Câu hỏi: Câu nào sau đây đúng?

A. Nếu có biến trễ của biến phụ thuộc là biến độc lập thì không thể dùng kiểm định d- Durbin-Watson

B. Nếu có biến trễ của biến độc lập thì không thể dùng kiểm định d- Durbin-Watson

C. Mô hình hồi qui không có hệ số chặn thì có thể kiểm định tự tương quan theo cách kiểm định d- Durbin

D. Có các quan sát bị mất trong dữ liệu thì có thể kiểm định tự tương quan theo cách kiểm định d- Durbin

Câu 1: Cho mô hình hồi quy với 4 biến Y, X2, X3,X4, biến Y là biến phụ thuộc, dùng hồi quy phụ để kiểm tra Đa cộng tuyến. Câu trả nào đúng trong các câu sau?

A. Hồi quy của Y theo X2 là hồi quy phụ

B. Hồi quy của Y theo X3 là hồi quy phụ

C. Hồi quy của X3 theo X2, X4 là hồi quy phụ

D. Hồi quy của Y theo X4 là hồi quy phụ

Câu 2: Under the five extended least squares assumptions, the homoskedasticity-only tdistribution in this chapter:

A. has a Student t distribution with n-2 degrees of freedom

B. has a normal distribution

C. has a Student t distribution with n degrees of freedom

Câu 3: If the errors are heteroskedastic, then:

A. the OLS estimator is still BLUE as long as the regressors are nonrandom

B. the usual formula cannot be used for the OLS estimator

C. your model becomes overidentified

D. the OLS estimator is not BLUE

Câu 4: The EG-ADF test:

A. Is the similar to the DF-GLS test

B. Is a test for cointegration

C. Has as a limitation that it can only test if two variables, but not more than two, are cointegrated

D. Uses the ADF in the second step of its procedure

Câu 5: Cho hàm hồi quy mẫu với hệ số xác định R2 =0,98699, TSS=10286,7025

A. ESS= 10158,272

B. ESS= 101,5287

C. ESS= 10152,8725

D. ESS= 1015,2872

Câu 6: The advantage of using heteroskedasticity-robust standard errors is that:

A. that they are easier to compute than the homoskedasticity-only standard errors

B. they produce asymptotically valid inferences even if you do not know the form of the conditional variance function.

C. it makes the OLS estimator BLUE, even in the presence of heteroskedasticity

D. they do not unnecessarily complicate matters, since in real-world applications, the functional form of the conditional variance can easily be found