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 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 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: 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

Câu 4: 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 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