lệch trung bình của Y giữa Quý 2 và Quý 3.
B.  
Chênh lệch trung bình của Y giữa Quý 2 và Quý 1 (quý cơ sở).
C.  
Giá trị trung bình của Y tại Quý 2.
D.  
Tác động của biến X lên Y tại Quý 2.
Câu 18: 1 điểm
Cho mô hình trễ phân phối: Yt=10+0.6Xt+0.4Xt−1+0.1Xt−2Y_t = 10 + 0.6 X_t + 0.4 X_{t-1} + 0.1 X_{t-2}. Tổng tác động của X lên Y sau 1 thời kỳ (tại thời điểm t và t+1) là bao nhiêu?
A.  
0.6
B.  
1.0
C.  
1.1
D.  
0.4
Câu 19: 1 điểm
Khi kích thước mẫu lớn và các giả thiết TS0'-TS4' được thỏa mãn, phân phối của thống kê t và F sẽ như thế nào?
A.  
Phân phối chuẩn hóa và Chi bình phương.
B.  
Xấp xỉ phân phối Student và phân phối Fisher tương ứng.
C.  
Không xác định được.
D.  
Phân phối Poisson.
Câu 20: 1 điểm
Tại sao các biến chính sách (như cung tiền, lãi suất) thường không thỏa mãn giả thiết ngoại sinh chặt (TS2)?
A.  
Vì chúng luôn là hằng số.
B.  
Vì chúng có tính phản hồi (feedback), tức là chính sách hiện tại phụ thuộc vào tình hình kinh tế quá khứ (vốn chứa sai số quá khứ).
C.  
Vì chúng không đo lường được chính xác.
D.  
Vì chúng độc lập hoàn toàn với nền kinh tế.
Câu 21: 1 điểm
Chuỗi YtY_t tuân theo mô hình Yt=1.2Yt−1+ϵtY_t = 1.2 Y_{t-1} + \epsilon_t. Nhận xét nào sau đây đúng về chuỗi này?
A.  
Đây là chuỗi dừng vì hệ số 1.2 là hằng số.
B.  
Đây là chuỗi không dừng vì hệ số tự hồi quy lớn hơn 1 (∣β∣>1|\beta| > 1).
C.  
Đây là chuỗi nhiễu trắng.
D.  
Chuỗi này có phương sai giảm dần theo thời gian.
Câu 22: 1 điểm
Trong mô hình có xu thế tuyến tính Zt=a+bt+etZ_t = a + bt + e_t, thành phần ete_t thể hiện điều gì?
A.  
Sự khác biệt của biến ngẫu nhiên Z xung quanh xu thế tất định của nó.
B.  
Tốc độ tăng trưởng bình quân của Z.
C.  
Giá trị dự báo của Z.
D.  
Sai số do đo lường thời gian.
Câu 23: 1 điểm
Công thức phương sai của ước lượng OLS var(β^j)var(\hat{\beta}_j) trong chuỗi thời gian (khi TS1-TS4 thỏa mãn) là gì?
A.  
σ2∑xji2\frac{\sigma^2}{\sum x_{ji}^2}
B.  
σ2(1−Rj2)∑xji2\frac{\sigma^2}{(1-R_j^2)\sum x_{ji}^2}
C.  
σ2n−k\frac{\sigma^2}{n-k}
D.  
∑(Yi−Y^i)2\sum (Y_i - \hat{Y}_i)^2
Câu 24: 1 điểm
Khái niệm "Chuỗi phụ thuộc yếu" (Weakly dependent) có ý nghĩa gì trong phân tích chuỗi thời gian mẫu lớn?
A.  
Sự tương quan giữa XtX_t và Xt+hX_{t+h} tiến về 0 khá nhanh khi khoảng cách hh tăng lên.
B.  
Biến này phụ thuộc rất ít vào biến kia trong mô hình hồi quy.
C.  
Chuỗi số không có bất kỳ mối tương quan nào giữa các quan sát.
D.  
Chuỗi số có giá trị rất nhỏ, gần bằng 0.
Câu 25: 1 điểm
Nếu bỏ sót biến xu thế tt trong mô hình khi cả biến phụ thuộc và biến độc lập đều có xu thế tăng theo thời gian, hậu quả là gì?
A.  
Sai số ngẫu nhiên sẽ chứa yếu tố xu thế và vi phạm giả thiết về phương sai đồng nhất.
B.  
Ước lượng OLS sẽ bị chệch và có thể dẫn đến kết luận về mối quan hệ giả tạo (spurious relationship).
C.  
Hệ số xác định R2R^2 sẽ rất thấp.
D.  
Không có hậu quả gì nghiêm trọng.
Câu 26: 1 điểm
Ước lượng tiệm cận hiệu quả (Asymptotic Efficiency) của OLS trong mẫu lớn được so sánh trong lớp các ước lượng nào?
A.  
Các ước lượng tuyến tính và vững.
B.  
Các ước lượng phi tuyến.
C.  
Các ước lượng chệch.
D.  
Chỉ so sánh với chính nó.
Câu 27: 1 điểm
Cho mô hình Yt=β1+β2Xt+utY_t = \beta_1 + \beta_2 X_t + u_t. Nếu cov(Xt,ut−1)eq0cov(X_t, u_{t-1}) eq 0 nhưng cov(Xt,ut)=0cov(X_t, u_t) = 0, giả thiết nào bị vi phạm và giả thiết nào được thỏa mãn?
A.  
Vi phạm cả TS2 và TS2'.
B.  
Thỏa mãn TS2 (ngoại sinh chặt), vi phạm TS2' (ngoại sinh đương đại).
C.  
Vi phạm TS2 (ngoại sinh chặt), thỏa mãn TS2' (ngoại sinh đương đại).
D.  
Thỏa mãn cả TS2 và TS2'.
Câu 28: 1 điểm
Hàm hồi quy: TGt=β1+β2LSt+β3Dt+β4(Dt×LSt)+utTG_t = \beta_1 + \beta_2 LS_t + \beta_3 D_t + \beta_4 (D_t \times LS_t) + u_t. Biến giả Dt=1D_t=1 cho giai đoạn sau đổi mới, 0 cho trước đổi mới. Tác động biên của Lãi suất (LSLS) lên Tiền gửi (TGTG) trong giai đoạn sau đổi mới là bao nhiêu?
A.  
β2\beta_2
B.  
β2+β4\beta_2 + \beta_4
C.  
β2+β3\beta_2 + \beta_3
D.  
β4\beta_4
Câu 29: 1 điểm
Một chuỗi thời gian có dạng biểu diễn ln(Zt)=a+bt+etln(Z_t) = a + bt + e_t được gọi là có xu thế dạng gì?
A.  
Xu thế tuyến tính.
B.  
Xu thế bậc hai.
C.  
Xu thế hỗn hợp.
D.  
Xu thế dạng mũ (Exponential trend).
Câu 30: 1 điểm
"Tính vững" (Consistency) của ước lượng β^\hat{\beta} nghĩa là gì?
A.  
E(β^)=βE(\hat{\beta}) = \beta với mọi kích thước mẫu.
B.  
Phương sai của β^\hat{\beta} nhỏ nhất.
C.  
Xác suất để β^\hat{\beta} sai khác β\beta tiến tới 0 khi kích thước mẫu nn tiến tới vô cùng.
D.  
β^\hat{\beta} luôn bằng β\beta.
Câu 31: 1 điểm
Trong bảng số liệu GDP của Việt Nam (Bảng 6-1 trong giáo trình), GDP thường nhận giá trị thấp hơn vào Quý 1 và Quý 3. Điều này thể hiện đặc trưng gì?
A.  
Xu thế giảm dài hạn.
B.  
Yếu tố mùa vụ.
C.  
Tự tương quan âm.
D.  
Sai số đo lường.
Câu 5: 1 điểm
Một chuỗi thời gian ϵt\epsilon_t được gọi là "nhiễu trắng" (white noise) nếu thỏa mãn các điều kiện nào?
A.  
E(ϵt)=0E(\epsilon_t) = 0, phương sai thay đổi theo thời gian, cov(ϵt,ϵs)=0cov(\epsilon_t, \epsilon_s) = 0.
B.  
E(ϵt)eq0E(\epsilon_t) eq 0, phương sai không đổi, cov(ϵt,ϵs)=0cov(\epsilon_t, \epsilon_s) = 0.
C.  
E(ϵt)=0E(\epsilon_t) = 0, phương sai không đổi, cov(ϵt,ϵs)eq0cov(\epsilon_t, \epsilon_s) eq 0.
D.  
E(ϵt)=0E(\epsilon_t) = 0, phương sai không đổi, cov(ϵt,ϵs)=0cov(\epsilon_t, \epsilon_s) = 0 với mọi teqst eq s.
Câu 6: 1 điểm
Hiện tượng "Hồi quy giả mạo" (Spurious Regression) thường xảy ra trong trường hợp nào?
A.  
Khi hồi quy hai chuỗi thời gian không dừng có xu thế giống nhau nhưng thực chất không có quan hệ nhân quả.
B.  
Khi kích thước mẫu quá nhỏ.
C.  
Khi sử dụng biến giả để kiểm soát tính mùa vụ.
D.  
Khi các biến trong mô hình là chuỗi dừng và phụ thuộc yếu.
Câu 7: 1 điểm
Để kiểm soát yếu tố mùa vụ trong mô hình hồi quy sử dụng số liệu theo quý, chúng ta cần sử dụng bao nhiêu biến giả (nếu mô hình có hệ số chặn)?
A.  
4 biến giả.
B.  
3 biến giả.
C.  
1 biến giả.
D.  
2 biến giả.
Câu 8: 1 điểm
Xét mô hình tự hồi quy AR(1): Yt=β1+β2Yt−1+utY_t = \beta_1 + \beta_2 Y_{t-1} + u_t. Tại sao giả thiết TS2 (Biến ngoại sinh chặt) không bao giờ được thỏa mãn trong mô hình này?
A.  
Vì Yt−1Y_{t-1} tương quan với ut−1u_{t-1}, mà ut−1u_{t-1} thuộc về quá khứ của sai số, nên Yt−1Y_{t-1} có tương quan với sai số ở các thời điểm khác nhau.
B.  
Vì phương sai của utu_t thay đổi theo thời gian.
C.  
Vì YtY_t luôn là một hằng số.
D.  
Vì mô hình thiếu các biến giải thích khác.
Câu 32: 1 điểm
Kiểm định nào sau đây có thể dùng để kiểm tra sự thay đổi cấu trúc của mô hình (sự ổn định của các hệ số)?
A.  
Kiểm định Chow.
B.  
Kiểm định Jarque-Bera.
C.  
Kiểm định White.
D.  
Kiểm định Durbin-Watson.
Câu 9: 1 điểm
Cho kết quả hồi quy: CTt=2.0+0.5TNt+0.2TNt−1+0.1TNt−2CT_t = 2.0 + 0.5 TN_t + 0.2 TN_{t-1} + 0.1 TN_{t-2}. Nếu thu nhập (TNTN) tăng tạm thời 1 đơn vị vào tháng tt rồi trở về mức cũ, tác động lên chi tiêu (CTCT) vào tháng t+1t+1 là bao nhiêu?
A.  
0.8
B.  
0.5
C.  
0.2
D.  
0.7
Câu 33: 1 điểm
Cho mô hình Yt=0.5Yt−1+utY_t = 0.5 Y_{t-1} + u_t. Nếu cov(Yt−1,ut)=0cov(Y_{t-1}, u_t) = 0 thì cov(Yt,ut)cov(Y_t, u_t) bằng bao nhiêu? (Giả sử var(ut)=σ2var(u_t) = \sigma^2)
A.  
0
B.  
0.5σ20.5 \sigma^2
C.  
σ2\sigma^2
D.  
Vô cùng.
Câu 34: 1 điểm
Biểu diễn Yt=α+β0Xt+β1Xt−1+...+βpXt−p+utY_t = \alpha + \beta_0 X_t + \beta_1 X_{t-1} + ... + \beta_p X_{t-p} + u_t được gọi là mô hình gì?
A.  
Mô hình tự hồi quy (AR).
B.  
Mô hình trễ phân phối (Distributed Lag).
C.  
Mô hình trung bình trượt (MA).
D.  
Mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM).
Câu 35: 1 điểm
Nếu một biến kinh tế có xu hướng tăng đều qua các năm (ví dụ GDP), thì biến đó vi phạm điều kiện nào của chuỗi dừng?
A.  
Điều kiện phương sai không đổi.
B.  
Điều kiện hiệp phương sai không đổi.
C.  
Điều kiện kỳ vọng không đổi (Mean).
D.  
Điều kiện về phân phối chuẩn.
Câu 36: 1 điểm
Để đánh giá tác động của một chương trình xóa đói giảm nghèo lên thu nhập người dân, tại sao mô hình trễ phân phối lại phù hợp hơn mô hình tĩnh?
A.  
Vì chương trình không có tác động gì.
B.  
Vì tác động của chính sách thường có độ trễ, cần thời gian để phát huy hiệu quả và có thể kéo dài nhiều năm.
C.  
Vì dữ liệu thu thập bị thiếu.
D.  
Vì mô hình tĩnh quá phức tạp.
Câu 37: 1 điểm
Trong kiểm định giả thuyết với mẫu lớn cho chuỗi thời gian, thống kê t được tính bằng công thức nào?
A.  
t=β^j−βjse(β^j)t = \frac{\hat{\beta}_j - \beta_j}{se(\hat{\beta}_j)}
B.  
t=β^jvar(β^j)t = \frac{\hat{\beta}_j}{var(\hat{\beta}_j)}
C.  
t=β^j×se(β^j)t = \hat{\beta}_j \times se(\hat{\beta}_j)
D.  
t=σ^2σ2t = \frac{\hat{\sigma}^2}{\sigma^2}
Câu 38: 1 điểm
Giả sử GDPtGDP_t là chuỗi không dừng, nhưng mức tăng trưởng GGDPt=GDPt−GDPt−1GDPt−1GGDP_t = \frac{GDP_t - GDP_{t-1}}{GDP_{t-1}} là chuỗi dừng. Khi đó nên sử dụng biến nào trong hồi quy để đảm bảo tính tin cậy của kiểm định thống kê (với giả thiết mẫu lớn)?
A.  
Sử dụng GDPtGDP_t.
B.  
Sử dụng GDPtGDP_t bình phương.
C.  
Sử dụng GGDPtGGDP_t.
D.  
Không sử dụng biến nào cả.
Câu 39: 1 điểm
Trong mô hình hồi quy chuỗi thời gian Yt=β1+β2Xt+utY_t = \beta_1 + \beta_2 X_t + u_t, nếu corr(ut,ut−1)eq0corr(u_t, u_{t-1}) eq 0, hiện tượng này được gọi là gì?
A.  
Đa cộng tuyến.
B.  
Tự tương quan (Autocorrelation).
C.  
Phương sai sai số thay đổi.
D.  
Nội sinh.
Câu 10: 1 điểm
Mô hình hồi quy động nào sau đây mô tả giả thuyết thị trường hiệu quả dạng mạnh (thông tin quá khứ không giúp dự báo tương lai)?
A.  
Yt=β1+β2Xt+utY_t = \beta_1 + \beta_2 X_t + u_t với XX là biến ngoại sinh.
B.  
Yt=β1+β2Yt−1+utY_t = \beta_1 + \beta_2 Y_{t-1} + u_t với β2=0\beta_2 = 0.
C.  
Yt=β1+β2Yt−1+utY_t = \beta_1 + \beta_2 Y_{t-1} + u_t với β2eq0\beta_2 eq 0.
D.  
Yt=β1+β2Yt−1+β3Yt−2+utY_t = \beta_1 + \beta_2 Y_{t-1} + \beta_3 Y_{t-2} + u_t với β2eq0\beta_2 eq 0.
Câu 11: 1 điểm
Để đánh giá sự thay đổi cấu trúc của nền kinh tế trước và sau một sự kiện (ví dụ: gia nhập WTO), phương pháp nào sau đây là phù hợp nhất trong hồi quy?
A.  
Sử dụng biến giả nhân với biến xu thế thời gian.
B.  
Loại bỏ toàn bộ số liệu trước khi sự kiện xảy ra.
C.  
Sử dụng biến giả chặn và biến giả tương tác (biến giả nhân với biến độc lập).
D.  
Chỉ sử dụng biến trễ của biến phụ thuộc.
Câu 12: 1 điểm
Khi sử dụng số liệu chuỗi thời gian, định lý Gauss-Markov khẳng định ước lượng OLS là BLUE (tuyến tính, không chệch, tốt nhất) khi nào?
A.  
Chỉ cần giả thiết mẫu lớn được thỏa mãn.
B.  
Khi các giả thiết TS1 đến TS4 (bao gồm ngoại sinh chặt) được thỏa mãn.
C.  
Khi giả thiết về phân phối chuẩn của sai số được thỏa mãn.
D.  
Khi các chuỗi số là chuỗi dừng.
Câu 13: 1 điểm
Một chuỗi dừng (Stationary series) cần thỏa mãn điều kiện nào về hiệp phương sai?
A.  
cov(Xt,Xt−s)cov(X_t, X_{t-s}) thay đổi theo thời gian tt.
B.  
cov(Xt,Xt−s)=0cov(X_t, X_{t-s}) = 0 với mọi ss.
C.  
cov(Xt,Xt−s)cov(X_t, X_{t-s}) chỉ phụ thuộc vào khoảng cách ss, không phụ thuộc vào thời điểm tt.
D.  
cov(Xt,Xt−s)cov(X_t, X_{t-s}) phải tiến tới vô cùng khi ss tăng.
Câu 40: 1 điểm
Phân tích hồi quy chuỗi thời gian thường KHÔNG áp dụng cho loại dữ liệu nào?
A.  
Chỉ số VN-Index hàng ngày.
B.  
Tỷ lệ thất nghiệp hàng quý.
C.  
Thu nhập của 1000 hộ gia đình tại năm 2023.
D.  
Giá vàng cập nhật mỗi phút.