Trắc nghiệm kinh tế lượng ứng dụng trong tài chính có đáp án

Trắc nghiệm kinh tế lượng ứng dụng trong tài chính có đáp án Trắc nghiệm kinh tế lượng ứng dụng trong tài chính có đáp án Trắc nghiệm kinh tế lượng ứng dụng trong tài chính có đáp án Trắc nghiệm kinh tế lượng ứng dụng trong tài chính có đáp án Trắc nghiệm kinh tế lượng ứng dụng trong tài chính có đáp án

Trang 1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

BỘ ĐỀ ÔN THI KẾT THÚC HỌC PHẦN:

KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG TRONG TÀI CHÍNH 1

ĐỀ 1

1 Đồ thị rải (scatter plots) là đồ thị:

A Thể hiện tần số xuất hiện của các quan sát

B Thể hiện sự phân tán của một biến

C Thể hiện xu hướng quan hệ của 2 biến số

D Thể hiện sự phân bổ của 1 biến

2 Thành phần xu hướng (trend) của một chuỗi thời gian được mô tả:

A Diễn biến tăng hoặc giảm nhất quán của chuỗi

B Diễn biến tăng và giảm liện tục của chuỗi./

C Thể hiện xu hướng quan hệ của 2 biến số

D Thể hiện sự biến thiên của 1 biến

3 Thành phần chu kỳ (Cyclial component) của một chuỗi thời gian thể hiện sự biến thiên của một chuỗi:

A Tăng hoặc giảm trong 1 năm

B Lặp lại chu kỳ dài hơn 1 năm

C Lặp lại sau 1 thời gian 1 quý

D Lặp lại sau 1 thời gian sáu tháng

4 Thành phần mùa vụ (seasonal component) của một chuỗi thời gian thể hiện sự biến thiên của một chuỗi:

A Tăng hoặc giảm liên tục trong 1 năm

B Lặp lại sau 1 thời gian dài I

C Lặp lại sau 1 thời gian hơn 12 tháng

D Lặp lại với chu kỳ ngắn hơn 12 tháng

5 Mô hình trung bình di động MA (Moving Average) trong phương pháp Box-Jenkins được sử dụng khi:

A Chuỗi thời gian phụ thuộc sai số ngẫu nhiên

B Cần loại bỏ yếu tố mùa vụ của chuỗi

C Cần loại bỏ yếu tố chu kỳ của chuỗi

D Không có lựa chọn nào đúng

6 Trong phương pháp Box-Jenkins, mô hình MA(q) có đặc điểm:

A Trung bình không đổi (hằng số)

B Phương sai không đổi

C Hiệp phương sai luôn bằng 0 tại các bậc trễ > q

Trang 2

D Các lựa chọn trên đều đúng

7 Mô hình trung bình di động (MA) của chuỗi Yt được gọi là có thể có tính khả nghịch (invertible) khi chuỗi MA có thể hiện bằng một mô hình:

A Nghịch đảo của MA

B Nghịch đảo của AR

C AR

D Các lựa chọn trên đều sai

8 Mô hình tự hồi quy (AR) của chuỗi thời gian Yt thể hiện quan hệ giữa biến Yt và:

A Giá trị quá khứ của Yt

B Giá trị hiện tại của Yt

C Giá trị tương lai của Yt

9 Nếu mô hình tự hồi quy (AR) của chuỗi thời gian Yt không dừng

(nonstationarity), điều gì sau đây là đúng:

A Mô hình AR không đáng tin cậy

B Mô hình AR không có ý nghĩa thống kê

C Mô hình AR không thể dùng cho việc dự báo

10 Trong mô hình phương sai có điều kiện tự hồi quy GARCH (1,1), phương trình phương sai có dạng:

A h = δ + βt 1ht-1

B h = δ + αt 1ε2

(t-1)

C h = δ + αt 1ε2 + β

(t-1) 1ht-1

D Δh = δ + αt 1ε2 + β

(t-1) 1Δht-1

11 Mô hình nào có thể giải thích được hiệu ứng đòn bẩy (leverage effect) trong tài chính (ARCH, GARCH, GARCH-M, T-GARCH là các dạng mô hình phương sai có điều kiện tự hồi quy):

A ARCH

B GARCH

C GARCH-M

D T-GARCH

12 Tác động nào có thể làm cho giá cổ phiếu biến động mạnh hơn:

A Tin tốt (good news)

B Tin xấu (bad news)

C Cả good news và bad news

D Giá cổ phiếu không bị tác động của tin tức

Trang 3

13 Những lý do để các nhà đầu tư quan tâm đến độ biến động của chuỗi thời gian

có thể để:

A Quản trị rủi ro

B Phân bố tài sản

C Kinh doanh kiếm lời

14 Những mô hình cấu trúc tuyến tính cổ điển (CLRM) khó dự báo đối với những biến động tài chính chủ yếu là vì:

A CLRM giả định sai số ngẫu nhiên dừng

B Đa số sai số của chuỗi thời gian tài chính không dừng

C Phần lớn các sai số của chuỗi thời gian tài chính dừng

D Các lựa chọn A và B đúng

15 Sử dụng penal data có thể tránh được những vấn đề nào sau đây trong phân tích kinh tế lượng:

A Phương sai sai số thay đổi

B Đa cộng tuyến

C Tự tương quan

D Không vấn đề nào

16 Trong phương pháp Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (LM) dùng để kiểm định tác động ngẫu nhiên (RE) trong penal data, thống kê LM có phân phối thống kê:

A t

B F

C Chi-square

D Z

17 Trong kiểm định Hausman dùng để kiểm định lựa chọn phương pháp mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), thống kê Hausman

có phân phối thống kê:

A Z

B t

C F

D Chi-square

18 Trong những hạn chế chính của mô hình tác động cố định dùng biến giả (LSDV FEM) là:

A Dùng nhiều biến giả có thể gây đa cộng tuyến

B Dùng nhiều biến giả mất nhiều độ tự do

C Lựa chọn A và B đúng

Trang 4

19 Theo kiểm định Hausman dùng để lựa chọn phương pháp mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), bác bỏ giả thuyết H0 có nghĩa là:

A Các ước lượng FEM và REM không khác nhau

B Các ước lượng FEM và REM khác nhau

C Các ước lượng FEM và REM không hiệu quả

D Không có lựa chọn nào đúng

ĐỀ 2

1 Hồi quy không xác thực (spurious regression) giữa (Yt) và (Xt) có thể xảy ra nếu:

A Yt và Xt là nonstationary

B Phần dư e^t = Yt - β^1 - β^2 Xt là nonstationary

C Kết quả hồi quy: R2 < Durbin Watson statistic

D Kết hợp lựa chọn A và B

2 Hàm số tự tương quan (ACF) trong phân tích time series thể hiện quan hệ tương quan giữa:

A Yt và Xt

B Yt và Ut

C Giữa các Ut

D Yt và Yt-1

3 Lược đồ tương quan (correlogram) là đồ thị của:

A Chuỗi thời gian

B Sai số ngẫu nhiên

C Hàm tự tương quan (ACF)

4 Xét mô hình kiểm định nghiệm đơn vị: ADF: ΔBt = 0.285 - 0.056Bt-1 +

0.315ΔBt-1, ước lượng có tau = -1.976 Tại mức ý nghĩa 5%:

A Bác bỏ H0

B Không Bác bỏ H0

C Bt có nghiệm đơn vị (Unit Root)

D Lựa chọn B và C đúng

5 Chuỗi {Yt} ~ l(1) nghĩa là:

A {Yt} là không dừng (nonstationary)

Trang 5

B {Yt} là dừng (stationary)

C ΔYt là dừng

D Kết hợp lựa chọn A và C

6 Khi phân tích một chuỗi thời gian tài chính, nhà phân tích tài chính thường quan tâm:

A Chỉ trung bình của chuỗi

B Chỉ phương sai của chuỗi

C Trung bình và phương sai của chuỗi

7 Mô hình tự hồi quy trung bình di động ARMA được giả định là chuỗi thời gian có đặc điểm:

A Chỉ có trung bình tuyến tính

B Chỉ có phương sai tuyến tính

C Trung bình và phương sai tuyến tính

D Trung bình và phương sai không tuyến tính

8 Mô hình tự hồi quy trung bình di động ARMA và mô hình tích hợp tự hồi quy và trung bình di động ARIMA giống nhau ở đặc điểm nào:

A Dự báo dựa trên chuỗi dừng

B Dự báo dựa trên chuỗi không dừng

C Dự báo cho dài hạn

9 Theo phương pháp Box-Jenkins các tiêu chí để lựa chọn mô hình chuỗi thời gian đơn biến tốt nhất là mô hình trong đó (AIC, SBIC, HQIC là các tiêu chuẩn thông tin):

A Các tiêu chuẩn thông tin và R2 cao nhất

B Các tiêu chuẩn thông tin và R2 thấp nhất

C Các tiêu chuẩn thông tin thấp và R2 cao nhất

D Các tiêu chuẩn thông tin cao và R2 thấp nhất

10 Mục tiêu của việc sử dụng biến trễ (lag variable) trong phân tích chuỗi thời gian

là do:

A Dùng giá trị quá khứ để dự báo tương lai

B Biến trễ cho phép dự báo chính xác

C Sự phụ thuộc của giá trị hiện tại vào quá khứ

D Lựa chọn A và C đều đúng

11 Kiểm tác động phương sai có điều kiện tự hồi quy ARCH là kiểm định dựa trên:

A Chuỗi thời gian Yt

Trang 6

B Phần dư của mô hình ước lượng

C Chuỗi thời gian Yt và phần dư

12 Kiểm tác động phương sai có điều kiện tự hồi quy ARCH theo phương pháp nhân tử Lagrange dùng thống kê là kiểm định:

A t-statistic

B F-statistic

C Chi-square

13 Mô hình phương sai có điều kiện tự hồi quy ARCH có nhược điểm:

A Khó xác định bậc trễ (q) phù hợp

B Ràng buộc các hệ số không âm

C Lựa chọn A và B đúng

14 Một nguyên nhân quan trọng lagm cho mô hình phương sai có điều kiện tự hồi quy GARCH chuẩn được sử dụng phổ biến hơn mô hình phương sai có điều kiện tự hồi quy ARCH là mô hình GARCH:

A Không yêu cầu bậc trễ q lớn như ARCH

B Đơn giản hơn ARCH

C Cho phép các hệ số âm

D Dùng dự báo trong dài hạn

15 Trong một thị trường chứng khoán biến động mạnh, các công ty sẽ:

A Dễ dàng huy động vốn từ thị trường cổ phiếu

B Khó huy động vốn từ thị trường cổ phiếu

C Tăng đầu tư mở rộng kinh doanh

D Không lựa chọn nào đúng

16 Mô hình vốn đầu tư Grunfeld của 4 công ty GE, GM, US Steel và Westinghouse

có dạng: Y = β + β it 1i 2 X 2it + β 3 X 3it + U Trong đó Y là tổng vốn đầu tư (million US$), it

X 2 là giá trị các công ty (million US$), X là giá trị tài sản của các công ty (million 3

US$), quan sát từ năm 1935-1954 Một mô hình tác động cố định LSDV có dạng Y = it

α 1 + α 2 D 2i + α 3 D 3i + α 4 D 4i + β 2 X 2it + β 3 X 3it + U Trong đó D it 2i , D 3i , D 4i là các biến giả (dummy) dùng cho các công ty GM, US Dteel và Westinghouse GE là công ty so sánh (phạm trù cơ sở) Hệ số chặn của công ty US Steel là:

A α1

B α + α1 2

C α + α 1 3

D α + α1 4

Trang 7

α 1 + α 2 D 2i + α 3 D 3i + α 4 D 4i + β 2 X 2it + β 3 X 3it + U Trong đó D , D , D là các biến giả it 2i 3i 4i

(dummy) dùng cho các công ty GM, US Dteel và Westinghouse GE là công ty so sánh (phạm trù cơ sở) Hệ số chặn của công ty Westinghouse là:

A α 1

B α + α1 2

C α + α1 3

D α + α 1 4

α 1 + α 2 D 2i + α 3 D 3i + α 4 D 4i + β 2 X 2it + β 3 X 3it + U Trong đó D it 2i , D 3i , D 4i là các biến giả (dummy) dùng cho các công ty GM, US Dteel và Westinghouse GE là công ty so sánh (phạm trù cơ sở) Kết quả ước lượng mô hình này như sau: Ŷ = -245.7924 + it

161.5722D 2i + 339.6328D + 186.5666D + 0.1079X + 0.3461X Hệ số chặn của 3i 4i 2i 3i

công ty GE là:

A -245.7294

B 161.5722

C 339.6328

D 186.5666

US$), quan sát từ năm 1935-1954 Một mô hình tác động cố định LSDV có dạng Y it

= α + α 1 2 D 2i + α 3 D 3i + α 4 D 4i + β 2 X 2it + β 3 X 3it + U Trong đó D , D , D là các biến giả it 2i 3i 4i

(dummy) dùng cho các công ty GM, US Dteel và Westinghouse GE là công ty so sánh (phạm trù cơ sở) Kết quả ước lượng mô hình này như sau: Ŷ = -245.7924 + it

công ty GM là:

A -245.7294

B 84.22

C 339.6328

D 186.5666

X là giá trị các công ty (million US$), X là giá trị tài sản của các công ty (million

Trang 8

US$), quan sát từ năm 1935-1954 Một mô hình tác động cố định LSDV có dạng Y it

= α + α 1 2 D 2i + α 3 D 3i + α 4 D 4i + β 2 X 2it + β 3 X 3it + U Trong đó D it 2i , D 3i , D i là các biến giả 4

(dummy) dùng cho các công ty GM, US Dteel và Westinghouse GE là công ty so sánh (phạm trù cơ sở) Kết quả ước lượng mô hình này như sau: Ŷ = -245.7924 + it

công ty US Steel là:

A -245.7294

B 161.5722

C 93.8404

D 186.5666

ĐỀ 3

1 Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong phân tích tài chính chủ yếu dùng cho:

A Dự báo ngắn hạn

B Dự báo trung hạn

C Dự báo dài hạn

D Tất cả các lựa chọn trên đều đúng

2 Phân tích chuối thời gian đơn biến (Univariate Time Series Analysis) là phân tích qua hệ của giá trị hiện tại của biến Yt và:

A Giá trị của một biến giải thích khác

B Giá trị quá khứ của Yt

C Giá trị hiện tại và quá khứ của sai số et

D Lựa chọn B và C đúng

3 Trong mô hình AR(1) = δ + θ1Yt-1, nếu θ1 = 1 thì:

A Chuỗi Yt dừng

B Chuỗi Yt không có nghiệm đơn vị

C Chuỗi Yt nhiễu trắng

D Chuỗi Yt là một bước ngẫu nhiên

4 Một chuỗi thời gian có thể bao gồm các thành phần:

A Xu hướng và mùa vụ (Trend and Seasonal variation)

B Chu kỳ và mùa vụ (Cyclical and Seasonal variation)

C Xu hướng, mùa vụ và ngẫu nhiên (Trend, Seasonal variation and Irregular variation)

D Các lựa chọn A,B, C đều đúng

5 Một chuối time series là dừng yếu (weak stationary) có đặc điểm:

A Trung bình và phương sai thay đổi

B Trung bình và phương sai không đổi

C Trung bình thay đổi, phương sai không đổi

Trang 9

6 Dự báo bằng mô hình tích hợp tự hồi quy và trung bình di động ARIMA phải dựa trên chuỗi thời gian dừng, nếu chuỗi không dừng thì:

A ARIMA không xây dựng được

B Tính chính xác của dự báo khó đảm bảo

C ARIMA bị nhiễu trắng

7 Dự báo bằng mô hình tích hợp tự hồi quy và trung bình di động ARIMA là dự báo cho:

A Trung bình của chuỗi trong dài hạn

B Phương sai của chuỗi

C Trung bình của chuỗi trong ngắn hạn

D Cả trung bình và phương sai của chuỗi

8 Mô hình tích hợp tự hồi quy và trung bình di động ARIMA(1,0,1) tương đương

mô hình:

A Tự hồi quy AR(1)

B Tự hồi quy trung bình di động ARMA(1,1)

C Trung bình di động MA(0)

D Tự hồi quy trung bình di động ARMA(0,0)

9 Đồ thị hàm tự tương quan riêng phần (PACF) của quá trình tự hồi quy AR(p) có đặc điểm ( kk là ký hiệu hệ số tương quan riêng phần, k là số bậc trễ): ϕ

A kk = 0 khi k < pϕ

B kk = 0 khi k > p ϕ

C ϕkk ≠ 0 khi k > p

D ϕkk ≠ 0 khi k < p

10 Trong mô hình tự hồi quy AR(p), để xác định p bằng phương pháp đồ thị nên dựa vào đồ thị:

A Hàm tự tương quan (ACF)

B Hàm tự tương quan riêng phần (PACF)

C Đồ thị thời gian của chuỗi

D Không lựa chọn nào đúng

11 Phân phối của chuỗi thời gian tài chính có những đặc điểm:

A Độ nhọn vượt chuẩn (Leptokurtosis)

B Biến động nhóm (Volatility clustering)

C Hiệu ứng đòn bẩy (Leverage effects)

12 Khi đầu tư vào một tài sản tài chính, những yếu tố cơ bản mà nhà đầu tư quan

Trang 10

tâm là:

A Tỷ suất lợi nhuận

B Mức độ rủi ro

C Thời gian nắm giữ

13 Mô hình phương sai có điều kiện tự hồi quy ARCH có những đặc điểm:

A Tự hồi quy của bình phương lợi nhuận

B Phương sai có điều kiện

C Biến động không phải là hằng số

14 Một mô hình phương sai có điều kiện tự hồi quy ARCH bao gồm phương trình:

A Trung bình có điều kiện

B Phương sai có điều kiện

C Trung bình và phương sai có điều kiện

15 Theo phương trình phương sai của mô hình phương sai có điều kiện tự hồi quy ARCH(1): ht = α + α 0 1 e 2 , nếu lợi nhuận ở giai đoạn t biến động mạnh thì ở giai

t-1

đoạn t+1 sẽ có xu hướng:

A Biến động mạnh hơn

B Biến động yếu hơn

C Không thay đổi

US$), quan sát từ năm 1935-1954 Nếu mô hình được ước lượng bằng dữ liệu gộp chung (pooled data), các giả định được đặt ra là:

D β , β , β không thay đổi qua các công ty.1 2 3

có dạng: Yi t = β 1i + β X2 + β 2 it 3 X + U Trong đó Y là tổng vốn đầu tư (million US$), 3it it

US$), quan sát từ năm 1935-1954 Nếu mô hình được ước lượng bằng dữ liệu gộp chung (pooled data), các giả định được đặt ra là các công ty:

A Khác nhau về cách quản lý

B Khác nhau về văn hóa công ty

C Hoàn toàn giống nhau về mọi mặt

Định dạng
Số trang	14
Dung lượng	1,2 MB