Trắc nghiệm ôn tập kiến thức chương 7 - Kinh tế lượng (NEU)

Bộ 40 câu hỏi trắc nghiệm ôn tập Kinh tế lượng Chương 7 (theo giáo trình Đại học Kinh tế Quốc dân - NEU) chuyên sâu về hiện tượng Tự tương quan (Autocorrelation) trong chuỗi thời gian. Đề thi bao gồm đầy đủ các dạng bài tập từ lý thuyết đến tính toán thực tế về: hậu quả của tự tương quan, các kiểm định phát hiện (Durbin-Watson, Breusch-Godfrey), và các biện pháp khắc phục (GLS/FGLS, Newey-West). Nội dung đi kèm đáp án và giải thích chi tiết, giúp sinh viên hệ thống hóa kiến thức và đạt kết quả cao trong kỳ thi kết thúc học phần.

Từ khoá: Kinh tế lượng NEU Chương 7 Tự tương quan Autocorrelation Durbin Watson Kiểm định Breusch Godfrey GLS FGLS Trắc nghiệm kinh tế lượng Ôn thi cuối kỳ Bài tập kinh tế lượng Sai số chuẩn vững Hồi quy chuỗi thời gian

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

Xem trước nội dung
Câu 1: 0.25 điểm
Giả sử sai số ngẫu nhiên utu_t tuân theo quá trình tự tương quan bậc nhất AR(1): ut=ρut−1+ϵtu_t = \rho u_{t-1} + \epsilon_t. Nếu ρ<0\rho < 0, hiện tượng này được gọi là gì?
A.  
Tương quan giả mạo
B.  
Tự tương quan âm
C.  
Tự tương quan dương
D.  
Phương sai sai số thay đổi
Câu 2: 0.25 điểm
Hậu quả nào sau đây KHÔNG PHẢI là hậu quả của hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển?
A.  
Các ước lượng OLS trở nên chệch
B.  
Các kiểm định t và F không còn đáng tin cậy
C.  
Ước lượng OLS không còn là ước lượng hiệu quả nhất
D.  
Công thức tính phương sai của hệ số ước lượng bị chệch
Câu 3: 0.25 điểm
Trong kiểm định Durbin-Watson, thống kê dd có mối liên hệ xấp xỉ nào với hệ số tự tương quan mẫu ρ^\hat{\rho}?
A.  
d≈2(1+ρ^)d \approx 2(1 + \hat{\rho})
B.  
d≈1−ρ^d \approx 1 - \hat{\rho}
C.  
d≈2ρ^d \approx 2\hat{\rho}
D.  
d≈2(1−ρ^)d \approx 2(1 - \hat{\rho})
Câu 4: 0.25 điểm
Cho mô hình hồi quy Yt=β1+β2Xt+utY_t = \beta_1 + \beta_2 X_t + u_t. Nếu đồ thị phần dư ete_t theo thời gian cho thấy các giá trị đổi dấu liên tục dạng răng cưa (dương, âm xen kẽ), điều này gợi ý hiện tượng gì?
A.  
Phương sai sai số thay đổi
B.  
Tự tương quan âm
C.  
Tự tương quan dương
D.  
Đa cộng tuyến
Câu 5: 0.25 điểm
Điều kiện nào sau đây là bắt buộc để áp dụng kiểm định Durbin-Watson?
A.  
Mô hình phải có hệ số chặn và không chứa biến trễ của biến phụ thuộc
B.  
Mô hình không có hệ số chặn
C.  
Cỡ mẫu phải nhỏ hơn 15
D.  
Mô hình phải chứa biến trễ của biến phụ thuộc Yt−1Y_{t-1}
Câu 6: 0.25 điểm
Khi thực hiện kiểm định Breusch-Godfrey (BG) để phát hiện tự tương quan bậc pp, thống kê kiểm định LMLM được tính theo công thức nào (với nn là cỡ mẫu và R2R^2 từ hồi quy phụ)?
A.  
LM=n×R2LM = n \times R^2
B.  
LM=(n−p)×R2LM = (n-p) \times R^2
C.  
LM=R21−R2LM = \frac{R^2}{1-R^2}
D.  
LM=n×(1−R2)LM = n \times (1-R^2)
Câu 7: 0.25 điểm
Giả sử bạn tính được thống kê Durbin-Watson d=0.5d = 0.5 với n=40,k′=1n=40, k'=1, tra bảng được dL=1.44d_L = 1.44. Kết luận nào sau đây là đúng?
A.  
Không có tự tương quan
B.  
Có tự tương quan dương
C.  
Chưa đủ cơ sở kết luận
D.  
Có tự tương quan âm
Câu 8: 0.25 điểm
Để khắc phục hiện tượng tự tương quan khi biết hệ số ρ\rho, ta sử dụng phương pháp biến đổi nào để đưa về mô hình thỏa mãn giả thiết OLS?
A.  
Biến đổi Logarit
B.  
Phương pháp bình phương bé nhất có trọng số (WLS)
C.  
Lấy sai phân tổng quát (Quasi-difference)
D.  
Biến đổi Box-Cox
Câu 9: 0.25 điểm
Trong phương pháp sai phân tổng quát, nếu ρ=1\rho = 1, mô hình biến đổi trở thành dạng nào?
A.  
Mô hình sai phân cấp 1
B.  
Mô hình hồi quy phân vị
C.  
Mô hình trung bình trượt
D.  
Mô hình tác động cố định
Câu 10: 0.25 điểm
Kiểm định Durbin-h được sử dụng trong trường hợp đặc biệt nào mà kiểm định Durbin-Watson không áp dụng được?
A.  
Mô hình có phương sai sai số thay đổi
B.  
Mô hình không có hệ số chặn
C.  
Mô hình có chứa biến trễ của biến phụ thuộc làm biến giải thích
D.  
Dữ liệu là dữ liệu chéo (cross-section)
Câu 11: 0.25 điểm
Cho mô hình hồi quy phụ: et=α1+α2Xt+ρet−1+vte_t = \alpha_1 + \alpha_2 X_t + \rho e_{t-1} + v_t. Nếu giá trị thống kê t của hệ số ρ\rho là 5.0 và giá trị tới hạn là 1.96. Bạn kết luận gì?
A.  
Chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan
B.  
Mô hình gốc không có tự tương quan bậc 1
C.  
Có sự đa cộng tuyến trong mô hình
D.  
Bác bỏ giả thuyết không có tự tương quan, mô hình có tự tương quan bậc 1
Câu 12: 0.25 điểm
Biến đổi Prais-Winsten khác với biến đổi Cochrane-Orcutt ở điểm nào?
A.  
Prais-Winsten sử dụng sai phân cấp 1 thay vì sai phân tổng quát
B.  
Prais-Winsten bỏ qua quan sát đầu tiên
C.  
Prais-Winsten giữ lại và biến đổi quan sát đầu tiên
D.  
Prais-Winsten chỉ áp dụng cho mẫu nhỏ dưới 10
Câu 13: 0.25 điểm
Phương pháp nào sau đây cung cấp sai số chuẩn vững (Robust Standard Errors) để khắc phục hậu quả của tự tương quan mà không cần biến đổi dữ liệu?
A.  
Kiểm định White
B.  
Phương pháp Newey-West
C.  
Phương pháp Park
D.  
Phương pháp Glejser
Câu 14: 0.25 điểm
Nếu thống kê Durbin-Watson d=2d = 2, điều này ngụ ý giá trị ước lượng của ρ\rho là bao nhiêu?
A.  
ρ^=0.5\hat{\rho} = 0.5
B.  
ρ^=0\hat{\rho} = 0
C.  
ρ^=1\hat{\rho} = 1
D.  
ρ^=−1\hat{\rho} = -1
Câu 15: 0.25 điểm
Cho kết quả hồi quy: Yt=10+0.8XtY_t = 10 + 0.8 X_t, DW=0.4DW = 0.4. Ước lượng hệ số tự tương quan ρ^\hat{\rho} xấp xỉ bằng bao nhiêu?
A.  
0.2
B.  
0.4
C.  
-0.8
D.  
0.8
Câu 16: 0.25 điểm
Trong quy trình ước lượng FGLS, bước đầu tiên thường là gì?
A.  
Tính toán sai số chuẩn vững Newey-West
B.  
Ước lượng mô hình gốc bằng OLS để thu được phần dư
C.  
Biến đổi dữ liệu sang dạng sai phân
D.  
Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Câu 17: 0.25 điểm
Một nhà nghiên cứu chạy mô hình hồi quy và nhận thấy R2R^2 rất cao nhưng thống kê Durbin-Watson lại rất thấp (gần 0). Đây có thể là dấu hiệu của vấn đề gì?
A.  
Tự tương quan dương mạnh
B.  
Tự tương quan âm mạnh
C.  
Mô hình hoàn hảo
D.  
Đa cộng tuyến hoàn hảo
Câu 18: 0.25 điểm
Tại sao phương pháp sai phân cấp 1 thường được đề xuất khi ρ\rho xấp xỉ 1?
A.  
Vì nó giúp tăng bậc tự do của mô hình
B.  
Vì sai số trong mô hình sai phân sẽ trở thành nhiễu trắng (không tự tương quan)
C.  
Vì nó làm tăng giá trị R2R^2
D.  
Vì nó biến biến nội sinh thành ngoại sinh
Câu 19: 0.25 điểm
Khi sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey với bậc tự tương quan là p=3p=3, phân phối của thống kê kiểm định tiệm cận với quy luật nào?
A.  
Phân phối Fisher với bậc tự do (3, n-k)
B.  
Phân phối Khi bình phương (χ2\chi^2) với 3 bậc tự do
C.  
Phân phối Student với n-3 bậc tự do
D.  
Phân phối Chuẩn hóa N(0,1)
Câu 20: 0.25 điểm
Cho mô hình gốc: Yt=β1+β2Xt+utY_t = \beta_1 + \beta_2 X_t + u_t. Sau khi thực hiện biến đổi GLS với ρ\rho, hệ số chặn mới β1∗\beta_1^* của mô hình biến đổi quan hệ thế nào với β1\beta_1 gốc?
A.  
β1∗=β1\beta_1^* = \beta_1
B.  
β1∗=β1(1−ρ)\beta_1^* = \beta_1(1 - \rho)
C.  
β1∗=β1/ρ\beta_1^* = \beta_1 / \rho
D.  
β1∗=β1+ρ\beta_1^* = \beta_1 + \rho
Câu 21: 0.25 điểm
Trong kiểm định Durbin-Watson, miền giá trị nào của dd dẫn đến kết luận "Không có tự tương quan"?
A.  
0<d<dL0 < d < d_L
B.  
4−dL<d<44 - d_L < d < 4
C.  
dU<d<4−dUd_U < d < 4 - d_U
D.  
dL≤d≤dUd_L \le d \le d_U
Câu 22: 0.25 điểm
Giả sử bạn tính được giá trị thống kê Durbin-h là h=2.5h = 2.5. Với mức ý nghĩa 5% (giá trị tới hạn chuẩn là 1.96), bạn kết luận gì?
A.  
Mô hình có tự tương quan bậc 1
B.  
Mô hình không có tự tương quan
C.  
Mô hình có phương sai sai số thay đổi
D.  
Kiểm định không xác định được
Câu 23: 0.25 điểm
Phương pháp ước lượng lặp (Iterative method) để tìm ρ\rho sẽ dừng lại khi nào?
A.  
Khi số lần lặp đạt đúng 100 lần
B.  
Khi R2R^2 của mô hình đạt giá trị 1
C.  
Khi giá trị ρ\rho ở bước lặp sau thay đổi không đáng kể so với bước trước
D.  
Khi thống kê Durbin-Watson bằng đúng 2
Câu 24: 0.25 điểm
Một hạn chế lớn của phương pháp GLS khả thi (FGLS) khi mô hình có biến giải thích không ngoại sinh chặt là gì?
A.  
Ước lượng FGLS sẽ bị chệch và không vững
B.  
FGLS luôn cho phương sai lớn hơn OLS
C.  
Không thể tính toán được ma trận nghịch đảo
D.  
FGLS chỉ áp dụng được cho mẫu nhỏ
Câu 25: 0.25 điểm
Biểu thức Var(β^OLS)Var(\hat{\beta}_{OLS}) thông thường sẽ ước lượng sai lệch như thế nào khi có tự tương quan dương?
A.  
Không bị ảnh hưởng
B.  
Ước lượng cao hơn thực tế (Overestimated)
C.  
Ước lượng thấp hơn thực tế (Underestimated)
D.  
Luôn bằng 0
Câu 26: 0.25 điểm
Để kiểm định giả thuyết H0:ρ1=ρ2=...=ρp=0H_0: \rho_1 = \rho_2 = ... = \rho_p = 0 trong kiểm định Breusch-Godfrey, ta so sánh giá trị xác suất (p-value) của thống kê kiểm định với mức ý nghĩa α\alpha. Ta bác bỏ H0H_0 khi nào?
A.  
p-value < α\alpha
B.  
p-value > α\alpha
C.  
p-value = 0
D.  
p-value = 1
Câu 27: 0.25 điểm
Mô hình hồi quy: et=ρet−1+vte_t = \rho e_{t-1} + v_t KHÔNG nên có thành phần nào sau đây nếu ta đang thực hiện kiểm định t cho tự tương quan theo cách đơn giản nhất?
A.  
Hệ số góc ρ\rho
B.  
Sai số ngẫu nhiên vtv_t
C.  
Biến độc lập et−1e_{t-1}
D.  
Các biến giải thích XtX_t của mô hình gốc (trừ khi dùng kiểm định BG)
Câu 28: 0.25 điểm
Tính chất nào của ước lượng OLS vẫn được bảo toàn khi có hiện tượng tự tương quan (với các giả thiết khác thỏa mãn)?
A.  
Tính hiệu quả (Efficient)
B.  
Tính vững (Consistent) và không chệch (Unbiased)
C.  
Có phương sai nhỏ nhất (BLUE)
D.  
Các thống kê kiểm định t và F chính xác
Câu 29: 0.25 điểm
Nếu đồ thị rải điểm giữa ete_t (trục tung) và et−1e_{t-1} (trục hoành) phân bố chủ yếu ở góc phần tư thứ II và thứ IV, điều này ám chỉ:
A.  
Tự tương quan dương
B.  
Không có tự tương quan
C.  
Tự tương quan âm
D.  
Phương sai sai số thay đổi
Câu 30: 0.25 điểm
Công thức biến đổi cho biến độc lập XX tại thời điểm tt trong phương pháp GLS là gì?
A.  
Xt∗=Xt−Xt−1X^*_t = X_t - X_{t-1}
B.  
Xt∗=Xt/ρX^*_t = X_t / \rho
C.  
Xt∗=Xt−ρXt−1X^*_t = X_t - \rho X_{t-1}
D.  
Xt∗=(Xt+Xt−1)/2X^*_t = (X_t + X_{t-1}) / 2
Câu 31: 0.25 điểm
Trường hợp nào sau đây khiến kiểm định Durbin-h không thể thực hiện được (thống kê h không xác định)?
A.  
Khi n×Var(β^Yt−1)>1n \times Var(\hat{\beta}_{Y_{t-1}}) > 1
B.  
Khi d>2d > 2
C.  
Khi mẫu quá lớn
D.  
Khi ρ=0\rho = 0
Câu 32: 0.25 điểm
Giả sử mô hình có tự tương quan bậc 1 với ρ=0.5\rho = 0.5. Nếu ta dùng OLS thông thường, dự báo cho giá trị trung bình của Y sẽ:
A.  
Vẫn không chệch nhưng khoảng tin cậy dự báo sẽ không chính xác
B.  
Bị chệch hoàn toàn
C.  
Chính xác hơn phương pháp GLS
D.  
Không thể thực hiện dự báo
Câu 33: 0.25 điểm
Trong bảng kết quả kiểm định Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test, giá trị "Obs*R-squared" tương ứng với thống kê nào?
A.  
Thống kê F
B.  
Thống kê t
C.  
Thống kê Durbin-Watson
D.  
Thống kê Chi-bình phương (χ2\chi^2)
Câu 34: 0.25 điểm
Cho số liệu: Tổng bình phương phần dư ∑et2=100\sum e_t^2 = 100, Tổng bình phương hiệu hai phần dư liên tiếp ∑(et−et−1)2=50\sum (e_t - e_{t-1})^2 = 50. Giá trị thống kê Durbin-Watson dd là:
A.  
2.0
B.  
0.5
C.  
1.5
D.  
2.5
Câu 35: 0.25 điểm
Khi sử dụng phương pháp sai số chuẩn vững Newey-West, độ dài độ trễ (lag truncation parameter) mm được chọn nhằm mục đích gì?
A.  
Xác định số lượng biến giải thích
B.  
Phản ánh bậc của tự tương quan được điều chỉnh trong ma trận hiệp phương sai
C.  
Loại bỏ các quan sát gây nhiễu
D.  
Tăng hệ số xác định R2R^2
Câu 36: 0.25 điểm
Nếu kết quả kiểm định F (từ hồi quy phụ) trong kiểm định Breusch-Godfrey có giá trị P-value = 0.0000. Điều này có ý nghĩa gì?
A.  
Không có tự tương quan ở bất kỳ bậc nào
B.  
Có bằng chứng mạnh mẽ về tự tương quan (ít nhất một bậc nào đó khác 0)
C.  
Mô hình có phương sai sai số thay đổi
D.  
Dữ liệu không dừng
Câu 37: 0.25 điểm
Tại sao thống kê Durbin-Watson không đáng tin cậy khi mô hình không có hệ số chặn (intercept)?
A.  
Vì tổng các phần dư không nhất thiết bằng 0
B.  
Vì phần dư sẽ luôn dương
C.  
Vì số quan sát bị giảm đi
D.  
Vì công thức tính d bị thay đổi
Câu 38: 0.25 điểm
Trong hồi quy chuỗi thời gian, nếu bạn quên đưa một biến giải thích quan trọng có xu hướng thay đổi theo thời gian vào mô hình, hiện tượng gì dễ xảy ra nhất đối với phần dư?
A.  
Đa cộng tuyến
B.  
Phần dư sẽ thể hiện tự tương quan dương
C.  
Phần dư sẽ bằng 0
D.  
Phần dư sẽ phân phối chuẩn hoàn hảo
Câu 39: 0.25 điểm
Một nhà nghiên cứu thực hiện hồi quy ΔYt=β2ΔXt+ϵt\Delta Y_t = \beta_2 \Delta X_t + \epsilon_t. Đây là biện pháp khắc phục cho trường hợp nào?
A.  
Tự tương quan bậc 1 với ρ\rho gần bằng 0
B.  
Tự tương quan bậc 1 với ρ\rho gần bằng 1
C.  
Tự tương quan bậc 2
D.  
Phương sai sai số thay đổi
Câu 40: 0.25 điểm
Ước lượng ρ^\hat{\rho} thu được từ phương pháp Cochrane-Orcutt có đặc điểm gì so với ρ\rho thực?
A.  
Luôn bằng chính xác giá trị thực
B.  
Là ước lượng chệch nhưng vững (consistent)
C.  
Không xác định được
D.  
Luôn lớn hơn giá trị thực