Bài tập - Sai số u trong mô hình kinh tế lượng thường b

|
🎓
🔥 KHO THƯ VIỆN ĐỀ THI VIP Miễn phí & VIP

Tham khảo Kho Khóa Học & Đề Thi Chọn Lọc

Luyện tập đề thi chuẩn, khóa học chất lượng cao và tài liệu độc quyền từ các Giáo viên uy tín!

Khám phá Kho Khóa Học 🚀
0

Kết quả bài làm

🎯 Muốn luyện thêm nhiều đề khác?
📚 Khám phá khóa học & bài lẻ →
Trang chủ
Đã làm: 0/0 câu
Chưa làm
Đã làm
Nội dung bài đọc
Câu hỏi trắc nghiệm
Câu 1 Sai số u trong mô hình kinh tế lượng thường biểu thị:
Câu 2 Một tập dữ liệu chéo gồm:
Câu 3 Dữ liệu bảng khác dữ liệu chéo gộp ở chỗ:
Câu 4 Thành phần β1 trong mô hình hồi quy thể hiện:
Câu 5 Chuỗi thời gian là:
Câu 6 Thành phần xu hướng (trend) thể hiện:
Câu 7 Thành phần mùa vụ đặc trưng:
Câu 8 Thành phần bất thường (irregular) là:
Câu 9 Khi giảm tần suất từ tháng sang quý, GDP được tính bằng:
Câu 10 Log hóa số liệu có lợi ích:
Câu 11 Lấy sai phân bậc 1 nhằm:
Câu 12 Lấy sai phân mùa vụ dùng để:
Câu 13 Chuỗi y = s × τ × c × u mô tả dạng:
Câu 14 Phương pháp CMA nhằm:
Câu 15 Phương pháp lọc HP dùng để:
Câu 16 Chuỗi dừng (stationary) thỏa:
Câu 17 Nhiễu trắng là:
Câu 18 Dữ liệu: thu nhập hộ gia đình Việt Nam năm 2024, đó là:
Câu 19 Giá cổ phiếu A từ 2010–2024:
Câu 20 Điều tra cùng hộ gia đình Việt Nam năm 2010–2020:
Câu 21 Nếu p-value ADF > 0.05, ta:
Câu 22 Một chuỗi CPI có tính mùa vụ cao, xử lý đầu tiên:
Câu 23 Dữ liệu VNIndex hàng ngày, biến động mạnh → nên:
Câu 24 Đáp án: A
Câu 25 Khi phân tích doanh thu quý, hệ số mùa vụ quý 4 = 1.2 nghĩa là:
Câu 26 Một chuỗi được gọi là nhiễu trắng nếu:
Câu 27 Hồi quy chuỗi thời gian khác hồi quy tĩnh ở điểm:
Câu 28 Một chuỗi có xu hướng + mùa vụ, bước chuẩn bị tốt nhất trước hồi quy:
Câu 29 Sai phân bậc 2 thường dùng khi:
Câu 30 Khi nói "GDP quý trước phụ thuộc GDP quý này" nghĩa là:
Câu 31 Khi nào nên dùng hồi quy phân phối trễ?
Câu 32 Chuỗi giá cổ phiếu không dừng, biến động mạnh dần → xử lý đúng nhất:
Câu 33 Nếu chuỗi có p-value ADF = 0.03, ta:
Câu 34 Đáp án: A
Câu 35 Đáp án: A
Câu 36 Nếu hệ số mùa vụ tháng 12 = 0.8, nghĩa là:
Câu 37 Khi nào chuỗi dừng mạnh hơn (strongly stationary)?
Câu 38 Nếu sai số có phân phối chuẩn nhưng không độc lập → có phải nhiễu trắng?
Câu 39 Dữ liệu chéo gộp điều tra thu nhập hộ năm 2010 và 2020 khác dữ liệu bảng vì:
Câu 40 Khi mô hình có nhiều biến trễ của cả biến phụ thuộc và độc lập, đó là:
Câu 41 Tại sao trong tài chính, chuỗi lợi nhuận thường được dùng thay cho giá?
Câu 42 Một chuỗi thời gian được gọi là dừng yếu khi:
Câu 43 Chuỗi nào sau đây thường không dừng?
Câu 44 Nếu chuỗi giá cổ phiếu là không dừng, ta thường biến đổi thành:
Câu 45 Kiểm định ADF (Augmented Dickey–Fuller) được dùng để:
Câu 46 Trong kiểm định ADF, giả thuyết gốc H0 là:
Câu 47 Nhiễu trắng (white noise) có đặc điểm nào sau đây?
Câu 48 Nếu một chuỗi ut là nhiễu trắng, điều nào sau đây đúng?
Câu 49 Đáp án: A
Câu 50 Mối quan hệ giữa “chuỗi dừng” và “nhiễu trắng”:
Câu 51 Nếu sai số của mô hình hồi quy không phải nhiễu trắng (có tự tương quan), hậu quả là:
Câu 52 Giả sử bạn ước lượng mô hình hồi quy Dickey-Fuller mở rộng (ADF) cho một chuỗi thời gian và thu được kết quả hệ số α = −0.45 với giá trị thống kê t là -4.12. Giá trị tới hạn Dickey-Fuller ở mức ý nghĩa 5% cho mô hình có hệ số chặn và xu hướng là -3.41. Kết luận nào sau đây là ĐÚNG?
Câu 53 Mô hình AR(1) có dạng tổng quát là:
Câu 54 Điều kiện để AR(1) dừng là:
Câu 55 Trong AR(1), tác động của một cú sốc trong quá khứ đối với y_t sẽ:
Câu 56 Trong AR(2), điều kiện dừng là:
Câu 57 Hàm tự tương quan (ACF) của AR(p):
Câu 58 Hàm tương quan riêng (PACF) của AR(p):
Câu 59 Box–Jenkins sử dụng ACF và PACF để:
Câu 60 Trong MA(1), công thức là:
Câu 61 Đặc điểm ACF của MA(q):
Câu 62 PACF của MA(1):
Câu 63 Mô hình ARMA(p,q) kết hợp:
Câu 64 Tính dừng của ARMA(p,q) phụ thuộc vào:
Câu 65 Tính đảo (invertibility) của ARMA(p,q) phụ thuộc vào:
Câu 66 Đáp án: B
Câu 67 Đáp án: A
Câu 68 Nếu cả ACF và PACF đều giảm dần tiệm cận về 0, mô hình phù hợp nhất có thể là:
Câu 69 Mục tiêu bước 3 trong quy trình Box–Jenkins là:
Câu 70 Chỉ tiêu AIC, SIC thường dùng để:
Câu 71 Một chuỗi MA(1) có thể viết lại thành:
Câu 72 Đặc điểm chung của ACF và PACF trong ARMA(p,q) là:
Câu 73 Với mô hình AR(1): y_t = φy_{t-1} + u_t. Nếu |φ| = 1, kết luận nào sau đây đúng?
Câu 74 Khi quan sát đồ thị ACF và PACF: ACF giảm dần, PACF cũng giảm dần → trường hợp nào sau đây hợp lý nhất?
Câu 75 Một chuỗi MA(1): y_t = u_t + θu_{t−1}. Nếu |θ| ≥ 1, điều gì xảy ra?
Câu 76 Trong quy trình Box–Jenkins, bước “kiểm định chuẩn bệnh” nhằm:
Câu 77 Nếu chuỗi AR(2) có phương trình đặc trưng: z^2 - 1.2z + 0.4 = 0. Nghiệm đặc trưng là 0.8 và 0.5. Chuỗi có dừng không?
Câu 78 Chuỗi ARMA(1,1): y_t = 0.5y_{t-1} + u_t + 0.4u_{t-1}. Kết luận nào sau đây đúng?
Câu 79 Nhận diện mô hình bằng ACF & PACF:
Câu 80 Mối quan hệ đúng giữa AR, MA, và ARMA là:
Câu 81 Nếu PACF cắt sau lag 3 còn ACF giảm dần, mô hình phù hợp nhất là:
Câu 82 Trong thực tế tài chính, vì sao ARMA thường được ưa chuộng hơn AR hoặc MA đơn thuần?
Câu 83 Một chuỗi thời gian y_t được mô hình hóa bởi AR(1): y_t = 0.8y_{t−1} + u_t, với σ² = 1. Hệ số tự tương quan ρ₃ của chuỗi này là bao nhiêu?
Câu 84 Đáp án: A
Câu 85 Trong mô hình ARMA(1,1): y_t = φy_{t−1} + u_t + θu_{t−1}, điều kiện nào sau đây đảm bảo mô hình có tính dừng?
Câu 86 Cho mô hình AR(2): y_t = 1.2y_{t−1} − 0.3y_{t−2} + u_t. Phương trình đặc trưng của mô hình này có nghiệm như thế nào?
Câu 87 Một chuỗi MA(2) có hàm tự tương quan (ACF) khác 0 tại các độ trễ 1 và 2, và bằng 0 từ độ trễ 3 trở đi. Điều này cho thấy:
Câu 88 Trong mô hình AR(1) y_t = φy_{t−1} + u_t, nếu |φ| > 1, tác động của một cú sốc u_t đến y_{t+k} khi k → ∞ sẽ:
Câu 89 Đáp án: C
Câu 90 Một nhà nghiên cứu ước lượng mô hình AR(2) và thu được kết quả: φ₁ = 0.5, φ₂ = 0.3. Điều kiện dừng của mô hình này có được thỏa mãn không?
Câu 91 Nếu mô hình ARMA(p,q) có cả tính dừng và tính đảo, thì:
Câu 92 Khi ước lượng mô hình AR(1) cho chuỗi lợi suất cổ phiếu, hệ số φ ước lượng được là 0.95. Điều này cho thấy:
Câu 93 Nếu mô hình AR(2) có phương trình đặc trưng với nghiệm phức, thì ACF sẽ:
Câu 94 Chuỗi nào sau đây là ví dụ điển hình của chuỗi không dừng?
Câu 95 Kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller) khác với kiểm định DF cơ bản ở chỗ nào?
Câu 96 Khi chuỗi số liệu có một xu hướng rõ ràng theo thời gian, dạng hồi quy kiểm định nghiệm đơn vị nào nên được sử dụng?
Câu 97 Kiểm định LM (Lagrange Multiplier) cho tự tương quan phần dư có thống kê kiểm định nào?
Câu 98 Theo phương pháp Box-Jenkins, bước đầu tiên khi phân tích một chuỗi thời gian là gì?
Câu 99 Một chuỗi y_t được mô hình hóa: y_t = 1.5 + 0.02t + y_{t−1}, với y_t là chuỗi AR(1) dừng. Nếu bạn hồi quy Δy_t theo một hằng số và y_{t−1} để kiểm định nghiệm đơn vị, kết quả thống kê kiểm định so sánh với giá trị tới hạn nào là phù hợp?
Câu 100 Bạn ước lượng mô hình hồi quy kiểm định ADF cho chuỗi lạm phát (dạng log) và thu được hệ số của y_{t−1} là −0.02 với giá trị t-thống kê là −1.95. Giá trị tới hạn DF ở mức 5% cho mô hình có hệ số chặn là −2.86. Kết luận nào đúng?
Câu 101 Chuỗi y_t là bước ngẫu nhiên với hệ số trượt: y_t = 0.5 + y_{t−1} + u_t. Phát biểu nào sau đây là đúng về kỳ vọng của y_t?
Câu 102 Khi thực hiện kiểm định ARCH-LM, bạn thu được giá trị p-value của thống kê Obs*R-squared là 0.03. Kết luận nào sau đây là đúng ở mức ý nghĩa 5%?
Câu 103 Giả sử bạn có chuỗi GDP. Bạn lấy log(GDP) và thấy nó có xu hướng tăng. Bạn lấy sai phân bậc 1 của log(GDP) và thấy đồ thị dao động quanh một mức ổn định. Hàm ACF của sai phân này giảm dần nhanh. Kết luận nào hợp lý nhất?
Câu 104 Trong kiểm định nghiệm đơn vị cho chuỗi y_t, nếu phần dư u_t từ hồi quy cơ bản có tự tương quan, hành động nào sau đây là PHÙ HỢP nhất?
Câu 105 Cho chuỗi y_t ~ I(1). Phát biểu nào sau đây về Δy_t là SAI?
Câu 106 Khi kiểm định DF cho chuỗi lãi suất (thường không có xu hướng), bạn nên sử dụng bảng giá trị tới hạn cho dạng hồi quy nào?
Câu 107 Kết quả kiểm định Serial Correlation LM Test cho phần dư của mô hình AR(1) có p-value = 0.65. Kết luận nào đúng ở mức 5%?
Câu 108 Một chuỗi “dừng quanh xu hướng” (trend-stationary) có thể được biến đổi thành chuỗi dừng bằng cách:
Câu 109 Giá trị tới hạn của kiểm định DF khi mô hình có cả hệ số chặn và xu hướng sẽ:
Câu 110 Trong phương trình hồi quy ADF: Δy_t = αy_{t−1} + β + γt + Σκ_iΔy_{t−i} + u_t, việc chúng ta quan tâm nhất là kiểm định:
Câu 111 Nếu kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy một chuỗi là I(1), điều này ngụ ý rằng:
Câu 112 Khi so sánh giá trị thống kê t tính được từ hồi quy DF (-2.5) với giá trị tới hạn DF 5% cho mô hình có hệ số chặn (-2.86), kết luận nào đúng?
Câu 113 Phát biểu nào sau đây về Bước ngẫu nhiên (Random Walk) là đúng?
Câu 114 Trong kiểm định ARCH-LM, nếu p-value của thống kê F và Obs*R-squared đều lớn hơn 0.05, kết luận nào sau đây là phù hợp?
Câu 115 Mục đích chính của việc thêm các độ trễ của Δy_t vào hồi quy ADF là gì?
Câu 116 Nếu một chuỗi là I(0), điều đó có nghĩa là:
Câu 117 Khi thực hiện kiểm định DF, việc sử dụng sai bảng giá trị tới hạn (ví dụ: dùng bảng cho mô hình không xu hướng trong khi chuỗi có xu hướng) sẽ dẫn đến:
Câu 118 Theo tài liệu, “Quy tắc Denise” khuyến nghị điều gì khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị?
Câu 119 Giả sử bạn có mối quan hệ đồng tích hợp dài hạn giữa thu nhập (Y_t) và tiêu dùng (C_t): C_t = β₀ + β₁Y_t + e_t. Phương trình Mô hình Hiệu chỉnh Sai số (ECM) cho ΔC_t sẽ có dạng nào sau đây?
Câu 120 Trong một ECM được ước lượng, hệ số điều chỉnh γ = −0.1 và có ý nghĩa thống kê. Điều này ngụ ý rằng:
Câu 121 Định lý Granger phát biểu rằng:
Câu 122 Nếu phần dư từ mô hình hồi quy dài hạn giữa hai biến I(1) là I(1), chúng ta kết luận:
Câu 123 Một nhược điểm quan trọng của phương pháp Engle-Granger so với phương pháp Johansen là:
Câu 124 Khi ước lượng ECM, tất cả các biến trong mô hình phải có tính chất gì?
Câu 125 Giả sử mối quan hệ dài hạn giữa giá (P_t) và lượng cung (S_t) là S_t = 50 + 2P_t. Tại thời điểm t−1, S_{t−1} = 130 và P_{t−1} = 45. Mức độ mất cân bằng tại t−1 là bao nhiêu?
Câu 126 Trong kết quả ECM cho thấy hệ số điều chỉnh của biến y₁t không có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số điều chỉnh của biến y₂t có ý nghĩa và âm. Điều này gợi ý rằng:
Câu 127 Giả sử u_t có phương sai điều kiện σ²_t = 0.1 + 0.3u²_{t−1}. Phương sai không điều kiện của u_t là bao nhiêu?
Câu 128 Trong kiểm định ARCH, nếu giả thuyết H₀: α₁ = α₂ = ... = α_m = 0 bị bác bỏ, kết luận nào sau đây là đúng?
Câu 129 Trong mô hình GARCH(1,1), nếu γ + α = 0.95, thì phương sai không điều kiện được tính bằng:
Câu 130 Một mô hình ARCH(2) có dạng: σ²_t = 0.05 + 0.4u²_{t−1} + 0.3u²_{t−2}. Điều kiện dừng có được thỏa mãn không?
Câu 131 Cho mô hình GARCH-M(1,1): y_t = β + φy_{t−1} + θσ²_t + u_t; σ²_t = δ + γσ²_{t−1} + αu²_{t−1}. Nếu θ > 0, điều này cho thấy:
Câu 132 Đáp án: B
Câu 133 Trong mô hình ARCH(m), nếu tất cả các α_i = 0, thì:
Câu 134 Khi ước lượng mô hình GARCH trong Eviews, quá trình được thực hiện thông qua:
Câu 135 Đáp án: C
Câu 136 Dự báo phương sai ngoài mẫu cho GARCH(1,1) ở thời điểm T + 2 là:
Câu 137 Biểu đồ ACF của u²_t khác 0 cho thấy:
Câu 138 Trong mô hình ARCH(1), điều kiện để phương sai không điều kiện tồn tại là:
Câu 139 Mô hình nào sau đây phù hợp để mô tả hiệu ứng “tin xấu có tác động mạnh hơn tin tốt”?
Câu 140 Nếu γ + α = 1 trong GARCH(1,1), mô hình được gọi là:
Câu 141 Sai số u trong mô hình kinh tế lượng thường biểu thị:
Câu 142 Một tập dữ liệu chéo gồm:
Câu 143 Dữ liệu bảng khác dữ liệu chéo gộp ở chỗ:
Câu 144 Thành phần β1 trong mô hình hồi quy thể hiện:
Câu 145 Chuỗi thời gian là:
Câu 146 Thành phần xu hướng (trend) thể hiện:
Câu 147 Thành phần mùa vụ đặc trưng:
Câu 148 Thành phần bất thường (irregular) là:
Câu 149 Khi giảm tần suất từ tháng sang quý, GDP được tính bằng:
Câu 150 Log hóa số liệu có lợi ích:
Câu 151 Lấy sai phân bậc 1 nhằm:
Câu 152 Lấy sai phân mùa vụ dùng để:
Câu 153 Chuỗi y = s × τ × c × u mô tả dạng:
Câu 154 Phương pháp CMA nhằm:
Câu 155 Phương pháp lọc HP dùng để:
Câu 156 Chuỗi dừng (stationary) thỏa:
Câu 157 Nhiễu trắng là:
Câu 158 Dữ liệu: thu nhập hộ gia đình Việt Nam năm 2024, đó là:
Câu 159 Giá cổ phiếu A từ 2010–2024:
Câu 160 Điều tra cùng hộ gia đình Việt Nam năm 2010–2020:
Câu 161 Nếu p-value ADF > 0.05, ta:
Câu 162 Một chuỗi CPI có tính mùa vụ cao, xử lý đầu tiên:
Câu 163 Dữ liệu VNIndex hàng ngày, biến động mạnh → nên:
Câu 164 Nếu α + β ≈ 1 trong GARCH(1,1), chuỗi:
Câu 165 Khi phân tích doanh thu quý, hệ số mùa vụ quý 4 = 1.2 nghĩa là:
Câu 166 Một chuỗi được gọi là nhiễu trắng nếu:
Câu 167 Hồi quy chuỗi thời gian khác hồi quy tĩnh ở điểm:
Câu 168 Một chuỗi có xu hướng + mùa vụ, bước chuẩn bị tốt nhất trước hồi quy:
Câu 169 Sai phân bậc 2 thường dùng khi:
Câu 170 Khi nói "GDP quý trước phụ thuộc GDP quý này" nghĩa là:
Câu 171 Khi nào nên dùng hồi quy phân phối trễ?
Câu 172 Chuỗi giá cổ phiếu không dừng, biến động mạnh dần → xử lý đúng nhất:
Câu 173 Nếu chuỗi có p-value ADF = 0.03, ta:
Câu 174 Khi lọc HP, nếu chọn λ quá lớn → chuỗi xu hướng sẽ:
Câu 175 Một chuỗi VN-Index, sau log hóa và sai phân bậc 1, bạn thấy vẫn còn xu hướng → bạn làm gì?
Câu 176 Nếu hệ số mùa vụ tháng 12 = 0.8, nghĩa là:
Câu 177 Khi nào chuỗi dừng mạnh hơn (strongly stationary)?
Câu 178 Nếu sai số có phân phối chuẩn nhưng không độc lập → có phải nhiễu trắng?
Câu 179 Dữ liệu chéo gộp điều tra thu nhập hộ năm 2010 và 2020 khác dữ liệu bảng vì:
Câu 180 Khi mô hình có nhiều biến trễ của cả biến phụ thuộc và độc lập, đó là:
Câu 181 Tại sao trong tài chính, chuỗi lợi nhuận thường được dùng thay cho giá?
Câu 182 Một chuỗi thời gian được gọi là dừng yếu khi:
Câu 183 Chuỗi nào sau đây thường không dừng?
Câu 184 Nếu chuỗi giá cổ phiếu là không dừng, ta thường biến đổi thành:
Câu 185 Kiểm định ADF (Augmented Dickey–Fuller) được dùng để:
Câu 186 Trong kiểm định ADF, giả thuyết gốc H0 là:
Câu 187 Nhiễu trắng (white noise) có đặc điểm nào sau đây?
Câu 188 Nếu một chuỗi ut là nhiễu trắng, điều nào sau đây đúng?
Câu 189 Một chuỗi lợi nhuận có tự tương quan khác 0 → có phải nhiễu trắng không?
Câu 190 Mối quan hệ giữa “chuỗi dừng” và “nhiễu trắng”:
Câu 191 Nếu sai số của mô hình hồi quy không phải nhiễu trắng (có tự tương quan), hậu quả là:
Câu 192 Giả sử bạn ước lượng mô hình hồi quy Dickey-Fuller mở rộng (ADF) cho một chuỗi thời gian và thu được kết quả hệ số α = −0.45 với giá trị thống kê t là -4.12. Giá trị tới hạn Dickey-Fuller ở mức ý nghĩa 5% cho mô hình có hệ số chặn và xu hướng là -3.41. Kết luận nào sau đây là ĐÚNG?
Câu 193 Mô hình AR(1) có dạng tổng quát là:
Câu 194 Điều kiện để AR(1) dừng là:
Câu 195 Trong AR(1), tác động của một cú sốc trong quá khứ đối với y_t sẽ:
Câu 196 Trong AR(2), điều kiện dừng là:
Câu 197 Hàm tự tương quan (ACF) của AR(p):
Câu 198 Hàm tương quan riêng (PACF) của AR(p):
Câu 199 Box–Jenkins sử dụng ACF và PACF để:
Câu 200 Trong MA(1), công thức là:
Câu 201 Đặc điểm ACF của MA(q):
Câu 202 PACF của MA(1):
Câu 203 Mô hình ARMA(p,q) kết hợp:
Câu 204 Tính dừng của ARMA(p,q) phụ thuộc vào:
Câu 205 Tính đảo (invertibility) của ARMA(p,q) phụ thuộc vào:
Câu 206 Trong nhận dạng mô hình, nếu ACF giảm dần còn PACF cắt sau lag p → mô hình phù hợp là:
Câu 207 Trong nhận dạng mô hình, nếu ACF cắt sau lag q còn PACF giảm dần → mô hình phù hợp là:
Câu 208 Nếu cả ACF và PACF đều giảm dần tiệm cận về 0, mô hình phù hợp nhất có thể là:
Câu 209 Mục tiêu bước 3 trong quy trình Box–Jenkins là:
Câu 210 Chỉ tiêu AIC, SIC thường dùng để:
Câu 211 Một chuỗi MA(1) có thể viết lại thành:
Câu 212 Đặc điểm chung của ACF và PACF trong ARMA(p,q) là:
Câu 213 Với mô hình AR(1): y_t = φy_{t-1} + u_t. Nếu |φ| = 1, kết luận nào sau đây đúng?
Câu 214 Khi quan sát đồ thị ACF và PACF: ACF giảm dần, PACF cũng giảm dần → trường hợp nào sau đây hợp lý nhất?
Câu 215 Một chuỗi MA(1): y_t = u_t + θu_{t−1}. Nếu |θ| ≥ 1, điều gì xảy ra?
Câu 216 Trong quy trình Box–Jenkins, bước “kiểm định chuẩn bệnh” nhằm:
Câu 217 Nếu chuỗi AR(2) có phương trình đặc trưng: z^2 - 1.2z + 0.4 = 0. Nghiệm đặc trưng là 0.8 và 0.5. Chuỗi có dừng không?
Câu 218 Chuỗi ARMA(1,1): y_t = 0.5y_{t-1} + u_t + 0.4u_{t-1}. Kết luận nào sau đây đúng?
Câu 219 Nhận diện mô hình bằng ACF & PACF:
Câu 220 Mối quan hệ đúng giữa AR, MA, và ARMA là:
Câu 221 Nếu PACF cắt sau lag 3 còn ACF giảm dần, mô hình phù hợp nhất là:
Câu 222 Trong thực tế tài chính, vì sao ARMA thường được ưa chuộng hơn AR hoặc MA đơn thuần?
Câu 223 Một chuỗi thời gian y_t được mô hình hóa bởi AR(1): y_t = 0.8y_{t−1} + u_t, với σ² = 1. Hệ số tự tương quan ρ₃ của chuỗi này là bao nhiêu?
Câu 224 Giả sử một chuỗi y_t là MA(1) với θ = −0.6. Phương sai của chuỗi này là 1.36. Giá trị của σ² (phương sai nhiễu trắng) là?
Câu 225 Trong mô hình ARMA(1,1): y_t = φy_{t−1} + u_t + θu_{t−1}, điều kiện nào sau đây đảm bảo mô hình có tính dừng?
Câu 226 Cho mô hình AR(2): y_t = 1.2y_{t−1} − 0.3y_{t−2} + u_t. Phương trình đặc trưng của mô hình này có nghiệm như thế nào?
Câu 227 Một chuỗi MA(2) có hàm tự tương quan (ACF) khác 0 tại các độ trễ 1 và 2, và bằng 0 từ độ trễ 3 trở đi. Điều này cho thấy:
Câu 228 Trong mô hình AR(1) y_t = φy_{t−1} + u_t, nếu |φ| > 1, tác động của một cú sốc u_t đến y_{t+k} khi k → ∞ sẽ:
Câu 229 Cho mô hình ARMA(1,1): y_t = 0.7y_{t−1} + u_t − 0.5u_{t−1}. Giá trị của ρ₁ (tự tương quan bậc 1) xấp xỉ là?
Câu 230 Một nhà nghiên cứu ước lượng mô hình AR(2) và thu được kết quả: φ₁ = 0.5, φ₂ = 0.3. Điều kiện dừng của mô hình này có được thỏa mãn không?
Câu 231 Nếu mô hình ARMA(p,q) có cả tính dừng và tính đảo, thì:
Câu 232 Khi ước lượng mô hình AR(1) cho chuỗi lợi suất cổ phiếu, hệ số φ ước lượng được là 0.95. Điều này cho thấy:
Câu 233 Nếu mô hình AR(2) có phương trình đặc trưng với nghiệm phức, thì ACF sẽ:
Câu 234 Chuỗi nào sau đây là ví dụ điển hình của chuỗi không dừng?
Câu 235 Kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller) khác với kiểm định DF cơ bản ở chỗ nào?
Câu 236 Khi chuỗi số liệu có một xu hướng rõ ràng theo thời gian, dạng hồi quy kiểm định nghiệm đơn vị nào nên được sử dụng?
Câu 237 Kiểm định LM (Lagrange Multiplier) cho tự tương quan phần dư có thống kê kiểm định nào?
Câu 238 Theo phương pháp Box-Jenkins, bước đầu tiên khi phân tích một chuỗi thời gian là gì?
Câu 239 Một chuỗi y_t được mô hình hóa: y_t = 1.5 + 0.02t + y_{t−1}, với y_t là chuỗi AR(1) dừng. Nếu bạn hồi quy Δy_t theo một hằng số và y_{t−1} để kiểm định nghiệm đơn vị, kết quả thống kê kiểm định so sánh với giá trị tới hạn nào là phù hợp?
Câu 240 Bạn ước lượng mô hình hồi quy kiểm định ADF cho chuỗi lạm phát (dạng log) và thu được hệ số của y_{t−1} là −0.02 với giá trị t-thống kê là −1.95. Giá trị tới hạn DF ở mức 5% cho mô hình có hệ số chặn là −2.86. Kết luận nào đúng?
Câu 241 Chuỗi y_t là bước ngẫu nhiên với hệ số trượt: y_t = 0.5 + y_{t−1} + u_t. Phát biểu nào sau đây là đúng về kỳ vọng của y_t?
Câu 242 Khi thực hiện kiểm định ARCH-LM, bạn thu được giá trị p-value của thống kê Obs*R-squared là 0.03. Kết luận nào sau đây là đúng ở mức ý nghĩa 5%?
Câu 243 Giả sử bạn có chuỗi GDP. Bạn lấy log(GDP) và thấy nó có xu hướng tăng. Bạn lấy sai phân bậc 1 của log(GDP) và thấy đồ thị dao động quanh một mức ổn định. Hàm ACF của sai phân này giảm dần nhanh. Kết luận nào hợp lý nhất?
Câu 244 Trong kiểm định nghiệm đơn vị cho chuỗi y_t, nếu phần dư u_t từ hồi quy cơ bản có tự tương quan, hành động nào sau đây là PHÙ HỢP nhất?
Câu 245 Cho chuỗi y_t ~ I(1). Phát biểu nào sau đây về Δy_t là SAI?
Câu 246 Khi kiểm định DF cho chuỗi lãi suất (thường không có xu hướng), bạn nên sử dụng bảng giá trị tới hạn cho dạng hồi quy nào?
Câu 247 Kết quả kiểm định Serial Correlation LM Test cho phần dư của mô hình AR(1) có p-value = 0.65. Kết luận nào đúng ở mức 5%?
Câu 248 Một chuỗi “dừng quanh xu hướng” (trend-stationary) có thể được biến đổi thành chuỗi dừng bằng cách:
Câu 249 Giá trị tới hạn của kiểm định DF khi mô hình có cả hệ số chặn và xu hướng sẽ:
Câu 250 Trong phương trình hồi quy ADF: Δy_t = αy_{t−1} + β + γt + Σκ_iΔy_{t−i} + u_t, việc chúng ta quan tâm nhất là kiểm định:
Câu 251 Nếu kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy một chuỗi là I(1), điều này ngụ ý rằng:
Câu 252 Khi so sánh giá trị thống kê t tính được từ hồi quy DF (-2.5) với giá trị tới hạn DF 5% cho mô hình có hệ số chặn (-2.86), kết luận nào đúng?
Câu 253 Phát biểu nào sau đây về Bước ngẫu nhiên (Random Walk) là đúng?
Câu 254 Trong kiểm định ARCH-LM, nếu p-value của thống kê F và Obs*R-squared đều lớn hơn 0.05, kết luận nào sau đây là phù hợp?
Câu 255 Mục đích chính của việc thêm các độ trễ của Δy_t vào hồi quy ADF là gì?
Câu 256 Nếu một chuỗi là I(0), điều đó có nghĩa là:
Câu 257 Khi thực hiện kiểm định DF, việc sử dụng sai bảng giá trị tới hạn (ví dụ: dùng bảng cho mô hình không xu hướng trong khi chuỗi có xu hướng) sẽ dẫn đến:
Câu 258 Theo tài liệu, “Quy tắc Denise” khuyến nghị điều gì khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị?
Câu 259 Giả sử bạn có mối quan hệ đồng tích hợp dài hạn giữa thu nhập (Y_t) và tiêu dùng (C_t): C_t = β₀ + β₁Y_t + e_t. Phương trình Mô hình Hiệu chỉnh Sai số (ECM) cho ΔC_t sẽ có dạng nào sau đây?
Câu 260 Trong một ECM được ước lượng, hệ số điều chỉnh γ = −0.1 và có ý nghĩa thống kê. Điều này ngụ ý rằng:
Câu 261 Định lý Granger phát biểu rằng:
Câu 262 Nếu phần dư từ mô hình hồi quy dài hạn giữa hai biến I(1) là I(1), chúng ta kết luận:
Câu 263 Một nhược điểm quan trọng của phương pháp Engle-Granger so với phương pháp Johansen là:
Câu 264 Khi ước lượng ECM, tất cả các biến trong mô hình phải có tính chất gì?
Câu 265 Giả sử mối quan hệ dài hạn giữa giá (P_t) và lượng cung (S_t) là S_t = 50 + 2P_t. Tại thời điểm t−1, S_{t−1} = 130 và P_{t−1} = 45. Mức độ mất cân bằng tại t−1 là bao nhiêu?
Câu 266 Trong kết quả ECM cho thấy hệ số điều chỉnh của biến y₁t không có ý nghĩa thống kê, trong khi hệ số điều chỉnh của biến y₂t có ý nghĩa và âm. Điều này gợi ý rằng:
Câu 267 Giả sử u_t có phương sai điều kiện σ²_t = 0.1 + 0.3u²_{t−1}. Phương sai không điều kiện của u_t là bao nhiêu?
Câu 268 Trong kiểm định ARCH, nếu giả thuyết H₀: α₁ = α₂ = ... = α_m = 0 bị bác bỏ, kết luận nào sau đây là đúng?
Câu 269 Trong mô hình GARCH(1,1), nếu γ + α = 0.95, thì phương sai không điều kiện được tính bằng:
Câu 270 Một mô hình ARCH(2) có dạng: σ²_t = 0.05 + 0.4u²_{t−1} + 0.3u²_{t−2}. Điều kiện dừng có được thỏa mãn không?
Câu 271 Trong mô hình TGARCH, biến giả d_{t−1} nhận giá trị 1 khi nào?
Câu 272 Cho mô hình GARCH-M(1,1): y_t = β + φy_{t−1} + θσ²_t + u_t; σ²_t = δ + γσ²_{t−1} + αu²_{t−1}. Nếu θ > 0, điều này cho thấy:
Câu 273 Giả sử σ²_t = 0.0001 + 0.1u²_{t−1} + 0.85σ²_{t−1}; u²_{t−1} = 0.0004. Dự báo σ²_{t+1} là:
Câu 274 Trong mô hình ARCH(m), nếu tất cả các α_i = 0, thì:
Câu 275 Khi ước lượng mô hình GARCH trong Eviews, quá trình được thực hiện thông qua:
Câu 276 Trong mô hình TGARCH(1,1), nếu u_{t−1} < 0 và λ > 0, thì ảnh hưởng của u²_{t−1} lên σ²_t là:
Câu 277 Dự báo phương sai ngoài mẫu cho GARCH(1,1) ở thời điểm T + 2 là:
Câu 278 Biểu đồ ACF của u²_t khác 0 cho thấy:
Câu 279 Trong mô hình ARCH(1), điều kiện để phương sai không điều kiện tồn tại là:
Câu 280 Mô hình nào sau đây phù hợp để mô tả hiệu ứng “tin xấu có tác động mạnh hơn tin tốt”?
Câu 281 Nếu γ + α = 1 trong GARCH(1,1), mô hình được gọi là:
✍️ Điền tên & SĐT để lưu điểm (tùy chọn)