Câu hỏi: 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 1: 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 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: 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 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: 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 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