Câu hỏi: Mô hình hồi quy có tự tương quan nếu?

A. Các sai số ngẫu nhiên có mối quan hệ tương quan

B. Các biến độc lập và biến xu thế thời gian có mối quan hệ tương quan

C. Các biến độc lập có mối quan hệ tương quan

D. Biến độc lập và sai số ngẫu nhjiên có mối quan hệ tương quan

Câu 1: 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 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

Câu 3: Cho hàm hồi quy với ESS=560, RSS = 202 từ đó tìm được R2, kết quả nào đúng trong các kết quả sau:

A. = 0,0734908

B. = 0,78563

C. = 0,06785

D. = 0,737557

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: Mô hình hồi quy có tự tương quan thì?

A. Ước lượng bình phương bé nhỏ nhất là các ước lượng không chệch nhưng không hiệu quả

B. Các ước lượng của hệ số xác định R2 có thể tin cậy được

C. Các ước lượng bình phương nhỏ nhất là các ước lượng chệch

D. Các kiểm định T và F có thể tin cậy được

Câu 6: Asymptotic distribution theory is:

A. not practically relevant, because we never have an infinite number of observations

B. only of theoretical interest

C. of interest because it tells you what the distribution approximately looks like in small samples

D. the distribution of statistics when the sample size is very large