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: Cho mô hình hồi quy với 4 biến Y, X2, X3,X4, biến Y là biến phụ thuộc, dùng hồi quy phụ để kiểm tra Đa cộng tuyến. Câu trả nào đúng trong các câu sau?

A. Hồi quy của Y theo X2 là hồi quy phụ

B. Hồi quy của Y theo X3 là hồi quy phụ

C. Hồi quy của X3 theo X2, X4 là hồi quy phụ

D. Hồi quy của Y theo X4 là hồi quy phụ

Câu 2: 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 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: 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 5: ARCH and GARCH models are estimated using the:

A. OLS estimation method

B. the method of maximum likelihood

C. DOLS estimation method

D. VAR specification

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