STA301 - KINH TẾ LƯỢNG

các anh chị các bạn có nhu cầu về tại liệu môn học, bài tập kỹ năng, bài tập nhóm, cứ để lại email hoặc nhắn tin cho mình zalo 0822866788 CÁC ANH CHỊ CÁC BẠN ĐANG HỌC CHƯƠNG TRÌNH CỦA TOPICA. TẢI TÀI LIỆU NÀY VỀ HỌC VÀ THAM KHẢO BẢO ĐẢM ĐIỂM LÀM BÀI CỦA CÁC ANH CHỊ SẼ TỪ 9,5 10 ĐIỂM CÁC CÂU HỎI PHÂN BỐ THEO NỘI DUNG BÀI HỌC ĐƯỢC SẮP XẾP THEO THỨ TỰ CÁC BẢNG TÓM TẮT NỘI DUNG CHI TIẾT BÀI HỌC ĐỂ ÔN TẬP TRƯỚC KHI THI KẾT THÚC MÔN KINH TẾ LƯỢNG STA301 B Bậc tự do của thống kê t trong mô hình hồi quy đơn với 20 quan sát là: a. 18 b. 2 c. 20 d. 22 Vì: Bậc tự do của thống kê t trong mô hình hồi quy đơn là : n-2= 20-2=18 Bậc tự do trong kiểm định t với mô hình 2 biến và có 20 quan sát là: a. 2 b. 22 c. 18 d. 20 Vì: Bậc tự do của thống kê t trong mô hình hồi quy đơn là : n-2= 20-2=18 Biết RSS = 60 và ESS =140, thì hệ số xác định là a. 0,700 b. 0,300 c. 0,429 d. 0,45 C Các bước sau đây đều thuộc về phương pháp luận của kinh tế lượng trừ: a. Tính các chỉ số kinh tế từ số liệu thu thập được b. Thiết lập các mô hình c. Ra các quyết định và các chính sách d. Thu thập số liệu Vì: Việc tính các chỉ số kinh tế từ số liệu thu thập được là phương pháp luận của Thống kê toán không phải của kinh tế lượng Các điều sau đây đều là mục đích nghiên cứu của kinh tế lượng trừ: a. Sử dụng mô hình để dự báo và ra quyết định b. Thiết lập mô hình và các công thức từ các nghiên cứu thực nghiệm c. Sử dụng mô hình để kiểm nghiệm tính xác thực của số liệu d. Ước lượng và kiểm nghiệm mô hình dựa vào các dữ liệu thực nghiệm Vì: Kinh tế lượng không sử dụng mô hình để kiểm nghiệm về số liệu Các loại khuyết tật nào sau đây được gọi là các sai lầm định dạng của mô hình? a. Mô hình bị sai dạng hàm b. Biến không đo lường được không đưa vào mô hình c. Mô hình nhiều biến d. Mô hình ít biến Vì: Các sai lầm định dạng gồm có: Bỏ sót biến thích hợp; thừa biến; dạng hàm sai Các phần dư trong mô hình hồi quy mẫu là ước lượng của các sai số ngẫu nhiên trong mô hình a. hồi quy tuyến tình b. hồi quy phụ thuộc c. hồi quy tổng thể d. hồi quy tương quan Các phương pháp có thể dùng để khắc phục đa cộng tuyến là a. dùng kiểm định White. b. dùng kiểm định Durbin Watson. c. dùng cách bỏ biến. d. dùng kiểm định F. Vì: Theo lý thuyết các biện pháp khắc phục đa cộng tuyến. Cho hàm hồi quy Y ̂ = - 2.48 +1.63X , và hệ số xác định là 0.81. Khi đó hệ số tương quan là: a. 0.81 b. 0.90 c. 0.66 d. - 0.90 Vì: Trong mô hình hồi quy đơn, r chính là hệ số tương quan, với r2=0.81 thì r= 0.9 Cho hàm hồi quy , và hệ số xác định là 0.81, khi đó hệ số tương quan là: Cho hàm hồi quy Y ̂ = - 2.48 - 1.63X , và hệ số xác định là 0.81, khi đó hệ số tương quan là: a. 0.81 b. 0.90 c. -0.90 d. -0.66 Vì: đây là hàm hồi quy đơn, r2=0.81 vậy hệ số tương quan r = - 0.9 Cho mô hình hồi quy Y ̂ = 10 – 3X1 + 2.5X2. Điều khẳng định nào sau đây đúng? a. X2 quan trọng hơn X1 Vì dấu của hệ số là dương b. Khi X1 giảm 1 đơn vị, Y tăng 3 đơn vị c. Khi X1 giảm 3 đơn vị, Y giảm 1 đơn vị d. Khi X2 giảm 2.5 đơn vị, Y giảm 1 đơn vị Vì: Ta có hệ số góc của biến X1 bằng -3, vậy khi X1 giảm 1 đơn vị thì Y sẽ tăng 3 đơn vị. Cho mô hình: Y ̂ = 75 +25X1 – 15X2 +10X3 , nếu X2 tăng 5, X1 và X3 không đổi, Y sẽ: a. Giảm trung bình 75 b. Tăng 75 c. Giảm trung bình 5 d. Tăng 5 Vì: Ta có hệ số góc của biến X2 bằng -15, vậy khi X2 tăng 5 đơn vị, với X1 và X3 giữ không đổi thì Y sẽ giảm trung bình 75 đơn vị Cho mô hình hồi quy: 1 đơn vị tăng của X1, X2 và X3 giữ không đổi, sẽ dẫn đến Cho mô hình hồi quy: Y ̂ = 2 – 3X1 + 4X2 + 5X3 , 1 đơn vị tăng của X1, X2 và X3 giữ không đổi, sẽ dẫn đến a. Giảm 3 đơn vị của Y b. Tăng 3 đơn vị của Y c. Tăng 2 đơn vị của Y d. Tăng 6 đơn vị Y Vì: Ta có hệ số góc của biến X1 bằng -3, vậy khi X1 tăng 1 đơn vị, với X2 và X3 giữ không đổi thì Y sẽ giảm 3 đơn vị Cho mô hình hồi quy: Y ̂ = 20 + 0.75X. Tính giá trị phần dư tại điểm X = 100, Y = 90 a. 5 b. 0 c. 15 d. -5 Vì:Thay X=100 vào phương trình, có: Y ̂ (x-100) = 95. Phần dư: e(x-100) = 90 - 95= -5 Cho mô hình hồi quy: Y ̂ = 120 + 5X trong đó X đo bằng cm, Y đo bằng kg. Khi đó nếu X tăng 1 cm thì trung bình của Y sẽ a. giảm 1 kg b. tăng 24 kg c. tăng 5 kg d. tăng 1 kg Vì: Ta có: β ̂2=5; khi X tăng 1 cm thì Y sẽ tăng 5 kg. Cho mô hình hồi quy Y ̂ = 5 – 2X a. Mối quan hệ giữa X và Y là cùng chiều b. X và Y không có quan hệ gì c. Khi X tăng lên 1 đơn vị thì Y tăng thêm 5 đơn vị d. Mối quan hệ giữa X và Y là ngược chiều Giả sử mô hình hồi qua mẫu là Y ̂ = β ̂1 + β ̂2X. Mô hình đã ước lượng: Y ̂=5-2X => β ̂2= -2 < 0; nên khi X tăng lên thì Y sẽ giảm xuống và ngược lại X giảm thì Y tăng lên => X và Y có quan hệ ngược chiều. Cho mô hình với TSS = 0.9243, RSS = 0.2137. Tìm r2 a. 0 b. 0.7688 c. 0.2312 d. 0.3007 Vì: Tính r2 theo công thức: Có các quan sát sau của (X,Y): (3, 1), (3, -1), (3, 0), (3, -2) và (3, 2). khi đó: a. Hệ số xác định là 3 b. Hệ số tương quan là -1/2 c. Hệ số tương quan là 1 d. Hệ số tương quan là 0 Vì: Các giá trị quan sát nằm đối xứng nhau qua trục hoành. Có mô hình Y ̂ = 8 + 3X1 +5X2 – 4X3 . Khi X3 tăng 1 đơn vị, X1 và X2 không đổi, trung bình của Y sẽ: a. Giảm 4 đơn vị b. Tăng 12 đơn vị c. Tăng 1 đơn vị d. Giảm 16 đơn vị Vì: Ta có hệ số góc của biến X3 bằng -4, vậy khi X3 tăng 1 đơn vị, với X1 và X2 giữ không đổi thì Y sẽ giảm 4 đơn vị Có thể luôn luôn chứng tỏ được rằng không có phương sai sai số thay đổi trong mô hình hồi quy: a. Đúng Vì thông thường ta luôn có được toàn bộ tổng thể để nghiên cứu b. Sai Vì thông thường ta không có được toàn bộ tổng thể để nghiên cứu c. Đúng Vì thông thường ta không có được toàn bộ tổng thể để nghiên cứu d. Sai Vì thông thường ta luôn có được toàn bộ tổng thể để nghiên cứu Vì: Do thông thường ta không có được toàn bộ tổng thể để nghiên cứu Công thức nào sau đây thể hiện phương pháp bình phương tối thiểu (OLS)? D Dùng độ tin cậy 90% để ước lượng giá trị trung bình của Y với 1 giá trị đã cho của X với 10 quan sát, giá trị tới hạn (phân vị) nào của t sẽ được sử dụng? a. 2.228 b. 2.306 c. 1.812 d. 1.860 Vì: Tra bảng tìm giá trị : Dùng độ tin cậy 95% để ước lượng giá trị trung bình của Y với 1 giá trị đã cho của X với 10 quan sát, giá trị tới hạn (phân vị) nào của t sẽ được sử dụng? a. 1.860 b. 1.812 c. 2.228 d. 2.306 Vì: Tra bảng tìm giá trị: Dùng kiểm đinh Durbin-Watson có thể phát hiện ra tự tương quan với cấu trúc a. Tự hồi quy bậc 3 b. Tự hồi quy bậc nhất c. Tự hồi quy bậc 2 d. Tự hồi quy bậc 4 Vì: Chỉ phát hiên ra tự tương quan bậc nhất của mẫu Đ Đa cộng tuyến a. Ảnh hưởng tới t-test nhưng không ảnh hưởng tới F-test b. Không ảnh hưởng tới t-test nhưng ảnh hưởng tới F-test c. Ảnh hưởng tới cả t-test và F-test d. Không ảnh hưởng tới cả t-test và F-test Vì: Đa cộng tuyến không ảnh hưởng tới F test Đa cộng tuyến có thể được phát hiện bằng các cách sau đây trừ: a. Dùng ma trận hệ số tương quan của các biến độc lập b. Dùng đồ thị các phần dư c. Dùng hàm hồi quy phụ d. Dùng dấu hiệu nhận biết trong kết quả hồi quy Vì: Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình có quan hệ tương quan với nhau, do đó không liên quan đến phần dư. Đa cộng tuyến là do a. Có quan hệ tuyến tính cao giữa biến phụ thuộc và 1 trong các biến độc lập b. Có quan hệ tuyến tình thấp giữa các biến phụ thuộc và 1 trong các biến độc lập c. Các biến độc lập có quan hệ cộng tuyến với nhau d. Có quan hệ tuyến tính giữa các biến phụ thuộc Vì: Đa cộng tuyến là các biến độc lập có quan hệ cộng tuyến với nhau Đa cộng tuyến là khi a. Các biến độc lập có quan hệ cộng tuyến với nhau b. Biến phụ thuộc có quan hệ cộng tuyến với các biến độc lập c. Các biến phụ thuộc có quan hệ cộng tuyến với nhau d. Các biến độc lập không có quan hệ cộng tuyến với nhau Vì: Đa cộng tuyến là các biến độc lập có quan hệ cộng tuyến với nhau Để kiểm định hệ số góc bằng 0 nếu biết có 10 quan sát, ước lượng hệ số góc =2.45 với sai số tiêu chuẩn tương ứng là 1.2, giá trị của thống kê kiểm định là: a. 1.50 b. 0.306 c. 0.300 d. 2.042 Vì: Sử dụng công thức: Để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy một mô hình gồm 5 biến độc lập và có 30 quan sát, bậc tự do trong giá trị phân vị F là: a. 6 và 25 b. 5 và 30 c. 6 và 29 d. 5 và 24 Vì: Số bậc tự do của phân vị f là :F(k-1; n-k); mô hình có 5 biến độc lập nên số biến số trong mô hình là k=6. Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy có 4 biến độc lập, giả thuyết H0 là: H0 : β2 = β3 = β4 = β5= 1 H0 : β2 = β3 = β4 = β5= 0 H0 : β1 = β2 = β3 = β4 = β5 H0 : β1 = β2 = β3 = β4 = β5 ≠ 0 Vì: Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy có giả thuyết H0 là tất cả các tham số ứng với các biến độc lập bằng 0. Để kiểm định về sự phù hợp của mô hình hồi quy bội, ta kiểm định xem R2 có khác không hay không thì sử dụng kiểm định nào? a. Kiểm định z b. Kiểm định White c. Kiểm định F d. Kiểm định t Vì: Tiêu chuẩn thống kê F dùng để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy Để kiểm định về sự phù hợp của mô hình hồi quy, ta sử dụng: a. Khi bình phương test b. F-test c. z-test d. t-test Vì: Để kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy sử dụng F- test Điều khẳng định nào sau đây không đúng? a. Số điểm nằm trên và nằm dưới đường hồi quy mẫu là như nhau. b. Trung bình của các giá trị tương hợp bằng trung bình các quan sát của biến phụ thuộc. c. Đường hồi quy mẫu tìm được bằng cách tối thiểu hóa RSS. d. Tổng các phần dư luôn bằng 0. Vì: Đường hồi quy mẫu được ước lượng sao cho sai lệch so với hàm hồi quy tổng thể là nhỏ nhất chứ không dựa vào số diểm nằm trên và nằm dưới đường hồi quy. Điều nào sau đây là đúng đối với hiện tượng đa cộng tuyến? a. Đa cộng tuyến là hiện tượng khi các biến độc lập tương quan với nhau b. Đa cộng tuyến xảy ra ở các mô hình hồi quy đơn c. Chủ yếu là đa cộng tuyến hoàn hảo. d. Các sai số ngẫu nhiên tương quan với nhau Vì: Theo khái niệm đa cộng tuyến thì đây là hiện tượng một biến là tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại và sai số ngẫu nhiên. Hay chính là các biến độc lập tương quan với nhau.   E ESS không thể nhỏ hơn: a. -3 b. -2 c. -1 d. 0.0 Vì: ESS là tổng bình phương sai lệch giữa các giá trị ước lượng của Y so với trung bình của nó, do đó không thể nhỏ hơn 0.0 ESS là tổng bình phương sai lệch giữa các giá trị ước lượng của Y so với trung bình của nó Vì vậy a. Có cơ sở để cho rằng ESS không thể nhỏ hơn 1 b. Có cơ sở để cho rằng ESS không thể nhở hơn 3 c. Không có cơ sở cho rằng ESS không thể nhỏ hơn 1 d. Có cơ sở để cho rằng ESS không thể nhỏ hơn 2 Vì: ESS là tổng bình phương sai lệch giữa các giá trị ước lượng của Y so với trung bình của nó, không có cơ sở cho rằng ESS không thể nhỏ hơn 1. G Giả sử ta kiểm định tự tương quan bậc 3 bằng kiểm định Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test (dùng Eviews) có thống kê khi bình phương là 6.357 với p-value tương ứng là 0.09545. Với mức ý nghĩa 0.05, kết luận là: a. Không có kết luận về tự tương quan bậc 3 b. Có tự tương quan bậc 3 c. Có tự tương quan bậc 3 Vì 0.09545 > 0.05 d. Không có tự tương quan bậc 3 Vì: p-value =0.09545 > 0.05; chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan Giá trị của thống kê Durbin-Watson nằm trong khoảng: – 2 ≤ d ≤ 2 0 ≤ d ≤ 2 0 ≤ d ≤ 4 – 4 ≤ d ≤ 4 Vì: ta có d – 2(1-p) và -1≤ p≤ 1 Giá trị nhỏ nhất của sai số tiêu chuẩn của ước lượng có thể nhận là: a. -1 b. 1 c. -∞ d. 0 Giá trị thống kê d DW lớn chứng tỏ a. Có cả tự tương quan bậc nhất dương và tự tương quan bậc nhất âm b. Có tự tương quan bậc nhất dương c. Chưa đủ dữ kiện để kết luận d. Có tự tương quan bậc nhất âm Vì: Trong quy tắc ra quyết định của thống kê Durbin- watson Giá trị thống kê d DW nhỏ chứng tỏ a. Có cả tự tương quan bậc nhất dương và tự tương quan bậc nhất âm b. Có tự tương quan bậc nhất âm c. Chưa đủ dữ kiện để kết luận d. Có tự tương quan bậc nhất dương Vì: Trong quy tắc ra quyết định của thống kê Durbin- watson Giữa ESS và RSS a. ESS luôn luôn lớn hơn RSS b. Không có cơ sở để so sánh về giá trị của ESS và RSS c. ESS luôn luôn nhỏ hơn RSS d. ESS luôn luôn bằng RSS Vì: Không có cơ sở để so sánh về giá trị của ESS và RSS. H Hàm hồi quy sử dụng 25 quan sát và có ESS = 118,68 và RSS = 56,32 khi đó sai số tiêu chuẩn của ước lượng là a. 1,56 b. 2,27 c. 2,44 d. 2,11 Vì: Sử dụng công thức: Hệ số tương quan dùng để đo a. giá trị dự báo của Y ứng với 1 giá trị của X. b. ước lượng OLS của tham số hồi quy. c. mức độ và chiều của quan hệ tuyến tính giữa X và Y. d. sự biến động của Y do các biến ngoài mô hình. Vì: Do tính chất: r = 0, X và Y là độc lập; , X và Y có quan hệ hàm tuyến tính Hệ số xác định bội điều chỉnh là điều chỉnh cho: a. Số tham số trong mô hinh (cả hệ số chặn) b. Số biến phụ thuộc và kích thước mẫu c. Hệ số tương quan và mức ý nghĩa d. Số biến độc lập và kích thước mẫu Vì: Hệ số xác định bội điều chỉnh: Hệ số xác định bội đã điều chỉnh liên quan tới điều chỉnh R2 qua: a. Tổng số tham số trong mô hình hồi quy b. Hệ số tương quan và mức ý nghĩa c. Số biến phụ thuộc trong mô hình và kích thước mẫu d. Số biến độc lập trong mô hình và kích thước mẫu Vì: Hệ số xác định bội đã điều chỉnh được xác định: Do đó liên quan tới điều chỉnh R2 qua k và n

STA301 – KINH TẾ LƯỢNG B Bậc tự thống kê t mơ hình hồi quy đơn với 20 quan sát là: a 18 b c 20 Vì: Bậc tự thống kê t mơ hình hồi quy đơn : n-2= 20-2=18 d 22 Bậc tự kiểm định t với mơ hình biến có 20 quan sát là: a b 22 c 18 Vì: Bậc tự thống kê t mơ hình hồi quy đơn : n-2= 20-2=18 d 20 Biết RSS = 60 ESS =140, hệ số xác định a 0,700 b 0,300 c 0,429 d 0,45 C Các bước sau thuộc phương pháp luận kinh tế lượng trừ: a Tính số kinh tế từ số liệu thu thập c Ra định sách b Thiết lập mơ hình d Thu thập số liệu Vì: Việc tính số kinh tế từ số liệu thu thập phương pháp luận Thống kê tốn khơng phải kinh tế lượng Các điều sau mục đích nghiên cứu kinh tế lượng trừ: a Sử dụng mơ hình để dự báo định b Thiết lập mơ hình cơng thức từ nghiên cứu thực nghiệm c Sử dụng mơ hình để kiểm nghiệm tính xác thực số liệu d Ước lượng kiểm nghiệm mơ hình dựa vào liệu thực nghiệm Vì: Kinh tế lượng khơng sử dụng mơ hình để kiểm nghiệm số liệu Các loại khuyết tật sau gọi sai lầm định dạng mơ hình? a Mơ hình bị sai dạng hàm c Mơ hình nhiều biến b Biến khơng đo lường khơng đưa vào mơ hình d Mơ hình biến Vì: Các sai lầm định dạng gồm có: Bỏ sót biến thích hợp; thừa biến; dạng hàm sai Các phần dư mơ hình hồi quy mẫu ước lượng sai số ngẫu nhiên mơ hình a hồi quy tuyến tình c hồi quy tổng thể b hồi quy phụ thuộc d hồi quy tương quan STA301 – KINH TẾ LƯỢNG Các phương pháp dùng để khắc phục đa cộng tuyến a dùng kiểm định White c dùng cách bỏ biến b dùng kiểm định Durbin Watson d dùng kiểm định F Vì: Theo lý thuyết biện pháp khắc phục đa cộng tuyến Cho hàm hồi quy = - 2.48 +1.63X , hệ số xác định 0.81 Khi hệ số tương quan là: a 0.81 b 0.90 c 0.66 d - 0.90 Vì: Trong mơ hình hồi quy đơn, r hệ số tương quan, với r2=0.81 r= 0.9 Cho hàm hồi quy , hệ số xác định 0.81, hệ số tương quan là: Cho hàm hồi quy = - 2.48 - 1.63X , hệ số xác định 0.81, hệ số tương quan là: a 0.81 b 0.90 c -0.90 d -0.66 Vì: hàm hồi quy đơn, r2=0.81 hệ số tương quan r = - 0.9 Cho mơ hình hồi quy = 10 – 3X1 + 2.5X2 Điều khẳng định sau đúng? a X2 quan trọng X1 Vì dấu hệ số dương b Khi X1 giảm đơn vị, Y tăng đơn vị c Khi X1 giảm đơn vị, Y giảm đơn vị d Khi X2 giảm 2.5 đơn vị, Y giảm đơn vị Vì: Ta có hệ số góc biến X1 -3, X1 giảm đơn vị Y tăng đơn vị Cho mơ hình: = 75 +25X1 – 15X2 +10X3 , X2 tăng 5, X1 X3 không đổi, Y sẽ: a Giảm trung bình 75 b Tăng 75 c Giảm trung bình d Tăng Vì: Ta có hệ số góc biến X2 -15, X2 tăng đơn vị, với X1 X3 giữ khơng đổi Y giảm trung bình 75 đơn vị Cho mơ hình hồi quy: đơn vị tăng X1, X2 X3 giữ khơng đổi, dẫn đến Cho mơ hình hồi quy: = – 3X1 + 4X2 + 5X3 , đơn vị tăng X1, X2 X3 giữ không đổi, dẫn đến a Giảm đơn vị Y b Tăng đơn vị Y c Tăng đơn vị Y d Tăng đơn vị Y Vì: Ta có hệ số góc biến X1 -3, X1 tăng đơn vị, với X2 X3 giữ khơng đổi Y giảm đơn vị Cho mơ hình hồi quy: = 20 + 0.75X Tính giá trị phần dư điểm X = 100, Y = 90 a b c 15 d -5 Vì:Thay X=100 vào phương trình, có: (x-100) = 95 Phần dư: e(x-100) = 90 - 95= -5 Cho mơ hình hồi quy: = 120 + 5X X đo cm, Y đo kg Khi X tăng cm trung bình Y a giảm kg b tăng 24 kg c tăng kg d tăng kg Vì: Ta có: 2=5; X tăng cm Y tăng kg Cho mơ hình hồi quy = – 2X STA301 – KINH TẾ LƯỢNG a Mối quan hệ X Y chiều b X Y khơng có quan hệ c Khi X tăng lên đơn vị Y tăng thêm đơn vị d Mối quan hệ X Y ngược chiều Giả sử mơ hình hồi qua mẫu là= + 2X Mơ hình ước lượng: =5-2X => 2= -2 < 0; nên X tăng lên Y giảm xuống ngược lại X giảm Y tăng lên => X Y có quan hệ ngược chiều Cho mơ hình với TSS = 0.9243, RSS = 0.2137 Tìm r2 a b 0.7688 c 0.2312 Vì: Tính r2 theo cơng thức: d 0.3007 Có quan sát sau (X,Y): (3, 1), (3, -1), (3, 0), (3, -2) (3, 2) đó: a Hệ số xác định c Hệ số tương quan b Hệ số tương quan -1/2 d Hệ số tương quan Vì: Các giá trị quan sát nằm đối xứng qua trục hồnh Có mơ hình = + 3X1 +5X2 – 4X3 Khi X3 tăng đơn vị, X1 X2 khơng đổi, trung bình Y sẽ: a Giảm đơn vị b Tăng 12 đơn vị c Tăng đơn vị d Giảm 16 đơn vị Vì: Ta có hệ số góc biến X3 -4, X3 tăng đơn vị, với X1 X2 giữ khơng đổi Y giảm đơn vị Có thể ln ln chứng tỏ khơng có phương sai sai số thay đổi mơ hình hồi quy: a Đúng Vì thơng thường ta ln có tồn tổng thể để nghiên cứu b Sai Vì thơng thường ta khơng có tồn tổng thể để nghiên cứu c Đúng Vì thơng thường ta khơng có tồn tổng thể để nghiên cứu d Sai Vì thơng thường ta ln có tồn tổng thể để nghiên cứu Vì: Do thơng thường ta khơng có tồn tổng thể để nghiên cứu Công thức sau thể phương pháp bình phương tối thiểu (OLS)? STA301 – KINH TẾ LƯỢNG D Dùng độ tin cậy 90% để ước lượng giá trị trung bình Y với giá trị cho X với 10 quan sát, giá trị tới hạn (phân vị) t sử dụng? a 2.228 b 2.306 c 1.812 d 1.860 Vì: Tra bảng tìm giá trị : Dùng độ tin cậy 95% để ước lượng giá trị trung bình Y với giá trị cho X với 10 quan sát, giá trị tới hạn (phân vị) t sử dụng? a 1.860 b 1.812 c 2.228 d 2.306 Vì: Tra bảng tìm giá trị: Dùng kiểm đinh Durbin-Watson phát tự tương quan với cấu trúc a Tự hồi quy bậc c Tự hồi quy bậc b Tự hồi quy bậc d Tự hồi quy bậc Vì: Chỉ phát hiên tự tương quan bậc mẫu Đ Đa cộng tuyến a Ảnh hưởng tới t-test không ảnh hưởng tới F-test b Không ảnh hưởng tới t-test ảnh hưởng tới F-test c Ảnh hưởng tới t-test F-test d Không ảnh hưởng tới t-test F-test Vì: Đa cộng tuyến khơng ảnh hưởng tới F test Đa cộng tuyến phát cách sau trừ: a Dùng ma trận hệ số tương quan biến độc lập b Dùng đồ thị phần dư c Dùng hàm hồi quy phụ d Dùng dấu hiệu nhận biết kết hồi quy Vì: Đa cộng tuyến tượng biến độc lập mơ hình có quan hệ tương quan với nhau, khơng liên quan đến phần dư Đa cộng tuyến a Có quan hệ tuyến tính cao biến phụ thuộc biến độc lập b Có quan hệ tuyến tình thấp biến phụ thuộc biến độc lập c Các biến độc lập có quan hệ cộng tuyến với d Có quan hệ tuyến tính biến phụ thuộc Vì: Đa cộng tuyến biến độc lập có quan hệ cộng tuyến với Đa cộng tuyến a Các biến độc lập có quan hệ cộng tuyến với b Biến phụ thuộc có quan hệ cộng tuyến với biến độc lập c Các biến phụ thuộc có quan hệ cộng tuyến với d Các biến độc lập khơng có quan hệ cộng tuyến với Vì: Đa cộng tuyến biến độc lập có quan hệ cộng tuyến với STA301 – KINH TẾ LƯỢNG Để kiểm định hệ số góc biết có 10 quan sát, ước lượng hệ số góc =2.45 với sai số tiêu chuẩn tương ứng 1.2, giá trị thống kê kiểm định là: a 1.50 b 0.306 c 0.300 d 2.042 Vì: Sử dụng công thức: Để kiểm định phù hợp hàm hồi quy mơ hình gồm biến độc lập có 30 quan sát, bậc tự giá trị phân vị F là: a 25 b 30 c 29 d 24 Vì: Số bậc tự phân vị f :F(k-1; n-k); mơ hình có biến độc lập nên số biến số mơ hình k=6 Để kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy có biến độc lập, giả thuyết H0 là: a H0 : = = = 5= b H0 : = = = 5= c H0 : = = = = d H0 : = = = = Vì: Kiểm định phù hợp hàm hồi quy có giả thuyết H0 tất tham số ứng với biến độc lập Để kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy bội, ta kiểm định xem R2 có khác khơng hay khơng sử dụng kiểm định nào? a Kiểm định z b Kiểm định White c Kiểm định F d Kiểm định t Vì: Tiêu chuẩn thống kê F dùng để kiểm định phù hợp hàm hồi quy Để kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy, ta sử dụng: a Khi bình phương test b F-test c z-test Vì: Để kiểm định phù hợp hàm hồi quy sử dụng F- test d t-test Điều khẳng định sau không đúng? a Số điểm nằm nằm đường hồi quy mẫu b Trung bình giá trị tương hợp trung bình quan sát biến phụ thuộc c Đường hồi quy mẫu tìm cách tối thiểu hóa RSS d Tổng phần dư ln Vì: Đường hồi quy mẫu ước lượng cho sai lệch so với hàm hồi quy tổng thể nhỏ không dựa vào số diểm nằm nằm đường hồi quy Điều sau tượng đa cộng tuyến? a Đa cộng tuyến tượng biến độc lập tương quan với b Đa cộng tuyến xảy mơ hình hồi quy đơn c Chủ yếu đa cộng tuyến hoàn hảo d Các sai số ngẫu nhiên tương quan với Vì: Theo khái niệm đa cộng tuyến tượng biến tổ hợp tuyến tính biến cịn lại sai số ngẫu nhiên Hay biến độc lập tương quan với STA301 – KINH TẾ LƯỢNG E ESS nhỏ hơn: a -3 b -2 c -1 d 0.0 Vì: ESS tổng bình phương sai lệch giá trị ước lượng Y so với trung bình nó, khơng thể nhỏ 0.0 ESS tổng bình phương sai lệch giá trị ước lượng Y so với trung bình Vì a Có sở ESS khơng thể nhỏ b Có sở ESS khơng thể nhở c Khơng có sở cho ESS nhỏ d Có sở ESS khơng thể nhỏ Vì: ESS tổng bình phương sai lệch giá trị ước lượng Y so với trung bình nó, khơng có sở cho ESS nhỏ G Giả sử ta kiểm định tự tương quan bậc kiểm định Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test (dùng Eviews) có thống kê bình phương 6.357 với p-value tương ứng 0.09545 Với mức ý nghĩa 0.05, kết luận là: a Khơng có kết luận tự tương quan bậc c Có tự tương quan bậc Vì 0.09545 > 0.05 b Có tự tương quan bậc d Khơng có tự tương quan bậc Vì: p-value =0.09545 > 0.05; chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan Giá trị thống kê Durbin-Watson nằm khoảng: a – d b d c d e Vì: ta có d – 2(1-p) -1 p f Giá trị nhỏ sai số tiêu chuẩn ước lượng nhận là: g a -1 h b i c -∞ k l m n o p q r s d – d j d Giá trị thống kê d DW lớn chứng tỏ a Có tự tương quan bậc dương tự tương quan bậc âm b Có tự tương quan bậc dương c Chưa đủ kiện để kết luận d Có tự tương quan bậc âm Vì: Trong quy tắc định thống kê Durbin- watson t u v w x y Giá trị thống kê d DW nhỏ chứng tỏ a Có tự tương quan bậc dương tự tương quan bậc âm b Có tự tương quan bậc âm c Chưa đủ kiện để kết luận d Có tự tương quan bậc dương STA301 – KINH TẾ LƯỢNG z Vì: Trong quy tắc định thống kê Durbin- watson aa Giữa ESS RSS ab a ESS ln lớn RSS ac b Khơng có sở để so sánh giá trị ESS RSS ad c ESS luôn nhỏ RSS ae d ESS ln ln RSS af Vì: Khơng có sở để so sánh giá trị ESS RSS ag H ah Hàm hồi quy sử dụng 25 quan sát có ESS = 118,68 RSS = 56,32 sai số tiêu chuẩn ước lượng a 1,56 am Vì: Sử dụng cơng thức: aj b 2,27 ak c 2,44 al d 2,11 an ao ap Hệ số tương quan dùng để đo aq a giá trị dự báo Y ứng với giá trị X ar b ước lượng OLS tham số hồi quy as c mức độ chiều quan hệ tuyến tính X Y at d biến động Y biến mơ hình au Vì: Do tính chất: r = 0, X Y độc lập; , X Y có quan hệ hàm tuyến tính av aw.Hệ số xác định bội điều chỉnh điều chỉnh cho: ax a Số tham số mô hinh (cả hệ số chặn) ay b Số biến phụ thuộc kích thước mẫu az c Hệ số tương quan mức ý nghĩa ba d Số biến độc lập kích thước mẫu bb Vì: Hệ số xác định bội điều chỉnh: bc bd be Hệ số xác định bội điều chỉnh liên quan tới điều chỉnh R2 qua: bf a Tổng số tham số mơ hình hồi quy bg b Hệ số tương quan mức ý nghĩa bh c Số biến phụ thuộc mơ hình kích thước mẫu bi d Số biến độc lập mơ hình kích thước mẫu bj Vì: Hệ số xác định bội điều chỉnh xác định: bk Do liên quan tới điều chỉnh R2 qua k n bl bm bn STA301 – KINH TẾ LƯỢNG bo bp bq K br Kết hồi quy cho thống kê Durbin-Watson d = 0.370186 So sánh d với giá trị tới hạn d nhỏ hơn, điều chứng tỏ bs a có tự tương quan dương bt b chưa có sở kết luận bu c có tự tương quan âm bv d khơng có tự tương quan âm hay dương bw Vì: Theo giả thiết ta có d < dL bx Theo kiểm định Durbin – Watson để phát hiện tượng tự tương quan d < dL bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận H1: ρ > 0.Tức xảy tượng tự tương quan dương by bz Kết hồi quy cho thống kê Durbin-Watson 2.00006 Điều chứng tỏ ca a có tự tương quan âm Vì thống kê DW gần cb b có tự tương quan dương Vì thống kê DW gần cc c chưa có sở kết luận cd d khơng có tự tương quan âm hay dương Vì thống kê DW gần ce Vì: Trong quy tắc định thống kê Durbin- watson ta có d ≈ (1 – ρ^) cf d ≈ ρ ≈ => kết luận khơng có tự tương quan bậc sai số cg ch ci Khảo sát điều tra cj a Thích hợp cho tâm lí học xã hội học, phù hợp cho nghiên cứu kinh tế ck b Khơng thích hợp cho tâm lí học xã hội học, không phù hợp cho nghiên cứu kinh tế cl c Chỉ thích hợp cho tâm lí học xã hội học, không phù hợp cho nghiên cứu kinh tế cm d Khơng thích hợp cho tâm lí học xã hội học, phù hợp cho nghiên cứu kinh tế cn Vì: Kinh tế lượng sử dụng số liệu kinh tế để áp dụng phương pháp nghiên cứu cần khảo sát điều tra co cp Khi biến độc lập có quan hệ cộng tuyến với biến độc lập cịn lại, ta có: cq a Tự tương quan cs c Phương sai cr b Đa cộng tuyến ct d Phương sai sai số thay đổi cu Vì: Khi biến độc lập có quan hệ cộgn tuyến với biến độc lập khác tức biến độc lập có tương quan với nhau, đa cộng tuyến cv cw.Khi biến độc lập tương quan với mơ hình hồi quy bội, tượng gọi là: cx a Tự tương quan cz c Phương sai sai số không đổi cy b Phương sai sai số thay đổi da d Đa cộng tuyến db Vì: Đa cộng tuyến tượng biến độc lập mơ hình có quan hệ tương quan với dc dd Khi nhiễu ngẫu nhiên tương quan với nhau, tượng gọi là: de a Đa cộng tuyến df b Phương sai sai số không đổi dg c Tự tương quan STA301 – KINH TẾ LƯỢNG dh d Phương sai sai số thay đổi di Vì: Tự tương quan tượng nhiễu ngẫu nhiên tương quan với dj dk dl Khi có đa cộng tuyến dm a Các ước lượng hệ số góc c Các ước lượng hệ số góc chệch chệch đơn vị dn b Các ước lượng hệ số góc khơng dp d Các ước lượng hệ số góc chệch chệch đơn vị dq Vì: Khi có đa cộng tuyến, ước lượng hệ số góc khơng chệch dr ds Khi đặt biến giả mơ hình, ta cho thuộc tính nhận giá trị dt a du b dv c dw d -1 dx Vì: Các giá trị biến giả quy ước dy dz Khi mơ hình có phương sai số thay đổi, ta ln khắc phục cách: ea a Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính eb b Sử dụng phương pháp phân tích phụ thuộc biến độc lập ec c Sử dụng biện pháp tùy thuộc vào dạng phương sai sai số ed d Sử dụng lôgarit biến mơ hình ee Vì: Để khắc phục phương sai sai số thay đổi, sử dụng biện pháp tuỳ thuộc vào dạng phương sai sai số ef eg Khi nghiên cứu phương pháp kinh tế lượng, ta cần sử dụng eh a mơ hình vật lý ej c mơ hình kinh tế ei b mơ hình xã hội ek d mơ hình tốn học el Vì: Mơ hình kinh tế lượng thể hành vi kinh tế mơ hình kinh tế Do nghiên cứu kinh tế lượng ta cần sử dụng mơ hình kinh tế em en Khi phương sai nhiễu ngẫu nhiên không nhau, tượng gọi là: eo a Tự tương quan eq c Đa cộng tuyến ep b Phương sai sai số thay đổi er d Phương sai sai số không đổi es Vì: Phương sai nhiễu ngẫu nhiên khơng gọi phương sai sai số thay đổi et eu Khoảng giá trị thống kê Durbin-Watson là: a – d b d c d d – d e Vì: ta có d – 2(1-p) -1 p f Khoảng tin cậy cho hệ số hồi quy phụ thuộc vào yếu tố nào? g a Hệ số xác định R2 i c Kích thước mẫu tăng lên h b Giá trị P_value j d Số biến độc lập k l m Khoảng tin cậy dự báo cho trung bình Y n a Ln khoảng tin cậy dự báo giá trị cá biệt Y với giá trị khác X, độ tin cậy STA301 – KINH TẾ LƯỢNG o b Luôn lớn khoảng tin cậy dự báo giá trị cá biệt Y với giá trị X, độ tin cậy p c Luôn khoảng tin cậy dự báo giá trị cá biệt Y với giá trị X, độ tin cậy q d Luôn nhỏ khoảng tin cậy dự báo giá trị cá biệt Y với giá trị X, độ tin cậy r Vì: Var() < Var( Y0) s Kiểm định F dùng để: t a Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy mơ hình hồi quy bội u b Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy mơ hình hồi quy bội kiểm định phù hợp mô hình hồi quy mơ hình hồi quy đơn v c Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy w d Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy mơ hình hồi quy đơn x Vì:Tiêu chuẩn thống kê F dùng để kiểm định phù hợp hàm hồi quy(cả hồi quy đơn&hồi quy bội) y z Kiểm định hệ số góc tương đương với việc kiểm định aa a hệ số tương quan tổng thể ac c sai số tiêu chuẩn ước lượng ab b RSS =0 ad d hệ số tương quan mẫu ae Vì: Hệ số góc 0, tức X thay đổi không làm thay đổi trung bình Y Tức hai biến X Y độc lập với hay hệ số tương quan tổng thể af ag Kiểm định t – phía sử dụng tình sau đây? ah a Khi muốn xem xét hệ số ước lượng có dấu phù hơp lí thuyết khơng b Khi ta muốn kiểm định giả thiết tham số aj c Khi ta muốn dùng mức ý nghĩa lớn 5% ak d Khi kích thước mẫu đủ lớn để dùng xấp xỉ chuẩn cho phân phối t al Vì: Kiểm định t – phía dùng để kiểm định giả thuyết đối có dấu nhỏ lớn am an Kinh tế lượng định nghĩa là: ao a Việc sử dụng phương pháp định tính nghiên cứu kinh tế ap b Việc sử dụng phương pháp thống kê toán học nghiên cứu tâm lý xã hội aq c Việc sử dụng phương pháp thống kê toán học kinh tế ar d Việc sử dụng phương pháp định tính nghiên cứu tâm lý xã hội as Vì: Mục tiêu kinh tế lượng nghiên cứu định lượng để đưa lời giải số cho vấn đề kinh tế at au Ký hiệu ESS RSS av a tổng bình phương tất sai lệch tổng bình phương phần giải thích aw.b tổng bình phương phần giải thích tổng bình phương sai số ax c tổng bình phương sai số tổng bình phương phần giải thích ay d tổng bình phương phần giải thích tổng bình phương tất sai lệch az Vì: ESS tổng bình phương sai lệch giá trị ước lượng Y so với trung bình nó, RSS tổng bình phương phần dư ba M bb Mơ hình hồi quy bội có: bc a biến độc lập bd b Nhiều biến phụ thuộc 10 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG cl cm cn Mơ hình hồi quy mẫu có dạng = 20 + 0.75X Giá trị phần dư ứng với điểm X=100, Y=90 là: co a cp b cq c -5 cr d 15 cs ct Mơ hình hồi quy = 3+ 2X tìm từ số liệu (4, 8), (2, 5), and (1, 2) RSS= cu a cv b cw.c 22 cx d 15 cy cz da db Mơ hình hồi quy tổng thể biến (PRF) viết dạng: 12 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG dc dd de Mơ hình hồi quy phương pháp kinh tế lượng phương pháp dùng df a nghiên cứu trị dh c nghiên cứu hóa học dg b nghiên cứu kinh tế di d nghiên cứu xã hội dj Vì: Nghiên cứu kinh tế có nhiều phương pháp khác nhau, kinh tế lượng phương pháp nghiên cứu kinh tế (nghiên cứu mặt định lượng) dk dl Một mơ hình hồi quy bội có: dm a Chỉ biến độc lập c Nhiều biến độc lập dn b Chỉ biến độc lập dp d Nhiều biến phụ thuộc dq Vì: Mơ hình hồi quy có biến độc lập mơ hình hồi quy đơn Mơ hình hồi quy có nhiều biến độc lập mơ hình hồi quy bội dr ds Một mơ hình hồi quy với 25 quan sát ước lượng phương sai nhiễu ngẫu nhiên 1.8, RSS=36 Khi số biến độc lập là: dt a dv c du b dw d dx Vì: Phương sai biến ngẫu nhiên xác định là: ; từ tìm k; số biến độc lập mơ hình : k-1 dy dz Muốn ước lượng mơ hình kinh tế lượng, thiết ta cần có số liệu về: ea a Các số độc eb b Các biến liên ec c Các số kinh ed d Các biến độc lập quan tế lập ee Vì: Kinh tế lượng sử dụng số liệu biến kinh tế để làm sở tính tốn nên thiết cần có số liệu biến liên quan 13 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG ef N eg Nếu có tượng đa cộng tuyến eh a sai số tiêu chuẩn hệ số hồi quy nhỏ ei b khó phân tách ảnh hưởng biến độc lập lên biến phụ thuộc ej c khoảng ước lượng hệ số thu hẹp ek d giá trị t quan sát kiểm định t lớn el Vì: Khi có đa cộng tuyến, biến độc lập có tương quan với dó khơng thể phân tách ảnh hưởng biến độc lập tới biến phụ thuộc, dẫn đến Se() lớn ti nhỏ Điều làm cho khoảng ước lượng hệ số lớn, tiến tới (- ∞; + ∞) em en Nếu biến độc lập gồm có biến định tính, biến định tính gồm thuộc tính, sử dụng phương pháp biến giả, số biến giả thiết lập mơ hình là: eo a ep b eq c er d es Vì: Mỗi biến định tính có thuộc tính thiết lập tương ứng biến giả et eu Nếu , ev a Có tự tương quan bậc dương ew.b Kiểm định tự tương quan bậc dương khơng có kết luận ex c Có tự tương quan bậc dương ey d Có tự tương quan bậc dương ez Vì: Trong quy tắc định thống kê Durbin- watson fa fb fc fd fe ff fg fh fi fj fk fo fp fq fr Nếu , ta khơng có kết luận về: Nếu , ta khơng có kết luận về: a Tự tương quan bậc mơ hình hồi quy b Tự tương quan bậc mơ hình hồi quy c Tự tương quan bậc mơ hình hồi quy d Tự tương quan bậc mơ hình hồi quy Vì: Trong quy tắc định thống kê Durbin- watson Nếu đường hồi quy = -3.75 +1.25X, hệ số xác định 0.81 hệ số tương quan a -0.90 fl b 0.3 fm.c 0.81 fn d 0.90 Vì: r2=0.81, hệ số góc dương, nên r =0.9 Nếu giá trị quan sát Y giá trị dự báo giống nhau, sai số tiêu chuẩn ước lượng a -1 fs b ft c fu d fv fw fx Nếu hệ số tương quan -0,80, phần trăm biến thiên Y giải thích X fy a % fz b 80% ga c 92% gb d 64% gc Vì: r = - 0,8 , nên r2 = 0,64 r2 hệ số xác định đo lường biến động Y giải thích X gd Nếu hệ số tương quan 1.0, hệ số xác định là: ge a gf b -1 gg c gh d 14 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG gi Vì: r = , nên r2=1 gj Nếu hệ số xác định 0.975, điều sau hệ số góc? gk a Ta chí nói dương gm c Ta biết dấu giá trị gl b Nó 0.975 gn d Nó 0.987 go Vì: Hệ số xác định dùng để đánh giá phù hợp hàm hồi quy, không cho ta thông tin tham số ước lượng gp gq Nếu khơng có quan hệ tuyến tính Y X, hệ số xác định phải bằng: gr a -2 gs b 1.0 gt c -1 gu d 0.0 gv Vì: Do điều chỉnh cho n k Khơng có quan hệ tuyến tính r=0 , nên r2=0 gw gx Nếu mơ hình có biến giả, gy a Sử dụng phương pháp OLS để ước lượng mơ hình biến giả bị loại bỏ gz b Khơng thể ước lượng mơ hình c Khơng thể sử dụng phương pháp OLS để ước lượng mơ hình hb d Có thể sử dụng phương pháp OLS để ước lượng mơ hình hc Vì: Mơ hình có biến giả sử dụng phương pháp OLS mơ hình thơng thường hd he Nếu mơ hình có biến độc lập bao gồm biến định lượng biến định tính, biến có thuộc tính, mơ hình có biến độc lập ta giả thiết thuộc tính khác hệ số chặn hệ số góc, đồng thời có tương tác biến định tính: hf a hg b hh c hi d hj Vì: Mỗi biến định tính có thuộc tính thiết lập biến giả, mơ hình có biến giả biến định lượng; với giả thiết ta có thêm biến tích biến định lượng với biến giả thêm biến tích biến giả hk hl Nếu muốn kiểm định giả thiết hệ số chặn 10, bạn hm a tính t quan sát cách lấy giá trị ước lượng hệ số chặn trừ 10 chia cho sai số tiêu chuẩn tương ứng hn b lấy t quan sát ứng với hệ số chặn bảng kết eviews trừ 10 ho c không đủ thông tin trng bảng kết eviews để tính t quan sát hp d dùng giá trị t quan sát bảng kết eviews hq hr hs Nếu tất điểm đồ thị rải điểm nằm đường hồi quy mẫu, hệ số tương quan là: ht a 0.0 hu b 1.0 hv c -1.0 -1.0 hw d 1.0 hx Vì: Khi tồn quan hệ hàm số biến độc lập biến phụ thuộc hy hz Nếu thống kê Durbin-Watson có giá trị gần 0, giả thiết sau bị vi phạm? ia a Tính độc lập nhiễu ngẫu nhiên ic c Phương sai không ib b Phương sai chưa tối thiếu id d Tính chuẩn nhiễu ngẫu nhiên ie Vì: Trong quy tắc định thống kê Durbin- watson ta có d ≈ (1 – ρ^) if d ≈ ρ ≈ => xảy tự tương quan dương Do đó, nhiễu ngẫu nhiên không độc lập 15 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG ig Nếu thống kê Durbin – Watson có giá trị gần 0, tượng xảy ra: ih a Đa cộng tuyến ij c Tự tương quan ii b Nhiễu ngẫu nhiên khơng có phân phối ik d Phương sai sai số thay đổi chuẩn il Vì: Ta có: Trong đó: hệ số tự tương quan bậc mẫu; gần d gần khơng, chứng tỏ có tự tương quan im in Nếu thống kê Durbin-Watson có giá trị gần 4, giả thiết sau bị vi phạm? io a Phương sai khơng iq c Tính độc lập nhiễu ip b Phương sai chưa tối thiểu ir d Tính chuẩn nhiễu ngẫu nhiên is Vì: Trong quy tắc định thống kê Durbin- watson ta có it d ≈ bác bỏ giả thiết H0 => xảy tự tương quan âm Do đó, nhiễu ngẫu nhiên khơng độc lập iu iv Nếu thống kê Durbin - Watson có giá trị nhỏ lớn giá trị tới hạn trên, chứng tỏ iw a Khơng có tự tương quan iy c Tự tương quan bậc âm ix b Chưa có sở kết luận iz d Tự tương quan bậc dương ja Vì: Theo giả thiết ta có dU < d < jb Theo kiểm định Durbin – Watson để phát hiện tượng tự tương quan dU < d < jc chấp nhận giả thiết H0 jd Tức không xảy tượng tự tương quan je jf Nếu thống kê Durbin-Watson có giá trị lớn nhỏ giá trị (4 – dU ), chứng tỏ jg a tự tương quan bậc dương ji c khơng có tự tương quan jh b chưa có sở kết luận jj d tự tương quan bậc âm jk Vì: Theo giả thiết ta có < d < – dU jl Theo kiểm định Durbin – Watson để phát hiện tượng tự tương quan d > d > - dL chấp nhận giả thiết H0 Tức không xảy tượng tự tương quan jm jn Nếu kiểm định White, tính thống kê bình phương 1,624 với p-value tương ứng 0,444, sử dụng mức ý nghĩa 0,05, ta có kết luận jo a có tượng đa cộng tuyến jq c có phương sai sai số thay đổi jp b khơng có tượng đa cộng tuyến jr d khơng có phương sai sai số thay đổi js Vì: Kiểm định White để phát hiện tượng phương sai sai số thay đổi tượng đa cộng tuyến Do p-value=0.444 > 0.05 Chấp nhận H0 jt ju Nếu mơ hình có phương sai sai số thay đổi, làm cho: jv a Phương sai ước lượng OLS nhỏ jw b Các ước lượng OLS khơng phải tuyến tính jx c Không ước lượng tham số phương pháp OLS jy d Khơng ảnh hưởng đến ước lượng OLS jz Vì: Vì ước lượng OLS khơng cịn ước lượng hiệu ka kb Nếu mơ hình có phương sai sai số thay đổi, làm cho: kc a Các ước lượng OLS khơng phải tuyến tính kd b Khơng ảnh hưởng đến ước lượng OLS ke c Phương sai ước lượng OLS nhỏ 16 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG kf d Không ước lượng tham số phương pháp OLS kg Vì: Vì ước lượng OLS khơng cịn ước lượng hiệu kh ki 17 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG kj Nếu mơ hình có tự tương quan, làm cho: kk a Các ước lượng OLS khơng phải tuyến tính kl b Khơng ảnh hưởng đến ước lượng OLS km c Phương sai ước lượng OLS nhỏ kn d Không ước lượng tham số phương pháp OLS ko Vì: Vì ước lượng OLS khơng cịn ước lượng hiệu kp kq Nếu hệ số khơng có ý nghĩa lại có ý nghĩa ta kiểm định nhóm, lý là: kr a Tự tương quan kt c Phương sai sai số thay đổi ks b Đa cộng tuyến ku d Phương sai kv Vì: Vì đa cộng tuyến khơng phân tách ảnh hưởng tổng biến độc lập kw kx Nguyên nhân tượng đa cộng tuyến ky a sai số tiêu chuẩn hệ số hồi quy cao kz b có sai sót q trình thu thập liệu la c số quan sát lớn số biến độc lập lb d biến độc lập có hệ số tương quan thấp lc Vì: Hiện tượng đa cộng tuyến xảy biến độc lập tương quan với Các nguyên nhân liệt kê do: ld - Các biến độc lập tương quan cao le - Số quan sát nhỏ số biến độc lập lf - Phương pháp thu thập liệu lg Nhận định sau khơng giải thích cho tồn sai số ngẫu nhiên mơ hình hồi quy? lh a Ảnh hưởng yếu tố khác ngồi mơ hình li b Do sai số tính tốn sử dụng phương pháp OLS lj c Định dạng hàm hồi quy sai lk d Sai số phép đo biến ll Vì: Sai số ngẫu nhiên tồn mô hình hồi quy tổng thể, khơng phải mơ hình hồi quy mẫu ,do khơng phải sai số ước lượng mơ hình lm ln Nhận định sau không tượng đa cộng tuyến đúng? lo a Là có quan hệ cộng tuyến biến độc lập lp b Luôn tồn mơ hình hồi quy bội lq c Xảy mơ hình hồi quy đơn lr d Làm cho không phân tách ảnh hưởng biến độc lập ls Vì: Đa cộng tuyến tượng biến độc lập tổ hợp biến cịn lại lt Trong mơ hình hồi quy đơn có biến độc lập Do đó, không xảy tượng đa cộng tuyến lu P lv Phần dư định nghĩa sai lệch lw a giá trị quan sát Y giá trị ước lượng Y lx b giá trị quan sát Y giá trị ước lượng X ly c giá trị quan sát X giá trị ước lượng Y lz d giá trị quan sát X giá trị ước lượng X 18 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG ma Vì: Phần dư sai lệch , giá trị quan sát Y giá trị ước lượng Y mb Phân tích hồi quy nghiên cứu mc a Quan hệ phụ thuộc lẫn (quan hệ qua lại) biến độc lập biến độc lập md b Sự phụ thuộc biến vào biến khác me c Quan hệ phụ thuộc lẫn (quan hệ qua lại) biến phụ thuộc biến độc lập mf.d Quan hệ phụ thuộc lẫn (quan hệ qua lại) biến phụ thuộc biến phụ thuộc mg Vì: Phân tích hồi quy không nghiên cứu phụ thuộc qua lại lẫn mà nghiên cứu phụ thuộc biến vào biến khác mh mi.Phương pháp dùng đồ thị để phát phương sai sai số thay đổi là: mj.a Vẽ đồ thị bình phương phần dư với biến độc lập mk b Vẽ đồ thị X theo biến độc lập ml.c Vẽ đồ thị phần dư với biến độc lập mm d Vẽ đồ thị phần dư với biến độc lập vẽ đồ thị bình phương phần dư với biến độc lập mn Vì: Đồ thị phân dư bình phương phần dư giá trị biến độc lập se cho ta biết liệu phương sai sai số có thay đổi khơng mo mp Phương pháp sau sử dụng để dự báo giá trị biến phụ thuộc dựa giá trị cụ thể biến độc lập? mq a Hiệp mr.b Phân tích ms c Hệ số mt.d Phân tích hồi phương sai tương quan tương quan quy mu Vì: Dự báo giá trị biến phụ thuộc dựa sở đường hồi quy mẫu( xác định phân tích hồi quy) mv mw Phương pháp OLS tối thiểu hóa mx a tổng bình phương độ lệch chuẩn my b tổng bình phương phần dư mz c tổng bình phương sai lệch Y quanh giá trị trung bình na d tổng sai lệch biến phụ thuộc nb Vì: OLS phương pháp cực tiểu tổng bình phương sai lệch tổng bình phương phần dư nc nd Phương sai sai số thay đổi thường xảy với: ne a Số liệu theo chuỗi thời gian nf b Số liệu liên quan đến đơn vị ng c Số liệu chéo liên quan đến đơn vị khơng nh d Số liệu thống kê nói chung ni Vì: Phương sai sai số thường xảy số liệu chéo liên quan đến đơn vị không nj R nk R2 cho biết nl a hiệp phương sai X Y nm b phần biến thiên Y giải thích X nn c tương quan X Y no d biến thiên Y np Vì: R2 dùng để đo phù hợp hàm hồi quy 19 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG nq Ta có R2 = ESS/TSS nr phần biến thiên Y giải thích X ns nt R2 giải thích là: nu a RSS/TSS nv b 1-(ESS/TSS) nw c ESS/TSS nx d Phần biến thiên X giải thích biến phụ thuộc ny nz oa R2 nằm khoảng: ob a 0.0 đến 1.0 oc b 1.0 đến n od c 1.0 đến ∞ oe d 1.0 đến k of Vì: Hệ số xác định bội R2 xác định: og S oh Sai số ngẫu nhiên mơ hình kinh tế lượng thể oi a biến độc lập liệt kê đầy đủ mơ hình oj b có ảnh hưởng yếu tố ngồi mơ hình lên biến phụ thuộc ok c khơng có sai số biến thực phép đo ol d sai số thực phương pháp OLS để ước lượng mơ hình om Vì: Sai số ngẫu chênh lệch giá trị biến ngẫu nhiên Y giá trị vọng E(Y|Xi) Trong E(Y|Xi) biểu diễn phương trình biến độc lập Do đó, có chênh lệch E(Y|Xi) chưa liệt kê hết biến tác động đến Y => Sai số ngẫu nhiên mơ hình kinh tế lượng thể cho ảnh hưởng yếu tố ngồi mơ hình lên biến phụ thuộc on oo Sai số tiêu chuẩn ước lượng cho biết: op a Biến thiên X quanh đường hồi quy mẫu oq b Biến thiên X quanh đường giá trị trung bình or c Biến thiên Y quanh đường hồi quy mẫu os d Biến thiên Y quanh đường giá trị trung bình ot Vì: Sai số tiêu chuẩn ước lượng phản ánh biến thiên Y quanh đường hồi quy mẫu ou ov Sai số tiêu chuẩn ước lượng 20, n=10 RSS là: ow a ox b 400 oz d 3,200 4,000 oy c 40,000 pa Vì: Sử dụng cơng thức: với n=10; =20 pb pc So sánh khoảng tin cậy dự báo cho trung bình Y cho giá trị cá biệt Y với giá trị X, khoảng tin cậy cho trung bình pd a hẹp pf c pg d không xác pe b rộng định 20 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG ph pi Sự khác mơ hình kinh tế lượng mơ hình kinh tế thơng thường chỗ: pj a Mơ hình kinh tế mơ hình tất định thể hành vi hay mối quan hệ kinh tế biến kinh tế mơ hình kinh tế lượng bao gồm phần tất định phần ngẫu nhiên pk b Hai mơ hình mặt cấu trú pl c Mô hình kinh tế phản ánh mối quan hệ kinh tế, cịn mơ hình kinh tế lượng khơng pm d Mơ hình kinh tế có kí hiệu chữ, cịn mơ hình kinh tế lượng dùng số pn Vì: Mơ hình kinh tế lượng bao gồm : Tập hợp hành vi kinh tế mô hình kinh tế biểu diễn dạng phương trình Phân phối xác suất nhiễu ngẫu nhiên po T pp Ta sử dụng kiểm định t để pq a Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy mơ hình hồi quy đơn pr b Kiểm định phù hợp mô hình hồi quy mơ hình hồi quy đơn kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy ps c Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy pt d Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy mơ hình hồi quy bội pu Vì: Tiêu chuẩn thống kê t dùng để kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy; mơ hình hồi quy đơn, việc kiểm định ý nghĩa hệ số góc tương đương với kiểm định phù hợp hàm hồi quy pv pw Theo định nghĩa kinh tế lượng kinh tế lượng kết hợp số môn khoa học sau trừ: px a Mơ hình Tốn py b Tâm lí học qa d Kinh tế học kinh tế pz c Thống kê toán qb Vì: Kinh tế lượng bao gồm việc áp dụng thống kê toán cho số liệu kinh tế để củng cố mặt thực nghiệm cho mơ hình tốn để đưa lời giải số không bao gồm Tâm lý học qc qd Thống kê d DW cho biết qe a Có tự tương quan bậc hay khơng qg c Có tự tương quan bậc hay khơng qf b Có tự tương quan bậc hay khơng qh d Có tự tương quan bậc hay khơng qi Vì: Ta có: Trong đó: hệ số tự tương quan bậc mẫu qj qk Thống kê d DW dùng để kiểm tra: ql a Tính chuẩn nhiễu ngẫu nhiên qn c Sự độc lập nhiễu ngẫu nhiên qm b Sự cộng tuyến nhiễu qo d Sự tự tương quan nhiễu ngẫu ngẫu nhiên nhiên qp Vì: Thống kê d dùng để kiểm tra tự tương quan nhiễu ngẫu nhiên 21 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG qq Trong giả thiết đâu giả thiết nhiễu ngẫu nhiên phương pháp OLS (giả thiết cổ điển)? qr a Các nhiễu ngẫu nhiên có phương sai khơng đổi qs b Các nhiễu ngẫu nhiên có phân phối chuẩn qt c Các nhiễu ngẫu nhiên có trung bình qu d Các nhiễu ngẫu nhiên không tương quan với qv Vì: Trong giả thiết OLS khơng có giả thiết nhiễu ngẫu nhiên có phân phối chuẩn qw qx Trong kiểm định Glejser phát phương sai sai số thay đổi, giá trị sử dụng cho biến phụ thuộc mô hình hồi quy phụ: qy a Bình phương phần dư c Giá trị tuyệt đối phần dư qz b Phần dư rb d Sai số tiêu chuẩn hàm hồi quy rc Vì: Kiểm định Glejser hồi quy giá trị tuyệt đối phần dư ei biến X mà có kết hợp chặt chẽ với rd Trong kiểm định White phát phương sai sai số thay đổi, mơ hình ban đầu có biến độc lập mơ hình hồi quy phụ có biến độc lập (khơng có tích chéo) re a rf b rg c rh d ri Vì: Có biến độc lập biến ban đầu biến bình phương biến rj rk Trong mơ hình biến = + X2i + ui, gọi là: rl a Hệ số chặn hệ số góc (độ dốc) rm.b Hệ số chặn hệ số hồi quy riêng rn c Hệ số hồi quy riêng ro d Hệ số góc (độ dốc) hệ số chặn rp Vì: Trong mơ hình biến :được gọi hệ số chặn; đượ gọi hệ số góc rq rr rs Trong mơ hình hồi quy bội có biến độc lập 10 quan sát, giá trị tới hạn thống kê F kiểm định phù hợp với mức ý nghĩa 5% là: rt a 9.36 ru b 4.24 rv c 6.26 rw d 3.33 rx Vì: Số bậc tự phân vị F là:F(k-1; n-k); mô hình có biến độc lập nên số biến số mơ hình k=6, với n=10 ; tra bảng tìm F( 5; 4) ry rz Trong mơ hình hồi quy bội có biến độc lập 30 quan sát, bậc tự thống kê F: sa a 24 sb b 30 sc c 29 sd d 25 se Vì: Số bậc tự phân vị F :F(k-1; n-k); mơ hình có biến độc lập nên số biến số mơ hình k=6 sf sg Trong mơ hình hồi quy bội có biến độc lập, TSS= 900 and ESS = 600 RSS= sh a 1.5 si b 300 sj c 0.67 sk d sl Vì: RSS = TSS – ESS sm sn Trong mơ hình hồi quy bội có 10 biến độc lập 30 quan sát giá trị tới hạn kiểm đinh t cho biến độc lập (alpha= 5%): so a 1.729 sp b 1.697 sq c 2.228 sr d 2.093 ss Vì: Mơ hình có 10 biến độc lập , nên k=11; Tra bảng tìm giá trị: st 22 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG su Trong mơ hình hồi quy bội có k biến độc lập n, bậc tự RSS là: sv a n - k – sw.b n - sx c n - k sy d k - sz Vì: Mơ hình có k biến độc lập, số biến số mơ hình là:k+1; bậc tự : n(k+1)= n-k-1 ta tb Trong mơ hình hồi quy bội, giá trị hệ số R2 nằm khoảng tc a Chưa xác td b [-1,0] tf d [0,1] định te c (0,1) tg Vì: Hệ số xác định bội R2 xác định: Hay R2 nằm đoạn [0,1] th ti tj tk to tq tr ts tt tu Trong mơ hình hồi quy bội, mơ hình phù hợp, tức giá trị a R2 gần tl b Prob (F – Statistic) < α tm.c ESS lớn tn d R2 gần Vì:Ta có hệ số xác định R2 = ESS/TSS = – RSS/TSS ≤ R2≤ R2 = mơ hình giải thích 100% biến động Y R2 = mơ hình khơng giải thích biến động Y => Mơ hình phù hợp R2 gần tức ESS lớn Và gần phù hợp Trong mơ hình hồi quy bội, phân phối xác suất nhiễu ngẫu nhiên giả thiết là: a Chuẩn tv b Không tw c Lệch phải chuẩn tx d Lệch trái ty Vì: Theo giả thiết mơ hình hồi quy bội tz ua Trong mơ hình hồi quy bội, tỉ số MSE/MSR (ESS/(k-1) / RSS/(n-k) ) cho biết: ub a t-test ud c R2 ue d R2 điều uc b F-test chỉnh uf Vì: Tỷ số tiêu chuẩn kiểm định F ug uh Trong mơ hình hồi quy bội, trung bình nhiễu ngẫu nhiên có giá trị ui a 0,5 uj b 1,0 uk c 0,0 ul d 0,1 um Vì: Khi phân tích mơ hình hồi quy phương pháp bình phương nhỏ nhất, cần phải có giả thiết bản, giả thiết có giả thiết ma trận ngẫu nhiên u có kỳ vọng 0, tức E(u) = 0,0 un uo Trong mơ hình hồi quy bội, TSS là: up a RSS - ESS uq b ESS - RSS ur c ESS + RSS us d ESS / RSS ut Vì: Ta có; TSS=ESS+RSS uu uv Trong mơ hình hồi quy có TSS=200, RSS=50 ESS=150, phần trăm biến thiên Y giải thích biến thiên X uw a ux b 33% uz d 25% 75% uy c 50% 23 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG va Vì: vb vc Trong mơ hình hồi quy đơn, điều sau cho biết khơng có quan hệ tuyến tính X Y? vd a TSS = ve b Hệ số tương quan 0,0 vf c RSS = 0,0 vg d R2= -1,0 vh Vì: Hệ số tương quan đo phụ thuộc tuyến tính X Y Hệ số tương quan có nghĩa hai biến X Y độc lập vi vj Trong mơ hình hồi quy mẫu, hệ số góc cho biết vk a Độ co giãn Y theo X vl b Tỷ lệ Y/X vm c Sự thay đổi trung bình Y gây đơn vị thay đổi X d Giá trị Y ứng với giá trị cụ thể X vo Vì: Trong mơ hình hồi quy mẫu, X thay đổi đơn vị trung bình Y thay đổi lượng hệ số góc vp vq Trong mơ hình hồi quy tuyến tính đơn, hệ số góc cho biết: vr a Hệ số co dãn Y theo X vs b Tỉ số Y/X vt c Thay đổi trung bình X với đơn vị thay đổi Y vu d Thay đổi trung bình Y với đơn vị thay đổi X vv Vì: Hệ số góc cho biết X thay đổi đơn vị Y thay đổi trung bình đơn vị vw vx vy Trong mơ hình hồi quy tuyến tính, hệ số chặn cho biết: vz a Thay đổi Y đơn vị thay đổi wb c Giá trị X Y = X wc d Giá trị Y X=0 wa b Thay đổi X đơn vị thay đổi Y wd Vì: Khi X=0 Y hệ số chặn we wf.Trong phân tích hồi quy wg a Cả biến độc lập biến phụ thuộc khơng thể biến định tính wh b Cả biến độc lập biến phụ thuộc biến định tính wi c Chỉ có biến phụ thuộc biến định tính wj d Chỉ có biến độc lập biến định tính wk Vì: Cả biến phụ thuộc biến định tính wl wm Trong phân tích hồi quy, có: wn a Một biến phụ thuộc nhiều biến độc lập wo b Nhiều biến phụ thuộc biến độc lập wp c Nhiều biến phụ thuộc nhiều biến độc lập wq d Nhiều biến phụ thuộc khơng có biến độc lập wr Vì: Chỉ có biến phụ thuộc 24 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG ws wt Trong phân tích hồi quy, điều sau cho phân phối nhiễu ngẫu nhiên? wu a Các phương sai nhiễu ww c Tổng phần dư wx d Phân phối chuẩn với trung bình wv b Các nhiễu khơng tương quan =0 wy Vì: Giả thiết phương pháp bình phương nhỏ cổ điển wz xa Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định 1.0, thì: xb a RSS= 0.0 xc b ESS= 0.0 xd c ESS= 1.0 xe d RSS= 1.0 xf Vì: Ta có: ; R2=1 ESS=TSS, nên RSS = xg xh xi Trong phương pháp biến giả, biến giả nhận giá trị xj a xk b -1 xl c xn Vì: Biến giả nhận giá trị xo xp TSS = 250, RSS = 50, k = 5, n = 20 R2 điều chỉnh là: xq a 0.775 xr b 0.840 xs c 0.800 xu Vì: Tính theo cơng thức: ; xm d xt d 0.747 xv xw xx xy Từ mẫu ngẫu nhiên, ta ước lượng xz a hai mơ hình hồi quy mẫu khác yb c mơ hình hồi quy mẫu ya b ba mơ hình hồi quy mẫu khác yc d bốn mơ hình hồi quy mẫu khác yd Vì: Với mơ hình cụ thể, từ mẫu ngẫu nhiên ước lượng tham số mẫu, có mơ hình hồi quy mẫu ye yf Từ mơ hình hồi quy với biến độc lập có 25 quan sát, tính R2 = 0.769 Giá trị hệ số xác định bội hiệu chỉnh là: yg a 0.736 yh b 0.877 yi c 0.591 yj d 0.385 yk yl ym Tự tương quan thường xảy với yn a số liệu chéo yo b số liệu theo chuỗi thời gian yp c số liệu định tính yq d số định lượng 25 yr Vì: Tự tương quan thường xảy tương quan thành phần chuỗi quan sát xếp theo thứ tự thời gian ys yt U yu Ước lượng mơ hình hồi quy mẫu yv a tập hợp nhiều bước phân tích hồi quy bước yw b bước phân tích tương quan yx c bước phân tích hồi quy yy d phân tích hồi quy yz Vì: Phân tích hồi quy mô tả mối quan hệ phụ thuộc biến vào hay nhiều biến khác Ước lượng mô hình hồi quy mẫu thể mối quan hệ biến dựa vào mẫu ngẫu nhiên Và một bước phân tích hồi quy za V zb Vì đa cộng tuyến, t-tests cho hệ số cho biết: zc a Một vài hệ số có ý nghĩa thực chất chúng khơng có ý nghĩa zd b Một vài hệ số có ý nghĩa Vì thực chất chúng có ý nghĩa ze c Một vài hệ số khơng có ý nghĩa thực chất chúng có ý nghĩa zf d Một vài hệ số khơng có ý nghĩa Vì thực chất chúng khơng có ý nghĩa zg Vì: Đa cộng tuyến làm tỷ số t ý nghĩa zh ... 20 STA301 – KINH TẾ LƯỢNG ph pi Sự khác mơ hình kinh tế lượng mơ hình kinh tế thơng thường chỗ: pj a Mơ hình kinh tế mơ hình tất định thể hành vi hay mối quan hệ kinh tế biến kinh tế mơ hình kinh. .. pw Theo định nghĩa kinh tế lượng kinh tế lượng kết hợp số môn khoa học sau trừ: px a Mơ hình Tốn py b Tâm lí học qa d Kinh tế học kinh tế pz c Thống kê tốn qb Vì: Kinh tế lượng bao gồm việc áp... phương pháp kinh tế lượng, ta cần sử dụng eh a mơ hình vật lý ej c mơ hình kinh tế ei b mơ hình xã hội ek d mơ hình tốn học el Vì: Mơ hình kinh tế lượng thể hành vi kinh tế mô hình kinh tế Do nghiên