Câu hỏi: 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 1: 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 2: 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 3: Trong báo cáo kết quả hồi quy có thông tin * D:Heteroscedasticity *CHI-SQ(1) được dùng để kiểm định khuyết tật nào trong các khuyết tật sau:

A. Phương sai sai số thay đổi

B. Sai số ngẫu nhiên không theo quy luật chuẩn

C. Tự tương quan

D. Dạng hàm sai

Câu 4: 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

Câu 5: 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

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