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: Giả sử với số quan sát n=20, ước lượng mô hình hồi qui:

A. Mô hình hồi qui không có tự tương quan

B. Không kết luận được

C. Mô hình hồi qui có Tự tương quan âm

D. Mô hình hồi qui có Tự tương quan dương

Câu 2: Cho mô hình hồi quy:

A. Y sản lượng , X là vốn đầu tư

B. Y là lương tháng của công nhân, X là số năm làm việc

C. Y là lượng một loại hàng bán được , X là giá hàng thay thế của loại hàng đó

D. Y là số xe máy bán được của một cửa hàng kinh doanh trong 1 tháng, X là giá xăng trung bình trong tháng

Câu 3: A VAR with five variables, 4 lags and constant terms for each equation will have a total of:

A. 21 coefficients

B. 100 coefficients

C. 105 coefficients

D. 84 coefficients

Câu 4: Kiểm định Durbin- h được sử dụng trong các trường hợp sau?

A. Có biến độc lập là biến trễ của biến phụ thuộc.

B. Có biến phụ thuộc là biến trễ của một biến độc lập

C. Có 2 biến độc lập là biến trễ của 2 biến độc lập khác

D. Có biến độc lập là biến trễ của một biến độc lập khác

Câu 5: Trong kiểm định Lagrange để phát hiện mô hình hồi quy bị thiếu biến ta phải tính qs2 . Nếu qs2 =nR2>χα(1) thì kết luận mô hình thiếu biến. Các kết luận sau, kết luận nào đúng?

A. Nếu qs2 =nR2>χα(1) thì kết luận mô hình thiếu biến

B. Nếu qs2 =nR2>χα(1) thì kết luận mô hình không thiếu biến

C. Nếu qs2 =nR2>χα(2) thì kết luận mô hình thiếu biến

D. Nếu qs2 =nR2>χα(2) thì kết luận mô hình không thiếu biến

Câu 6: 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