1. Khi kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai trung bình mẫu độc lập, nếu giá trị p-value của kiểm định t là 0.03 và mức ý nghĩa đã chọn là 0.05, nhà kinh tế sẽ đưa ra quyết định thống kê nào?
A. Chấp nhận giả thuyết không (H0) vì p-value > 0.05.
B. Bác bỏ giả thuyết không (H0) vì p-value < 0.05.
C. Không đủ bằng chứng để đưa ra kết luận.
D. Tăng kích thước mẫu để có kết quả rõ ràng hơn.
2. Một nhà kinh tế muốn kiểm tra xem liệu việc áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt có làm giảm lạm phát hay không. Họ sử dụng dữ liệu từ nhiều quốc gia và nhiều giai đoạn thời gian. Mô hình nào sau đây là phù hợp nhất để phân tích tác động của chính sách này, có tính đến sự khác biệt giữa các quốc gia và sự thay đổi theo thời gian?
A. Hồi quy OLS trên dữ liệu cắt ngang.
B. Mô hình dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định (panel data with fixed effects).
C. Hồi quy chuỗi thời gian cho từng quốc gia riêng lẻ.
D. Phân tích hồi quy đa biến đơn giản.
3. Trong phương pháp ước lượng Maximum Likelihood (MLE), mục tiêu chính là:
A. Tối thiểu hóa tổng bình phương sai số.
B. Tối đa hóa hàm khả năng (likelihood function) của dữ liệu quan sát.
C. Đảm bảo các hệ số hồi quy có phương sai nhỏ nhất.
D. Loại bỏ các điểm ngoại lai (outliers) trong dữ liệu.
4. Nếu một nhà kinh tế kiểm định giả thuyết rằng hệ số hồi quy của biến X bằng 0.5 và nhận được giá trị t-statistic là 1.8, với bậc tự do là 20, và mức ý nghĩa là 5% (hai phía), quyết định thống kê sẽ là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết không vì 1.8 > giá trị t tới hạn.
B. Chấp nhận giả thuyết không vì 1.8 không đủ lớn.
C. Bác bỏ giả thuyết không nếu p-value < 0.05.
D. Chấp nhận giả thuyết không nếu p-value > 0.05.
5. Trong phân tích chuỗi thời gian, mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) được sử dụng để:
A. Phân tích mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
B. Mô hình hóa và dự báo dữ liệu chuỗi thời gian dựa trên các giá trị quá khứ và sai số dự báo.
C. Ước lượng tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc khi có đa cộng tuyến.
D. Phân tích dữ liệu cắt ngang.
6. Trong thống kê suy luận, khái niệm ‘khoảng tin cậy’ (confidence interval) cho một tham số dân số biểu thị điều gì?
A. Khoảng giá trị mà tham số dân số chắc chắn nằm trong đó.
B. Một phạm vi các giá trị mà nếu lặp lại quá trình lấy mẫu nhiều lần, một tỷ lệ phần trăm nhất định (mức tin cậy) của các khoảng này sẽ chứa tham số dân số thực.
C. Giá trị ước lượng điểm có khả năng đúng cao nhất.
D. Xác suất để giả thuyết không là đúng.
7. Trong phân tích hồi quy kinh tế, khi ước lượng một mô hình OLS và phát hiện hệ số xác định R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) giảm so với R-squared thông thường, điều này thường chỉ ra điều gì?
A. Các biến độc lập được thêm vào mô hình không có ý nghĩa thống kê hoặc làm giảm khả năng giải thích của mô hình.
B. Mô hình có khả năng bị đa cộng tuyến nghiêm trọng.
C. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy là không nhất quán.
D. Việc sử dụng phương pháp ước lượng OLS là không phù hợp với dữ liệu.
8. Giả sử một nhà kinh tế đang thực hiện phân tích dữ liệu bảng (panel data) và phát hiện ra rằng các sai số có tương quan theo thời gian trong cùng một đơn vị phân tích. Đây là dấu hiệu của hiện tượng nào?
A. Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).
B. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).
C. Tự tương quan (Autocorrelation) hoặc Tương quan chuỗi (Serial Correlation).
D. Nội sinh (Endogeneity).
9. Giả sử một nhà kinh tế đang phân tích mối quan hệ giữa chi tiêu tiêu dùng và thu nhập khả dụng. Họ sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian và phát hiện rằng cả hai biến đều là phi dừng (non-stationary) và có cùng bậc tích hợp (same order of integration). Phương pháp thống kê nào sau đây là phù hợp nhất để tránh hồi quy giả mạo (spurious regression)?
A. Hồi quy OLS thông thường trên các biến gốc.
B. Phân tích chuỗi thời gian với sai số chuẩn được hiệu chỉnh theo Newey-West.
C. Kiểm định đồng liên kết (Cointegration test) và ước lượng mô hình VECM (Vector Error Correction Model).
D. Sử dụng sai phân bậc nhất (first differencing) cho cả hai biến trước khi hồi quy.
10. Trong kiểm định giả thuyết, ‘sức mạnh của kiểm định’ (power of the test) là gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết không (H0) khi H0 sai.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết không (H0) khi H0 đúng.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết không (H0) khi H0 đúng.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết không (H0) khi H0 sai.
11. Nhà kinh tế sử dụng mô hình hồi quy với các biến giả (dummy variables) để phân tích sự khác biệt về lương giữa nam và nữ. Nếu hệ số của biến giả giới tính (1 cho nam, 0 cho nữ) là âm và có ý nghĩa thống kê, điều này có nghĩa là:
A. Nữ giới có mức lương trung bình cao hơn nam giới.
B. Nam giới có mức lương trung bình thấp hơn nữ giới.
C. Giới tính không có ảnh hưởng đến mức lương.
D. Có sự khác biệt về phương sai lương giữa nam và nữ.
12. Một nhà kinh tế đang nghiên cứu tác động của lãi suất đến đầu tư. Họ sử dụng phương pháp phân tích chuỗi thời gian và xác định rằng có mối quan hệ đồng liên kết giữa biến đầu tư và biến lãi suất. Điều này ngụ ý rằng:
A. Mối quan hệ giữa đầu tư và lãi suất thay đổi ngẫu nhiên và không ổn định theo thời gian.
B. Có một mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa đầu tư và lãi suất, mặc dù có thể có biến động ngắn hạn.
C. Lãi suất không có bất kỳ tác động nào đến đầu tư trong bất kỳ khung thời gian nào.
D. Chỉ có thể phân tích mối quan hệ này bằng cách sử dụng dữ liệu cắt ngang.
13. Khi áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Generalized Least Squares – GLS) thay vì OLS, mục tiêu chính là gì?
A. Đảm bảo tính không chệch (unbiasedness) của ước lượng.
B. Tăng hiệu quả (efficiency) của ước lượng bằng cách xử lý các vi phạm giả định về sai số.
C. Giảm thiểu hệ số xác định R-squared của mô hình.
D. Loại bỏ sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
14. Trong một phân tích hồi quy đa biến, nếu một biến độc lập X có tương quan cao với một biến độc lập khác Y, nhưng cả X và Y đều không tương quan với biến phụ thuộc Z, thì vấn đề chính có thể gặp phải là gì?
A. Tự tương quan (autocorrelation) trong phần dư.
B. Đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa X và Y.
C. Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).
D. Hồi quy giả mạo (spurious regression).
15. Trong kinh tế lượng, ‘ước lượng vững’ (consistent estimator) có nghĩa là gì?
A. Ước lượng không chệch (unbiased) cho mọi cỡ mẫu.
B. Ước lượng có phương sai nhỏ nhất.
C. Khi cỡ mẫu tăng lên vô cùng, ước lượng hội tụ về giá trị thực của tham số.
D. Ước lượng luôn cho ra kết quả chính xác.
16. Trong mô hình hồi quy với biến phụ thuộc định tính (ví dụ:Probit hoặc Logit), tại sao không thể sử dụng OLS trực tiếp?
A. OLS sẽ dẫn đến ước lượng chệch và không nhất quán.
B. OLS không thể xử lý biến phụ thuộc chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1.
C. OLS giả định sai số có phân phối chuẩn, điều không đúng với biến phụ thuộc định tính.
D. OLS sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng nếu biến phụ thuộc là định tính.
17. Một nhà kinh tế đang xem xét tác động của chi tiêu công lên tăng trưởng GDP. Họ sử dụng dữ liệu từ 50 quốc gia trong 20 năm. Nếu họ phát hiện rằng sự khác biệt về thể chế và chính sách giữa các quốc gia là đáng kể và ảnh hưởng đến mối quan hệ này, mô hình dữ liệu bảng nào sẽ hữu ích nhất để kiểm soát các yếu tố này?
A. Mô hình dữ liệu bảng với hiệu ứng ngẫu nhiên (panel data with random effects).
B. Mô hình dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định (panel data with fixed effects).
C. Hồi quy OLS trên dữ liệu gộp (pooled OLS).
D. Phân tích chuỗi thời gian đơn lẻ cho mỗi quốc gia.
18. Trong kiểm định giả thuyết thống kê, một nhà kinh tế muốn giảm thiểu xác suất mắc lỗi loại I (Type I error). Điều này có nghĩa là họ muốn:
A. Tăng khả năng bác bỏ giả thuyết không (H0) khi H0 đúng.
B. Giảm khả năng bác bỏ giả thuyết không (H0) khi H0 sai.
C. Giảm khả năng chấp nhận giả thuyết không (H0) khi H0 sai.
D. Giảm khả năng bác bỏ giả thuyết không (H0) khi H0 đúng.
19. Khi một mô hình hồi quy có hiện tượng ‘hồi quy giả mạo’ (spurious regression), điều này có nghĩa là:
A. Các biến độc lập không có mối quan hệ thống kê với biến phụ thuộc.
B. Có một mối quan hệ thống kê có ý nghĩa giữa các biến, nhưng mối quan hệ này không phản ánh mối quan hệ nhân quả thực tế do cả hai biến đều có xu hướng hoặc ngẫu nhiên.
C. Ước lượng OLS là không chệch nhưng không nhất quán.
D. Mô hình có khả năng bị phương sai sai số thay đổi.
20. Khi kiểm định sự tồn tại của tự tương quan bậc nhất (first-order autocorrelation) trong phần dư của mô hình hồi quy, kiểm định nào sau đây thường được sử dụng?
A. Kiểm định F.
B. Kiểm định Breusch-Pagan.
C. Kiểm định Durbin-Watson.
D. Kiểm định Hausman.
21. Trong thống kê suy luận, ‘ước lượng không chệch’ (unbiased estimator) có nghĩa là gì?
A. Ước lượng đó luôn bằng với tham số dân số thực.
B. Giá trị kỳ vọng (expected value) của ước lượng bằng với tham số dân số thực.
C. Ước lượng có phương sai nhỏ nhất trong tất cả các ước lượng có thể.
D. Ước lượng đó không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại lai.
22. Giả sử bạn đang ước lượng một mô hình hồi quy và phát hiện ra rằng phương sai của sai số thay đổi tùy thuộc vào giá trị của một biến độc lập. Hiện tượng này được gọi là gì?
A. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).
B. Tự tương quan (Autocorrelation).
C. Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).
D. Nội sinh (Endogeneity).
23. Khi phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp theo đường cong Phillips, các nhà kinh tế thường sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian. Nếu họ phát hiện rằng có sự dịch chuyển (shift) của đường cong Phillips theo thời gian, điều này có thể ám chỉ rằng:
A. Lạm phát và thất nghiệp không có mối quan hệ tuyến tính.
B. Các kỳ vọng về lạm phát hoặc các cú sốc nguồn cung đã thay đổi.
C. Chỉ có thể phân tích mối quan hệ này bằng dữ liệu cắt ngang.
D. Việc sử dụng phương pháp OLS là không phù hợp.
24. Trong kiểm định giả thuyết, ‘mức ý nghĩa’ (significance level) thường được ký hiệu là alpha (α). Alpha đại diện cho:
A. Xác suất mắc lỗi loại II (Type II error).
B. Xác suất mắc lỗi loại I (Type I error).
C. Giá trị P-value của thống kê kiểm định.
D. Sức mạnh của kiểm định (power of the test).
25. Khi thực hiện kiểm định F trong một mô hình hồi quy đa biến, giá trị F-statistic cao và giá trị p-value thấp (nhỏ hơn mức ý nghĩa đã chọn) thường dẫn đến kết luận nào?
A. Tất cả các biến độc lập đều không có ý nghĩa thống kê.
B. Ít nhất một trong các biến độc lập có tác động có ý nghĩa thống kê lên biến phụ thuộc.
C. Mô hình hồi quy có khả năng bị đa cộng tuyến nghiêm trọng.
D. Các giả định của mô hình OLS đã bị vi phạm nghiêm trọng.
26. Nếu một nhà kinh tế phát hiện rằng sai số trong mô hình hồi quy có ‘phương sai thay đổi’ (heteroscedasticity), điều này có nghĩa là:
A. Mức độ phân tán của sai số thay đổi tùy thuộc vào giá trị của ít nhất một biến độc lập.
B. Các sai số không có tương quan với nhau.
C. Các sai số tuân theo phân phối chuẩn.
D. Mô hình đã bao gồm tất cả các biến quan trọng và không có sai sót.
27. Khi một nhà kinh tế sử dụng phương pháp ‘ước lượng hợp nhất’ (pooled OLS) cho dữ liệu bảng, họ đang bỏ qua yếu tố nào?
A. Ảnh hưởng cố định của từng đối tượng (individual fixed effects).
B. Ảnh hưởng cố định theo thời gian (time fixed effects).
C. Cả ảnh hưởng cố định của đối tượng và theo thời gian.
D. Sự biến thiên trong các biến độc lập.
28. Phương pháp ‘bootstrap’ trong thống kê kinh tế thường được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng chính xác các hệ số hồi quy khi có đa cộng tuyến nặng.
B. Tạo ra một tập dữ liệu mới từ dữ liệu gốc bằng cách lấy mẫu có hoàn lại để ước tính sai số chuẩn và khoảng tin cậy.
C. Loại bỏ các điểm dữ liệu ngoại lai (outliers) khỏi tập dữ liệu.
D. Xác định mối quan hệ nhân quả trực tiếp giữa các biến.
29. Khi phân tích dữ liệu kinh tế, ‘lỗi ngoại sinh’ (exogenous variable) là biến mà:
A. Giá trị của nó được xác định bởi các biến khác trong mô hình.
B. Giá trị của nó không bị ảnh hưởng bởi các biến khác trong mô hình và không ảnh hưởng đến chúng.
C. Giá trị của nó bị ảnh hưởng bởi các biến ngoại sinh khác nhưng không ảnh hưởng đến các biến nội sinh.
D. Giá trị của nó bị ảnh hưởng bởi các biến nội sinh trong mô hình.
30. Trong thống kê kinh tế, ‘hệ số biến thiên’ (coefficient of variation) được tính như thế nào và dùng để làm gì?
A. Là tỷ số giữa phương sai và trung bình, dùng để đo lường độ lệch chuẩn.
B. Là tỷ số giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình, dùng để đo lường mức độ phân tán tương đối.
C. Là tỷ số giữa khoảng biến thiên và trung bình, dùng để đo lường độ biến động.
D. Là tỷ số giữa trung bình và độ lệch chuẩn, dùng để đo lường mức độ tin cậy.
31. Khi ước lượng một mô hình hồi quy, hiện tượng ‘đa cộng tuyến’ (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Biến phụ thuộc có tương quan cao với một hoặc nhiều biến độc lập.
B. Các biến độc lập có tương quan cao lẫn nhau.
C. Sai số của mô hình có tương quan với các biến độc lập.
D. Hệ số xác định (R-squared) của mô hình quá thấp.
32. Nếu một nhà kinh tế sử dụng dữ liệu bảng (panel data) để phân tích, họ đang kết hợp loại dữ liệu nào?
A. Dữ liệu cắt ngang (cross-sectional data) chỉ quan sát tại một thời điểm.
B. Dữ liệu chuỗi thời gian (time-series data) chỉ quan sát một đối tượng theo thời gian.
C. Dữ liệu cắt ngang được theo dõi qua nhiều thời điểm khác nhau.
D. Dữ liệu chỉ bao gồm các chỉ báo kinh tế vĩ mô.
33. Trong kiểm định giả thuyết, ‘sai lầm loại II’ (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết vô hiệu (H0) trong khi H0 là đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết vô hiệu (H0) trong khi H0 là sai.
C. Bác bỏ giả thuyết đối (H1) trong khi H1 là sai.
D. Không bác bỏ giả thuyết đối (H1) trong khi H1 là sai.
34. Trong phân tích thống kê, ‘khoảng tin cậy’ (confidence interval) của một tham số tổng thể cung cấp điều gì?
A. Giá trị duy nhất và chính xác nhất của tham số tổng thể.
B. Một phạm vi các giá trị mà tham số tổng thể có khả năng nằm trong đó, với một mức độ tin cậy nhất định.
C. Dự báo về giá trị tương lai của biến phụ thuộc.
D. Tất cả các giá trị có thể có của biến trong tập dữ liệu mẫu.
35. Khi ước lượng tham số tổng thể trong thống kê suy luận, nếu ta tăng kích thước mẫu (n), điều gì thường xảy ra với độ chính xác của ước lượng (ví dụ: khoảng tin cậy)?
A. Độ chính xác của ước lượng giảm đi.
B. Độ chính xác của ước lượng không thay đổi.
C. Độ chính xác của ước lượng tăng lên (khoảng tin cậy hẹp hơn).
D. Độ chính xác của ước lượng phụ thuộc vào phương sai của tổng thể, không phải kích thước mẫu.
36. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm độc lập trong thống kê kinh tế, phương pháp nào thường được sử dụng?
A. Kiểm định t-test cho mẫu ghép cặp (paired t-test).
B. Kiểm định Z-test cho một mẫu.
C. Kiểm định t-test cho hai mẫu độc lập (independent samples t-test).
D. Phân tích phương sai (ANOVA) cho nhiều hơn hai nhóm.
37. Một nhà kinh tế đang phân tích dữ liệu thu nhập và chi tiêu tiêu dùng. Nếu họ sử dụng phương pháp ‘ước lượng bình phương nhỏ nhất’ (Ordinary Least Squares – OLS), mục tiêu chính của phương pháp này là gì?
A. Tối thiểu hóa tổng giá trị tuyệt đối của sai số giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo.
B. Tối thiểu hóa tổng bình phương của sai số giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo.
C. Tối đa hóa tổng bình phương của sai số giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo.
D. Tìm kiếm mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến thu nhập và chi tiêu tiêu dùng.
38. Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất ý nghĩa của ‘hệ số xác định’ (R-squared) trong mô hình hồi quy tuyến tính?
A. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
B. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu dựa trên sai số chuẩn của ước lượng.
C. Khả năng dự báo của mô hình khi áp dụng cho dữ liệu mới, chưa từng thấy.
D. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của các biến độc lập được giải thích bởi biến phụ thuộc.
39. Trong kiểm định giả thuyết thống kê, ‘sai lầm loại I’ (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết vô hiệu (H0) trong khi H0 là đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết vô hiệu (H0) trong khi H0 là sai.
C. Bác bỏ giả thuyết đối (H1) trong khi H1 là sai.
D. Không bác bỏ giả thuyết đối (H1) trong khi H1 là đúng.
40. Trong phân tích hồi quy, ‘sai số chuẩn của hệ số’ (standard error of the coefficient) dùng để đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp tổng thể của mô hình.
B. Độ không chắc chắn hoặc biến động của ước lượng hệ số hồi quy.
C. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích.
D. Mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
41. Trong phân tích thống kê kinh tế, khi nào nhà kinh tế thường sử dụng phương pháp hồi quy bội (multiple regression) thay vì hồi quy đơn biến (simple regression)?
A. Khi muốn mô tả mối quan hệ giữa hai biến duy nhất trong một tập dữ liệu nhỏ.
B. Khi xem xét ảnh hưởng của một biến độc lập lên biến phụ thuộc, bỏ qua các yếu tố ngoại lai.
C. Khi cần phân tích ảnh hưởng đồng thời của nhiều biến độc lập lên một biến phụ thuộc, kiểm soát các yếu tố khác.
D. Khi dữ liệu có dạng chuỗi thời gian và cần dự báo xu hướng tương lai một cách chính xác nhất.
42. Trong ngữ cảnh của thống kê kinh tế, ‘tính dừng’ (stationarity) của một chuỗi thời gian có ý nghĩa gì?
A. Chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm ổn định theo thời gian.
B. Các thuộc tính thống kê của chuỗi (như trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian.
C. Chuỗi thời gian chỉ chứa các biến động ngẫu nhiên không thể dự đoán.
D. Chuỗi thời gian có tính mùa vụ rõ rệt và lặp lại đều đặn.
43. Trong thống kê kinh tế, ‘phân phối chuẩn’ (normal distribution) được xem là quan trọng vì lý do nào chính?
A. Nó có thể mô tả chính xác mọi loại dữ liệu kinh tế, kể cả dữ liệu rời rạc.
B. Nhiều phương pháp thống kê suy luận dựa trên giả định về sự phân phối chuẩn của dữ liệu hoặc sai số.
C. Nó luôn có dạng đối xứng hoàn hảo và đỉnh nhọn nhất trong tất cả các phân phối.
D. Nó có thể được sử dụng để tính toán xác suất cho mọi biến ngẫu nhiên, bất kể tính chất của biến đó.
44. Giả sử một mô hình kinh tế sử dụng biến ‘lạm phát’ và ‘lãi suất’. Nếu kiểm định Granger causality cho thấy lạm phát không gây ra (Granger cause) lãi suất, điều đó có ý nghĩa gì?
A. Lạm phát và lãi suất hoàn toàn không có mối liên hệ với nhau.
B. Việc biết giá trị quá khứ của lạm phát không giúp dự đoán giá trị tương lai của lãi suất tốt hơn so với việc chỉ dùng giá trị quá khứ của lãi suất.
C. Lãi suất là nguyên nhân duy nhất gây ra lạm phát.
D. Lạm phát luôn xảy ra sau lãi suất một khoảng thời gian cố định.
45. Khái niệm ‘hồi quy với biến giả’ (regression with dummy variables) trong kinh tế thường được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng mối quan hệ giữa hai biến liên tục.
B. Kiểm soát ảnh hưởng của các biến định tính hoặc phân loại (ví dụ: giới tính, vùng miền) lên biến phụ thuộc.
C. Mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp.
D. Giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
46. Khi phân tích kinh tế định lượng, nếu phát hiện có ‘hiện tượng tự tương quan’ (autocorrelation) trong phần dư của mô hình hồi quy, điều này thường vi phạm giả định nào của OLS?
A. Giả định về tính độc lập của các quan sát.
B. Giả định về phương sai sai số không đổi (homoscedasticity).
C. Giả định về phân phối chuẩn của sai số.
D. Giả định về không có đa cộng tuyến hoàn hảo.
47. Giả sử một nghiên cứu thống kê kinh tế tìm thấy hệ số tương quan Pearson giữa chi tiêu quảng cáo và doanh thu là 0.85. Điều này cho thấy mối quan hệ gì giữa hai biến này?
A. Không có mối liên hệ tuyến tính nào giữa chi tiêu quảng cáo và doanh thu.
B. Có một mối quan hệ tuyến tính nghịch biến mạnh mẽ giữa chi tiêu quảng cáo và doanh thu.
C. Có một mối quan hệ tuyến tính đồng biến mạnh mẽ giữa chi tiêu quảng cáo và doanh thu.
D. Chi tiêu quảng cáo là nguyên nhân duy nhất gây ra sự thay đổi trong doanh thu.
48. Khi phân tích dữ liệu kinh tế bằng chuỗi thời gian, phương pháp ‘làm sai lệch dữ liệu’ (detrending) thường được sử dụng để làm gì?
A. Tăng cường tính ngẫu nhiên của chuỗi.
B. Loại bỏ xu hướng dài hạn để làm nổi bật các thành phần khác như tính mùa vụ hoặc chu kỳ.
C. Ước lượng chính xác hơn các biến động ngẫu nhiên (random fluctuations).
D. Tạo ra một chuỗi thời gian dừng (stationary time series) bằng cách thêm nhiễu.
49. Trong phân tích kinh tế, khái niệm ‘độ lệch chuẩn’ (standard deviation) dùng để đo lường điều gì?
A. Giá trị trung bình của tập dữ liệu.
B. Sự phân tán hoặc mức độ biến động của các điểm dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
C. Tần suất xuất hiện của một giá trị cụ thể trong tập dữ liệu.
D. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
50. Trong phân tích định lượng kinh tế, khái niệm ‘hồi quy lượng tử’ (quantile regression) khác với hồi quy OLS ở điểm nào?
A. Hồi quy lượng tử chỉ tập trung vào việc tối thiểu hóa tổng bình phương sai số.
B. Hồi quy lượng tử cho phép ước lượng mối quan hệ giữa biến độc lập và các lượng tử (percentiles) khác nhau của biến phụ thuộc, không chỉ trung bình.
C. Hồi quy lượng tử chỉ áp dụng cho dữ liệu chuỗi thời gian.
D. Hồi quy lượng tử yêu cầu tất cả các biến phải có phân phối chuẩn.
51. Hệ số xác định R-squared trong mô hình hồi quy tuyến tính cho biết điều gì?
A. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến độc lập được giải thích bởi các biến phụ thuộc.
B. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập riêng lẻ lên biến phụ thuộc.
D. Độ lớn của sai số chuẩn của mô hình.
52. Một nhà kinh tế sử dụng phương pháp ARIMA để dự báo doanh số bán hàng trong tương lai. Phương pháp này chủ yếu dựa trên việc mô hình hóa mối quan hệ nào?
A. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập khác.
B. Mối quan hệ giữa các giá trị quá khứ của chuỗi thời gian với chính nó.
C. Mối quan hệ giữa các quan sát trong các mẫu độc lập khác nhau.
D. Mối quan hệ giữa các biến định tính.
53. Một nhà kinh tế đang nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp, và họ sử dụng dữ liệu từ nhiều quốc gia tại một thời điểm nhất định. Loại dữ liệu này được gọi là gì?
A. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series data).
B. Dữ liệu bảng (Panel data).
C. Dữ liệu chéo (Cross-sectional data).
D. Dữ liệu hỗn hợp (Pooled data).
54. Trong phân tích kinh tế, ‘hiện tượng đa cộng tuyến’ (multicollinearity) xảy ra khi nào trong mô hình hồi quy tuyến tính bội?
A. Khi biến phụ thuộc có mối tương quan mạnh với một hoặc nhiều biến độc lập.
B. Khi các biến độc lập có tương quan tuyến tính cao với nhau.
C. Khi sai số của mô hình có phương sai không đổi.
D. Khi có sự tự tương quan trong sai số của mô hình.
55. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, ‘sai lầm loại I’ (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không (H0) khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không (H0) khi nó thực sự sai.
C. Bác bỏ giả thuyết không (H0) khi nó thực sự sai.
D. Chấp nhận giả thuyết không (H0) khi nó thực sự đúng.
56. Một nhà kinh tế muốn so sánh mức thu nhập trung bình của hai nhóm người lao động: nhóm có bằng đại học và nhóm không có bằng đại học. Phương pháp thống kê nào là phù hợp nhất để kiểm định xem sự khác biệt về thu nhập trung bình giữa hai nhóm này có ý nghĩa thống kê hay không?
A. Phân tích hồi quy đa biến.
B. Kiểm định t độc lập (Independent samples t-test).
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định chi-bình phương (Chi-squared test).
57. Trong mô hình kinh tế lượng, khi các giả định của OLS bị vi phạm nghiêm trọng, đặc biệt là về tính độc lập và phân phối chuẩn của sai số, phương pháp ước lượng nào có thể được xem xét thay thế?
A. Ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood Estimation – MLE).
B. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares – GLS).
C. Phương pháp moment tổng quát (Generalized Method of Moments – GMM).
D. Tất cả các phương pháp trên.
58. Khi thực hiện phân tích hồi quy, giả định ‘sai số tuân theo phân phối chuẩn’ (normality of errors) là quan trọng cho mục đích gì?
A. Đảm bảo các ước lượng hệ số là không chệch.
B. Đảm bảo các ước lượng hệ số là hiệu quả nhất (BLUE – Best Linear Unbiased Estimators).
C. Đảm bảo kiểm định t và F là hợp lệ, đặc biệt với cỡ mẫu nhỏ.
D. Giúp mô hình có hệ số xác định R-squared cao hơn.
59. Một nhà kinh tế muốn ước lượng tác động của giáo dục lên thu nhập. Họ sử dụng dữ liệu về trình độ học vấn và thu nhập của một nhóm người. Nếu họ sử dụng ‘trình độ học vấn’ như một biến độc lập trong mô hình hồi quy, thì biến này thuộc loại nào?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập định tính (Qualitative independent variable).
C. Biến độc lập định lượng (Quantitative independent variable).
D. Biến kiểm soát (Control variable).
60. Trong phân tích thống kê, ‘khoảng tin cậy’ (confidence interval) cho một tham số dân số (ví dụ: trung bình) cung cấp một phạm vi các giá trị mà:
A. Chắc chắn chứa giá trị thực của tham số dân số.
B. Có khả năng cao chứa giá trị thực của tham số dân số, với một mức độ tin cậy nhất định.
C. Chỉ chứa giá trị ước lượng của tham số dân số từ mẫu.
D. Chắc chắn không chứa giá trị thực của tham số dân số.
61. Trong thống kê kinh tế, ‘hồi quy logistic’ (logistic regression) thường được sử dụng khi biến phụ thuộc là gì?
A. Một biến liên tục.
B. Một biến phân loại nhị phân (ví dụ: có/không, thành công/thất bại).
C. Một biến đếm.
D. Một biến định danh.
62. Khi phân tích dữ liệu kinh tế, ‘phân tích nhân tố’ (factor analysis) được sử dụng chủ yếu để làm gì?
A. Ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
B. Giảm số chiều của một tập dữ liệu bằng cách xác định các biến tiềm ẩn (latent variables) giải thích mối tương quan giữa các biến quan sát.
C. Dự báo giá trị của một biến duy nhất dựa trên nhiều biến khác.
D. Kiểm định sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm.
63. Trong thống kê mô tả, trung vị (median) là giá trị ở giữa của một tập dữ liệu đã được sắp xếp. Trung vị thường được ưa dùng hơn trung bình (mean) khi nào?
A. Khi dữ liệu có phân phối chuẩn.
B. Khi dữ liệu không có giá trị ngoại lệ (outliers).
C. Khi dữ liệu có phân phối lệch hoặc chứa các giá trị ngoại lệ.
D. Khi cần tính toán độ lệch chuẩn.
64. Trong mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản Y = β₀ + β₁X + ε, sai số chuẩn của hệ số hồi quy (standard error of the regression coefficient) dùng để làm gì?
A. Đo lường sự thay đổi của biến phụ thuộc Y khi X không đổi.
B. Đo lường sự không chắc chắn hoặc độ biến động của ước lượng hệ số hồi quy β₁.
C. Đo lường tổng phương sai của biến Y.
D. Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa X và Y.
65. Trong thống kê kinh tế, khi phân tích mối quan hệ giữa chi tiêu tiêu dùng và thu nhập khả dụng, nếu hệ số tương quan Pearson là 0.85, điều này cho thấy điều gì?
A. Có mối quan hệ tuyến tính âm mạnh mẽ giữa chi tiêu tiêu dùng và thu nhập khả dụng.
B. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa chi tiêu tiêu dùng và thu nhập khả dụng.
C. Có mối quan hệ tuyến tính dương mạnh mẽ giữa chi tiêu tiêu dùng và thu nhập khả dụng.
D. Có mối quan hệ phi tuyến tính giữa chi tiêu tiêu dùng và thu nhập khả dụng.
66. Khi một nhà kinh tế phân tích dữ liệu GDP của một quốc gia qua nhiều năm, họ nhận thấy một xu hướng tăng trưởng rõ rệt. Đây là một ví dụ về loại phân tích nào?
A. Thống kê chéo (Cross-sectional statistics).
B. Thống kê chuỗi thời gian (Time-series statistics).
C. Thống kê suy luận (Inferential statistics).
D. Thống kê mô tả (Descriptive statistics).
67. Giả sử một nhà kinh tế đang nghiên cứu tác động của lãi suất lên đầu tư doanh nghiệp. Nếu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội với biến phụ thuộc là ‘Đầu tư’ và biến độc lập là ‘Lãi suất’, ‘GDP’, ‘Lạm phát’, và kết quả cho thấy hệ số của ‘Lãi suất’ là âm và có ý nghĩa thống kê, điều này hàm ý điều gì?
A. Khi lãi suất tăng, đầu tư doanh nghiệp có xu hướng tăng, giữ nguyên các yếu tố khác.
B. Khi lãi suất tăng, đầu tư doanh nghiệp có xu hướng giảm, giữ nguyên các yếu tố khác.
C. Lãi suất không có tác động đáng kể đến đầu tư doanh nghiệp.
D. Khi lãi suất giảm, đầu tư doanh nghiệp có xu hướng giảm, giữ nguyên các yếu tố khác.
68. Khi kiểm tra giả thuyết về sự khác biệt giữa hai trung bình dân số với giả định phương sai bằng nhau, phương pháp nào thường được sử dụng?
A. Kiểm định Z.
B. Kiểm định t với phương sai gộp (Pooled variance t-test).
C. Kiểm định chi-bình phương.
D. Kiểm định F.
69. Một nhà kinh tế đang nghiên cứu tác động của chính sách tiền tệ lên lạm phát. Họ thu thập dữ liệu về lãi suất chính sách, cung tiền và tỷ lệ lạm phát. Nếu họ sử dụng mô hình Vector Autoregression (VAR), mục tiêu chính của họ là gì?
A. Ước lượng tác động trực tiếp của một biến lên một biến khác.
B. Mô hình hóa và phân tích mối quan hệ động giữa nhiều biến kinh tế vĩ mô.
C. Kiểm định sự khác biệt về trung bình giữa các nhóm.
D. Xác định mối quan hệ nhân quả đơn lẻ.
70. Trong phân tích dữ liệu kinh tế, ‘hồi quy với sai số chuẩn mạnh mẽ’ (robust standard errors) được sử dụng để khắc phục vấn đề gì?
A. Đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
B. Tự tương quan và/hoặc phương sai sai số thay đổi.
C. Hiện tượng nội sinh (endogeneity).
D. Thiếu biến quan trọng trong mô hình.
71. Khi ước lượng một mô hình hồi quy OLS và phát hiện phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), điều này ảnh hưởng như thế nào đến các ước lượng hệ số và kiểm định giả thuyết?
A. Các ước lượng hệ số vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả, và sai số chuẩn bị ước lượng sai.
B. Các ước lượng hệ số trở nên chệch và không hiệu quả, sai số chuẩn cũng bị ước lượng sai.
C. Các ước lượng hệ số vẫn không chệch và hiệu quả, kiểm định giả thuyết vẫn đáng tin cậy.
D. Các ước lượng hệ số trở nên chệch nhưng vẫn hiệu quả, sai số chuẩn vẫn đúng.
72. Trong phân tích chuỗi thời gian, khái niệm ‘tự tương quan’ (autocorrelation) đề cập đến mối quan hệ giữa các quan sát trong một chuỗi thời gian tại các thời điểm khác nhau. Tự tương quan dương trong một chuỗi thời gian kinh tế thường cho thấy điều gì?
A. Các giá trị hiện tại có xu hướng ngược chiều với các giá trị trước đó.
B. Các giá trị hiện tại có xu hướng tương đồng với các giá trị trước đó.
C. Không có mối liên hệ giữa các giá trị hiện tại và trước đó.
D. Các giá trị có xu hướng dao động ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình.
73. Trong thống kê kinh tế, độ lệch chuẩn (standard deviation) của một mẫu được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Giá trị trung bình của dữ liệu.
B. Độ trải rộng hoặc phân tán của các điểm dữ liệu so với giá trị trung bình của chúng.
C. Xu hướng trung tâm của dữ liệu.
D. Tần suất xuất hiện của các giá trị trong mẫu.
74. Phân tích hồi quy có thể được sử dụng để ước lượng ‘độ co giãn của cầu’ (elasticity of demand). Nếu độ co giãn của cầu theo giá là -2.5, điều này có nghĩa là gì?
A. Khi giá tăng 1%, lượng cầu giảm 2.5%.
B. Khi giá giảm 1%, lượng cầu tăng 2.5%.
C. Khi giá tăng 1%, lượng cầu tăng 2.5%.
D. Khi giá giảm 1%, lượng cầu giảm 2.5%.
75. Một nhà kinh tế muốn kiểm định xem liệu mức chi tiêu cho quảng cáo có ảnh hưởng đáng kể đến doanh số bán hàng hay không. Họ thu thập dữ liệu và thực hiện hồi quy. Nếu giá trị p-value cho hệ số của biến ‘Chi tiêu quảng cáo’ là 0.02 tại mức ý nghĩa 5% (0.05), kết luận nào sau đây là hợp lý?
A. Không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không (H0) rằng chi tiêu quảng cáo không ảnh hưởng đến doanh số bán hàng.
B. Có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không (H0) và kết luận rằng chi tiêu quảng cáo có ảnh hưởng đáng kể đến doanh số bán hàng.
C. Chi tiêu quảng cáo có ảnh hưởng tiêu cực đến doanh số bán hàng.
D. Kết quả không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
76. Trong thống kê kinh tế, ‘ước lượng GMM’ (Generalized Method of Moments) thường được sử dụng khi nào?
A. Khi có các biến nội sinh (endogenous variables) và cần sử dụng biến công cụ (instrumental variables).
B. Khi dữ liệu có tính tự tương quan cao.
C. Khi chỉ có một biến phụ thuộc và một biến độc lập.
D. Khi cần phân tích dữ liệu chéo (cross-sectional data) mà không có biến nội sinh.
77. Trong phân tích dữ liệu kinh tế, ‘biến giả’ (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường tác động của các biến định tính (categorical variables) như giới tính, vùng miền.
B. Ước lượng mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
C. Kiểm tra tính tự tương quan của sai số.
D. Giảm thiểu tác động của đa cộng tuyến.
78. Trong phân tích kinh tế, ‘hệ số xác định’ (R-squared) trong mô hình hồi quy cho biết điều gì?
A. Tỷ lệ phần trăm sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
B. Mức độ ý nghĩa thống kê của từng biến độc lập riêng lẻ.
C. Sai số chuẩn của ước lượng các hệ số hồi quy.
D. Độ lớn của các hệ số hồi quy, cho biết mức độ ảnh hưởng tuyệt đối.
79. Một nhà kinh tế lượng sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian để phân tích lạm phát. Yếu tố nào sau đây là đặc trưng quan trọng cần xem xét khi mô hình hóa dữ liệu chuỗi thời gian?
A. Tính tự tương quan (autocorrelation) giữa các quan sát liên tiếp.
B. Tính ngoại lai (outliers) trong tập dữ liệu.
C. Sự phân phối chuẩn của dữ liệu.
D. Độ lệch chuẩn của dữ liệu.
80. Trong thống kê kinh tế, ‘sai số chuẩn của hồi quy’ (standard error of the regression) đo lường điều gì?
A. Độ lệch trung bình của các giá trị quan sát so với đường hồi quy ước lượng.
B. Mức độ biến động của các biến độc lập.
C. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.
D. Độ tin cậy của hệ số xác định (R-squared).
81. Khi ước lượng mô hình hồi quy, nếu các giả định cổ điển của mô hình OLS (Ordinary Least Squares) bị vi phạm, thì các ước lượng thu được sẽ có đặc điểm gì?
A. Các ước lượng có thể chệch (biased) và không hiệu quả (inefficient).
B. Các ước lượng sẽ luôn không chệch (unbiased) nhưng kém hiệu quả hơn.
C. Các ước lượng sẽ luôn hiệu quả (efficient) nhưng có thể chệch.
D. Các ước lượng sẽ không chệch và hiệu quả, nhưng sai số chuẩn sẽ sai lệch.
82. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa giá trung bình của hai sản phẩm cạnh tranh, tiêu chí nào sau đây là quan trọng nhất để lựa chọn phương pháp thống kê phù hợp?
A. Tính độc lập hoặc phụ thuộc của các mẫu dữ liệu giá.
B. Độ lệch chuẩn của giá của mỗi sản phẩm.
C. Kích thước mẫu của mỗi nhóm sản phẩm.
D. Kiểu phân phối của dữ liệu giá (ví dụ: chuẩn, phi chuẩn).
83. Nếu một mô hình kinh tế có hiện tượng tự tương quan bậc nhất (first-order autocorrelation) trong sai số, phương pháp ước lượng nào thường được khuyến nghị để khắc phục?
A. Ước lượng FGLS (Feasible Generalized Least Squares) hoặc sử dụng các phương pháp khắc phục sai số chuẩn.
B. Sử dụng OLS (Ordinary Least Squares) và bỏ qua vấn đề.
C. Thực hiện phân tích phương sai.
D. Chỉ sử dụng các biến độc lập có ý nghĩa thống kê.
84. Một nhà kinh tế muốn phân tích mối quan hệ giữa giá cả và số lượng hàng hóa được cung ứng trên thị trường. Phương pháp nào thường được sử dụng để ước lượng đường cung?
A. Phân tích hồi quy, với giá là biến độc lập và lượng cung là biến phụ thuộc.
B. Kiểm định t-test để so sánh lượng cung ở các mức giá khác nhau.
C. Phân tích chuỗi thời gian về biến động giá và lượng cung.
D. Phân tích phương sai (ANOVA) để xác định yếu tố ảnh hưởng đến lượng cung.
85. Trong thống kê kinh tế, ‘phân tích nhân tố’ (factor analysis) thường được sử dụng để làm gì?
A. Giảm số lượng biến bằng cách xác định các nhân tố tiềm ẩn chung giải thích mối quan hệ giữa các biến quan sát.
B. Ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
C. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm.
D. Phân tích sự biến động theo thời gian.
86. Nhà kinh tế muốn phân tích ảnh hưởng của lãi suất đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp. Phương pháp nào giúp kiểm định xem ảnh hưởng này có khác biệt đáng kể giữa các ngành công nghiệp khác nhau không?
A. Phân tích phương sai (ANOVA) hoặc hồi quy với biến giả.
B. Phân tích tương quan.
C. Kiểm định t-test cho mẫu độc lập.
D. Phân tích chuỗi thời gian.
87. Nhà nghiên cứu muốn xác định liệu có sự thay đổi cấu trúc trong mối quan hệ giữa GDP và tỷ lệ thất nghiệp trước và sau một cuộc khủng hoảng kinh tế hay không. Phương pháp thống kê nào là phù hợp nhất?
A. Kiểm định thay đổi cấu trúc (Structural Break Test), ví dụ như Chow test.
B. Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity Test).
C. Kiểm định tự tương quan (Autocorrelation Test).
D. Kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian (Stationarity Test).
88. Trong thống kê kinh tế, khái niệm ‘hồi quy’ được sử dụng chủ yếu để làm gì?
A. Ước lượng mối quan hệ tuyến tính giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập.
B. Phân tích sự biến động ngẫu nhiên của dữ liệu mà không xét đến các yếu tố khác.
C. Mô tả đặc điểm trung tâm của một tập dữ liệu duy nhất, như giá trị trung bình hoặc trung vị.
D. Kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai nhóm mẫu độc lập.
89. Trong thống kê kinh tế, ‘kiểm định Granger’ được sử dụng để xác định điều gì giữa hai chuỗi thời gian?
A. Liệu một chuỗi thời gian có dự báo được chuỗi thời gian kia hay không.
B. Mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa hai chuỗi.
C. Tính đồng nhất phương sai của hai chuỗi.
D. Sự khác biệt về giá trị trung bình của hai chuỗi.
90. Trong thống kê kinh tế, ‘kiểm định Jarque-Bera’ được sử dụng để đánh giá tiêu chuẩn nào của phần dư trong mô hình hồi quy?
A. Tính chuẩn tắc (Normality) của phân phối phần dư.
B. Tính đồng nhất phương sai (Homoskedasticity) của phần dư.
C. Tính không có tự tương quan (No Autocorrelation) của phần dư.
D. Tính độc lập của các quan sát.
91. Nếu một nhà kinh tế muốn so sánh hiệu quả hoạt động của các chi nhánh ngân hàng dựa trên lợi nhuận, và có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận (ví dụ: quy mô chi nhánh, số lượng nhân viên, vị trí địa lý), phương pháp thống kê nào có thể giúp phân tích đồng thời nhiều yếu tố này?
A. Hồi quy bội (Multiple Regression).
B. Phân tích tương quan đơn giản.
C. Kiểm định giả thuyết về một mẫu.
D. Phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA).
92. Khi một nhà kinh tế thực hiện phân tích hồi quy và phát hiện phần dư (residuals) có xu hướng tăng dần theo giá trị của biến độc lập, hiện tượng này được gọi là gì?
A. Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).
B. Tự tương quan (Autocorrelation).
C. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).
D. Chệch (Bias).
93. Nhà kinh tế muốn kiểm định xem yếu tố ‘giáo dục’ có tác động độc lập đến ‘thu nhập’ hay không, sau khi đã kiểm soát các yếu tố khác như kinh nghiệm làm việc. Phương pháp nào là phù hợp để tách biệt tác động này?
A. Hồi quy bội (Multiple Regression) với ‘giáo dục’ và ‘kinh nghiệm’ là các biến độc lập.
B. Phân tích tương quan giữa ‘giáo dục’ và ‘thu nhập’.
C. Kiểm định t-test cho hai mẫu độc lập.
D. Phân tích chuỗi thời gian.
94. Nhà kinh tế muốn nghiên cứu tác động của đầu tư vào giáo dục đến năng suất lao động. Nếu có khả năng các yếu tố như ‘năng lực bẩm sinh’ ảnh hưởng đến cả hai, thì đây là vấn đề của:
A. Biến bị bỏ sót (Omitted Variable Bias).
B. Đa cộng tuyến.
C. Phương sai sai số thay đổi.
D. Tự tương quan.
95. Nếu một mô hình kinh tế có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) nghiêm trọng giữa các biến độc lập, điều này có thể dẫn đến hệ quả gì?
A. Ước lượng các hệ số hồi quy trở nên không ổn định và có sai số chuẩn lớn.
B. Ước lượng các hệ số hồi quy trở nên chệch.
C. Hệ số xác định (R-squared) sẽ bị thổi phồng một cách giả tạo.
D. Các biến độc lập sẽ không còn ý nghĩa thống kê.
96. Trong phân tích kinh tế, ‘hệ số beta’ trong mô hình hồi quy có ý nghĩa gì?
A. Nó đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập tương ứng thay đổi một đơn vị, giữ các biến khác không đổi.
B. Nó cho biết mức độ biến động của biến độc lập.
C. Nó đo lường sai số chuẩn của ước lượng.
D. Nó chỉ ra mối quan hệ giữa hai biến độc lập.
97. Trong thống kê kinh tế, khi phân tích dữ liệu bảng (panel data), một trong những lợi ích chính là gì?
A. Tăng số lượng quan sát và khả năng kiểm soát các biến không quan sát được.
B. Đảm bảo tính độc lập của tất cả các quan sát.
C. Loại bỏ hoàn toàn hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
D. Chỉ có thể phân tích mối quan hệ giữa các biến tại một thời điểm duy nhất.
98. Trong phân tích định lượng kinh tế, khái niệm ‘kiểm định đồng nhất’ (homogeneity test) thường được sử dụng để đánh giá điều gì trong mô hình hồi quy?
A. Sự giống nhau của các hệ số hồi quy giữa các nhóm hoặc giai đoạn khác nhau.
B. Tính tuyến tính của mối quan hệ giữa các biến.
C. Sự phân phối chuẩn của phần dư.
D. Tính độc lập của các quan sát.
99. Một nhà kinh tế muốn phân tích tác động của chi tiêu quảng cáo đến doanh số bán hàng của một sản phẩm. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để thực hiện điều này?
A. Phân tích hồi quy đơn giản để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa chi tiêu quảng cáo và doanh số.
B. Kiểm định t-test để so sánh doanh số trước và sau chiến dịch quảng cáo.
C. Phân tích phương sai (ANOVA) để so sánh doanh số giữa các vùng có chi tiêu quảng cáo khác nhau.
D. Phân tích chuỗi thời gian để dự báo doanh số dựa trên các yếu tố mùa vụ.
100. Nhà kinh tế muốn phân tích tác động của chính sách tiền tệ đến lạm phát. Nếu dữ liệu cho thấy lạm phát có xu hướng ‘trễ’ (lagged) so với các thay đổi trong chính sách tiền tệ, phương pháp nào là phù hợp để đưa yếu tố trễ này vào mô hình?
A. Sử dụng các biến trễ (lagged variables) của chính sách tiền tệ trong mô hình hồi quy.
B. Chỉ sử dụng các biến tại thời điểm hiện tại.
C. Thực hiện phân tích phương sai.
D. Chỉ phân tích mối quan hệ tương quan.
101. Một nhà kinh tế học tin rằng có mối quan hệ đồng biến giữa chi tiêu chính phủ và tăng trưởng GDP. Loại phân tích thống kê nào phù hợp nhất để kiểm định giả thuyết này?
A. Phân tích tương quan và hồi quy.
B. Kiểm định t-test độc lập.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định Chi-squared.
102. Khi nào ‘sai lầm loại II’ (Type II error) xảy ra trong kiểm định giả thuyết thống kê?
A. Khi chấp nhận giả thuyết không (H0) trong khi nó thực sự sai.
B. Khi bác bỏ giả thuyết không (H0) trong khi nó thực sự đúng.
C. Khi bác bỏ giả thuyết đối (H1) khi nó sai.
D. Khi chấp nhận giả thuyết đối (H1) khi nó đúng.
103. Trong thống kê kinh tế, khi phân tích mối quan hệ giữa biến độc lập ‘Chi tiêu quảng cáo’ và biến phụ thuộc ‘Doanh thu’, nếu hệ số tương quan Pearson (r) có giá trị là 0.85, điều này cho thấy điều gì?
A. Có mối quan hệ tuyến tính mạnh, chiều dương giữa chi tiêu quảng cáo và doanh thu.
B. Có mối quan hệ tuyến tính yếu, chiều âm giữa chi tiêu quảng cáo và doanh thu.
C. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa chi tiêu quảng cáo và doanh thu.
D. Có mối quan hệ phi tuyến tính mạnh giữa chi tiêu quảng cáo và doanh thu.
104. Một nhà thống kê kinh tế đang kiểm định xem chiến dịch marketing mới có làm tăng doanh số bán hàng hay không. Giả thuyết không (H0) sẽ phát biểu điều gì?
A. Chiến dịch marketing mới không có tác động đến doanh số bán hàng.
B. Chiến dịch marketing mới có tác động tích cực đến doanh số bán hàng.
C. Doanh số bán hàng tăng lên do chiến dịch marketing.
D. Doanh số bán hàng không thay đổi.
105. Mục tiêu của thống kê suy luận là gì?
A. Sử dụng dữ liệu từ mẫu để đưa ra kết luận về tổng thể.
B. Mô tả và tóm tắt các đặc điểm của dữ liệu trong mẫu.
C. Tìm kiếm các mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
D. Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ.
106. Trong phân tích hồi quy, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính mạnh với nhau.
B. Biến phụ thuộc có tương quan mạnh với các biến độc lập.
C. Có sự sai lệch hệ thống trong dữ liệu.
D. Tất cả các biến độc lập đều không có ý nghĩa thống kê.
107. Trong điều tra mẫu, sai số lấy mẫu (sampling error) có thể được giảm thiểu bằng cách nào?
A. Tăng kích thước mẫu và sử dụng phương pháp lấy mẫu xác suất thích hợp.
B. Giảm kích thước mẫu.
C. Loại bỏ tất cả các giá trị ngoại lai.
D. Chỉ lấy mẫu từ các nhóm có kết quả tương đồng.
108. Trong phân tích hồi quy, hệ số chặn (intercept) có ý nghĩa gì?
A. Giá trị dự báo của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
B. Mức độ thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Sai số chuẩn của mô hình.
109. Sai số chuẩn (Standard Error) của trung bình mẫu cho biết điều gì về mẫu?
A. Độ biến động trung bình của các trung bình mẫu có thể thu được từ tổng thể.
B. Độ biến động của các giá trị trong mẫu so với trung bình của mẫu đó.
C. Độ lệch chuẩn của toàn bộ tổng thể nghiên cứu.
D. Tỷ lệ các giá trị ngoại lai trong mẫu.
110. Trong phân tích chuỗi thời gian, chỉ số Dow Jones Industrial Average (DJIA) biến động theo ngày, tháng, năm. Phương pháp thống kê nào thường được sử dụng để mô hình hóa và dự báo các biến động này?
A. Mô hình ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average).
B. Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản.
C. Kiểm định Chi-squared.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
111. Một doanh nghiệp khảo sát ý kiến khách hàng về sản phẩm mới và thu thập được dữ liệu về ‘Mức độ hài lòng’ (thang đo Likert từ 1-5). Loại dữ liệu này thuộc nhóm nào?
A. Dữ liệu định lượng ordinal (thứ bậc).
B. Dữ liệu định tính danh nghĩa.
C. Dữ liệu định lượng khoảng.
D. Dữ liệu định lượng tỷ lệ.
112. Một nhà kinh tế muốn phân tích xu hướng tiêu dùng hộ gia đình theo thời gian. Biến nào sau đây KHÔNG phải là biến độc lập tiềm năng trong mô hình hồi quy?
A. Thu nhập khả dụng của hộ gia đình.
B. Tỷ lệ lạm phát.
C. Mức độ hài lòng của khách hàng về sản phẩm.
D. Niềm tin người tiêu dùng.
113. Phân tích hồi quy cho thấy hệ số của biến ‘Giá’ là âm và có ý nghĩa thống kê. Điều này phản ánh quy luật kinh tế nào?
A. Quy luật cầu (Law of Demand).
B. Quy luật cung (Law of Supply).
C. Quy luật chi phí cơ hội.
D. Quy luật giảm dần của lợi suất cận biên.
114. Khi tính toán khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể, nếu tăng kích thước mẫu (n) trong khi giữ nguyên các yếu tố khác, thì độ rộng của khoảng tin cậy sẽ thay đổi như thế nào?
A. Sẽ hẹp hơn.
B. Sẽ rộng hơn.
C. Không thay đổi.
D. Thay đổi không thể dự đoán trước.
115. Khi phân tích dữ liệu kinh tế, một phương pháp kiểm định giả thuyết cho phép so sánh trung bình của hai hay nhiều nhóm độc lập là gì?
A. Phân tích phương sai (ANOVA).
B. Kiểm định Chi-squared.
C. Hệ số tương quan Pearson.
D. Kiểm định t-test cặp đôi.
116. Nếu một nhà kinh tế muốn ước tính tác động của lãi suất lên tỷ lệ thất nghiệp, và thực hiện phân tích hồi quy, thì biến ‘Lãi suất’ sẽ được coi là biến gì trong mô hình?
A. Biến độc lập (biến giải thích).
B. Biến phụ thuộc (biến được giải thích).
C. Biến kiểm soát.
D. Biến ngoại lai.
117. Khi thực hiện lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, mỗi phần tử trong tổng thể nghiên cứu có đặc điểm quan trọng nào?
A. Mỗi phần tử có xác suất được chọn vào mẫu như nhau và độc lập với các phần tử khác.
B. Chỉ những phần tử có đặc điểm nổi bật nhất mới có xác suất được chọn cao.
C. Xác suất được chọn của mỗi phần tử phụ thuộc vào vị trí địa lý của chúng.
D. Mỗi phần tử chỉ có thể được chọn vào mẫu một lần duy nhất.
118. Trong kiểm định giả thuyết thống kê, ‘sai lầm loại I’ (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không (H0) khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không (H0) khi nó thực sự sai.
C. Bác bỏ giả thuyết đối (H1) khi nó thực sự sai.
D. Chấp nhận giả thuyết đối (H1) khi nó thực sự đúng.
119. Khi nào việc sử dụng trung vị (median) thay vì trung bình (mean) là phù hợp hơn để mô tả xu hướng trung tâm của dữ liệu kinh tế?
A. Khi dữ liệu có nhiều giá trị ngoại lai (outliers) hoặc phân phối bị lệch.
B. Khi dữ liệu có phân phối chuẩn hoàn hảo.
C. Khi cần tính toán tỷ lệ phần trăm biến động của dữ liệu.
D. Khi tất cả các giá trị trong tập dữ liệu đều giống nhau.
120. Giả sử bạn đang sử dụng kiểm định t để so sánh doanh thu trung bình của hai nhóm khách hàng khác nhau. Nếu giá trị p-value thu được là 0.03, với mức ý nghĩa alpha (α) là 0.05, bạn sẽ đưa ra kết luận gì?
A. Không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không (H0), tức là không có sự khác biệt đáng kể về doanh thu trung bình giữa hai nhóm.
B. Bác bỏ giả thuyết không (H0) và chấp nhận giả thuyết đối (H1), tức là có sự khác biệt đáng kể về doanh thu trung bình giữa hai nhóm.
C. Kết quả không đủ tin cậy để đưa ra kết luận vì p-value quá nhỏ.
D. Cần tăng mức ý nghĩa alpha lên 0.10 để có thể đưa ra kết luận.
121. Khi phân tích dữ liệu kinh tế, nếu phát hiện ra phương sai của sai số (error variance) không đồng nhất giữa các nhóm quan sát, hiện tượng này được gọi là gì?
A. Phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).
B. Tự tương quan (Autocorrelation).
C. Đa cộng tuyến (Multicollinearity).
D. Độ lệch (Bias).
122. Nếu một nghiên cứu kinh tế sử dụng dữ liệu thu thập tại một thời điểm cụ thể trên nhiều đơn vị khác nhau (ví dụ: thu nhập và chi tiêu của 1000 hộ gia đình trong năm 2023), loại dữ liệu này được gọi là gì?
A. Dữ liệu chéo (Cross-sectional data).
B. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series data).
C. Dữ liệu bảng (Panel data).
D. Dữ liệu định tính.
123. Trong phân tích hồi quy tuyến tính bội, hệ số xác định R-squared (R²) có giá trị là 0.75. Điều này có ý nghĩa gì đối với mô hình?
A. 75% sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
B. 75% sự biến động của các biến độc lập được giải thích bởi biến phụ thuộc trong mô hình.
C. Mô hình hồi quy có độ chính xác 75% trong việc dự báo giá trị của các biến độc lập.
D. Có 75% khả năng các biến độc lập không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
124. Một nhà kinh tế đang nghiên cứu mối quan hệ giữa số giờ học và điểm thi. Nếu kết quả hồi quy cho thấy hệ số của ‘số giờ học’ là 3.5, điều này ám chỉ điều gì?
A. Mỗi giờ học thêm được dự báo sẽ làm tăng điểm thi thêm 3.5 điểm.
B. Số giờ học không ảnh hưởng đến điểm thi.
C. Điểm thi sẽ giảm 3.5 điểm khi số giờ học tăng 1 đơn vị.
D. Có 3.5% khả năng số giờ học ảnh hưởng đến điểm thi.
125. Trong thống kê mô tả, độ lệch chuẩn (standard deviation) được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Mức độ phân tán hoặc trải rộng của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
B. Giá trị trung tâm của tập dữ liệu.
C. Tần suất xuất hiện của các giá trị khác nhau.
D. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
