Câu hỏi: 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 1: 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
30/08/2021 12 Lượt xem
Câu 2: Câu nào trong những câu trên là đúng?
A. Mô hình có dạng hàm không đúng là mô hình mắc sai lầm khi chỉ định
B. Nếu một biến cần thiết mà bị bỏ sót không đưa vào mô hình thì mô hình vẫn được coi là chỉ định đúng
C. Nếu mô hình hồi quy chỉ định sai thì vẫn có thể dùng để phân tích và dự báo
D. Một biến đưa vào mô hình hồi quy không thích hợp thì mô hình vẫn được coi là chỉ định đúng
30/08/2021 13 Lượt xem
Câu 3: 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
30/08/2021 12 Lượt xem
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
30/08/2021 12 Lượt xem
Câu 5: The order of integration:
A. can never be zero
B. is the number of times that the series needs to be differenced for it to be stationary
C. is the value of \({\phi _1}\) in the quasi difference \(\Delta {Y_t} – {\phi _1}{Y_{t – 1}}\)
D. depends on the number of lags in the VAR specification
30/08/2021 12 Lượt xem
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
30/08/2021 10 Lượt xem

Câu hỏi trong đề: Bộ câu hỏi trắc nghiệm môn Kinh tế lượng - Phần 1
- 718 Lượt thi
- 30 Phút
- 20 Câu hỏi
- Sinh viên
Cùng chủ đề Bộ câu hỏi trắc nghiệm môn Kinh tế lượng có đáp án
- 599.7K
- 153
- 20
-
96 người đang thi
- 1.1K
- 45
- 20
-
94 người đang thi
- 876
- 21
- 20
-
95 người đang thi
- 1.5K
- 126
- 20
-
71 người đang thi
Chia sẻ:
Đăng Nhập để viết bình luận