Đề thi kết thúc học phần môn Kinh tế lượng ứng dụng tài chính năm 2019-2020 - Trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM (Đề 1)

“Đề thi kết thúc học phần môn Kinh tế lượng ứng dụng tài chính năm 2019-2020 - Trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM (Đề 1)” giúp các bạn kiểm tra, đánh giá kiến thức của mình và có thêm thời gian chuẩn bị ôn tập cho kì thi sắp tới được tốt hơn. Chúc các bạn thi tốt!

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM ĐỀ THI KẾT THÚC HỌC PHẦN

MÔN: KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG TC

(số câu trong đề thi: 40) Thời gian làm bài: 60 phút KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

NỘI DUNG ĐỀ THI

Câu 1

Dữ liệu bảng (panel data) là dữ liệu:

a Theo thời gian của biến (time series data)

b Của các đơn vị chéo tại một thời điểm

c Kết hợp của chuỗi thời gian và các đơn vị chéo

d Không thuộc các loại trên

Câu 2

Phương trình phương sai của mô hình phương sai có điều kiện tự hồi qui ARCH (1), ht = 0 + 1

2 1



t

e , phải thỏa mãn điều kiện:

a 0< 0, 1< 0

b 0> 0, 1> 0

c 0< 0, 1> 0

d 0> 0, 1< 0

Câu 3

Mô hình ARMA thể hiện sự phụ thuộc tuyến tính của Yt vào:

a Giá trị quá khứ của Yt

b Giá trị hiện tại của sai số ngẫu nhiên

c Giá trị quá khứ của sai số ngẫu nhiên

d Tất cả các lựa chọn trên

Câu 4

Giả sử các mô hình ARIMA sau đây có phần dư dừng Hãy chọn mô hình ARIMA thích hợp cho dự báo dựa trên các tiêu chuẩn thông tin AIC, SBIC, HQIC được cho lần lượt là:

a Mô hình 1: 0.637; 0.736; 0.677

b Mô hình 2: 0.416; 0.514; 0.456

c Mô hình 3: 0.607; 0.699; 0.644

d Mô hình 4: 0.606; 0.699; 0.644

Câu 5

Sau đây là kết quả ước lượng một mô hình phương sai có điều kiện tự hồi qui T-GARCH về lợi tức (R) và

độ biến động (volatility) của một cổ phiếu Tác động của một tin tốt và tin xấu đối với thị trường sẽ cho hệ

số (của cú sốc tương ứng) lần lượt là:

Dependent Variable: R

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution

Date: 01/09/16 Time: 21:33

Sample: 1 500

Included observations: 500

Convergence achieved after 33 iterations

Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(2) + C(3)*RESID(-1)^2 + C(4)*RESID(-1)^2*(RESID(-1)<0) +C(5)*GARCH(-1)

Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob

Variance Equation

RESID(-1)^2 0.263030 0.080566 3.264773 0.0011

RESID(-1)^2*(RESID(-1)<0) 0.491808 0.204753 2.401961 0.0163

GARCH(-1) 0.287609 0.115609 2.487780 0.0129

a 0.9942; 0.3557

b 0.2630; 0.4919

c 0.2630; 0.7549

d 0.2630; 0.2876

Câu 6

Sau đây là kết quả ước lượng một mô hình phương sai có điều kiện tự hồi qui GARCH về lợi tức (R) và độ

biến động (volatility) của một cổ phiếu Phương trình trung bình trong mô hình này là:

Dependent Variable: R

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution

Date: 09/22/17 Time: 17:53

Sample: 1 500

Included observations: 500

Convergence achieved after 15 iterations

Presample variance: backcast (parameter = 0.7)

GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*GARCH(-1)

Variable Coefficient Std Error z-Statistic Prob

Variance Equation

RESID(-1)^2 0.458145 0.102436 4.472524 0.0000

GARCH(-1) 0.274478 0.110251 2.489577 0.0128

a 𝑅̂𝑡 = 0.818148

b 𝑅̂𝑡 = 0.818148 + 0.232869ht-1

c 𝑅̂𝑡 = 0.370729 + 0.4581456𝑒𝑡−12

d 𝑅̂𝑡 = 0.370729

Câu 7

Mô hình vốn đầu tư Grunfeld của 4 công ty GE, GM, US Steel, và Westinghouse có dạng: Yit = 1i + 2X2it + 3X3it + Uit Trong đó Y là tổng vốn đầu tư (million US$), X2 là giá trị các công ty (million US$), X3 là giá trị tài sản của các công ty (million US$), quan sát từ năm 1935-1954 Một mô hình tác động cố định LSDV có dạng Yit = 1 + 2D2i + 3D3i + 4D4i + 2X2it + 3X3it + Uit Trong đó D2i, D3i, D4i là các biến giả (dummy) dùng cho các công ty GM, US Steel, Westinghouse GE là công ty so sánh (phạm trù cơ sở) Kết quả ước lượng mô hình này như sau: 𝑌̂𝑖𝑡= -245.7924 + 161.5722D2i + 339.6328D3i + 186.5666D4i + 0.1079X2i + 0.3461X3i Hệ số chặn của công ty GM là:

a -245.7924

b -84.22

c 339.6328

d 186.5666

Câu 8

Sau đây là một kết quả kiểm định hiệu ứng ARCH bằng phương pháp nhân tử Lagrange (LM) thực hiện bởi

Eviews Giá trị tới hạn Chi-square tại mức ý nghĩa 5% dùng cho kiểm định này là:

Heteroskedastticity Test: ARCH

F-statistic 0.292665 Prob F(1,497) 0.5888

Obs*R-squared 0.293670 Prob Chi-square(1) 0.5879

a 0.5879

b 0.5888

c 3.841

d 0.293670

Câu 9

Nếu những tác động không quan sát được và không thay đổi theo thời gian có tương quan với các biến độc lập trong

mô hình, việc ước lượng bằng phương pháp mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) sẽ cho kết quả:

a Chính xác

b Nhất quán

c Các ước lượng bị chệch (biased estimators)

d Các lựa chọn trên đều sai

Câu 10

Xét mô hình kiểm định nghiệm đơn vị: ADF: Bt = 0.285  0.056 Bt  1 + 0.315Bt  1, ước lượng cho tau =

1.976 Tại mức ý nghĩa 5%:

a Bác bỏ Ho

b Không bác bỏ Ho

c Bt có nghiệm đơn vị (Unit Root)

d Lựa chọn B và C đúng

Câu 11

Dữ liệu bảng dạng ngắn (short panel data) có (N là số đơn vị chéo, T là khoảng thời gian của panel data):

a N lớn, T lớn

b N lớn, T nhỏ

c N nhỏ, T lớn

d N nhỏ, T nhỏ

Câu 12

Dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panel data) có số quan sát (N là số đơn vị chéo, T là khoảng thời gian của panel data):

a = N

b = T

c = N + T

d  N x T

Câu 13

Thành phần ngẫu nhiên (Irregular component) của chuỗi thời gian thể hiện sự biến thiên của một chuỗi:

a Diễn biến tăng hoặc giảm nhất quán của chuỗi

b Lặp lại với chu kỳ dài hơn 1 năm

c Không có tính hệ thống và khổng thể dự đoán

d Lặp lại với chu kỳ ngắn hơn 12 tháng

Câu 14

Một trong những mục đích của chuyển dạng dữ liệu (data transformation) là để:

a Làm cho dữ liệu chính xác hơn

b Phù hợp với mục tiêu phân tích, nghiên cứu

c Làm cho dữ liệu sạch hơn

d Dữ liệu phản ánh được thực tế

Câu 15

Đồ thị hàm tự tương quan riêng phần PACF của hàm tự hồi qui AR(1) có đặc điểm (kk là ký hiệu hệ số tương quan riêng phần; k là số bậc trễ):

a kk = 0 khi k < 1

b kk = 0 khi k > 1

c kk 0 khi k > 1

d kk 0 khi k < 1

Câu 16

Chuỗi thời gian Yt là nhiễu trắng (white noise) khi:

a E(Yt) = 0, t

b Var(Yt) = 2, t

c Cov(Yt, Yt-s) = 0, 0< s < t

d Bao gồm các lựa chọn A, B, C

Câu 17

Mô hình ARMA(1,1) có thể viết là (et là sai số ngẫu nhiên nhiễu trắng):

a Yt =  + 1Yt  1 + et + 1et  1

b ∆Yt =  + 1Yt  1 + et + 1et  1

c Yt =  + 1∆Yt  1 + et + 1et  1

d ∆Yt =  + 1∆Yt  1 + et + 1et  1

Câu 18

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), nếu giả thuyết H0 của kiểm định Hausman bị bác bỏ, điều đó hàm ý là:

a FEM thích hợp hơn

b REM thích hợp hơn

c Cả FEM và REM đều thích hợp

d Cả FEM và REM đều không thích hợp

Câu 19

Mô hình ARMA được sử dụng để dự báo chuỗi thời gian Yt khi:

a Chuỗi thời gian Yt biến động mạnh

b Chuỗi thời gian Yt không dừng

c Chuỗi thời gian Yt dừng

d Tất cả các lựa chọn trên

Câu 20

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

a Xu hướng và mùa vụ (Trend và Seasonal variation)

b Chu kỳ và mùa vụ (Cyclical và Seasonal variation)

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

d Các lựa chọn A, B, C đều đúng

Câu 21

Trong mô hình AR(1) của chuỗi thời gian Yt: Yt = δ + θ1Yt-1 + et 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

Câu 22

Các mô hình chuỗi thời gian theo phương pháp Box-Jenkins phân tích quan hệ giữa 1 biến phụ thuộc và:

a Các biến độc lập

b Các biến ngẫu nhiên khác

c Các biến phái sinh (ví dụ như biến trễ) từ biến phụ thuộc đó

d Các lựa chọn trên đều sai

Câu 23

Trong thị trường tài chính, tác động nào thường 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

Câu 24

Trong kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian dựa vào phương pháp kiểm định giả thuyết về hệ số tương quan Tại mức ý nghĩa 5%, giả thuyết H0 (không tự tương quan) bị bác bỏ nghĩa là:

a Hệ số tương quan bằng 0

b Hệ số tương quan khác 0

c Hệ số tương quan bằng 1

d Hệ số tương quan khác 1

Câu 25

Kiểm định hiệu ứng ARCH là kiểm định dựa trên:

a Chuỗi thời gian Yt

b Phần dư của mô hình ước lượng

c Chuỗi thời gian Yt và phần dư

d Các lựa chọn trên đều đúng

Câu 26

Theo phương trình phương sai của mô hình phương sai có điều kiện tự hồi qui ARCH (1): ht = α0 + α1𝑒𝑡−12 , nếu lợi

nhuận ở giai đoạn t biến động mạnh thì ở giai đoạn t + 1 sẽ có xu hướng:

a Biến động mạnh hơn

b Biến động yếu hơn

c Không thay đổi

d Các lựa chọn trên đều sai

Câu 27

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 qui):

a ARCH

b GARCH

c GARCH-M

d T-GARCH

Câu 28

Dữ liệu chéo (cross-sectional data) là dữ liệu:

a Theo thời gian của một biến

b Của nhiều đơn vị chéo tại 1 thời điểm

c Điều tra chọn mẫu

d Thu thập có tính chất ngẫu nhiên

Câu 29

Các phương pháp mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) được cho là có ít sự khác biệt trong kết quả ước lượng khi có số khoảng thời gian (T) và số đơn vị chéo (N):

a T = N

b T lớn và N nhỏ

c T nhỏ và N lớn

d T và N bất kỳ

Câu 30

Mô hình chuỗi thời gian đơn biến (univariate time-series model) được sử dụng khi hành vi của một biến số cần giải thích được quyết định bởi những thông tin về:

a Giá trị của biến đó trong quá khứ

b Giá trị hiện tại của sai số ngẫu nhiên

c Giá trị quá khứ của sai số ngẫu nhiên

d Các lựa chọn A, B, C đều đúng

Câu 31

Trong các mô hình sau mô hình nào có dạng mô hình phương sai có điều kiện tự hồi qui GARCH(1, 1)?:

a ht =  + 1𝜀𝑡−12

b ht =  + 1ht  1

c ht =  + 1𝜀𝑡−12 + 1ht  1

d Không mô hình nào đúng

Câu 32

Hàm tự tương quan riêng phần (PACF) dùng để đo lường:

a Chuỗi thời gian Yt

b Chuỗi thời gian Yt-1

c Hệ số tương quan riêng phần giữa Yt và Yt-k

d Tất cả các lựa chọn trên đều sai

Câu 33

Mô hình tích hợp tự hồi qui và trung bình di động ARIMA(1,0,1) tương đương mô hình:

a Tự hồi qui AR(1)

b Tự hồi qui trung bình di động ARMA(1,1)

c Trung bình di động MA(0)

d Tự hồi qui trung bình di động ARMA(0,0)

Câu 34

Mô hình vốn đầu tư Grunfeld của 4 công ty GE, GM, US Steel, và Westinghouse có dạng: Yit = 1 + 2X2it + 3X3it +

Uit Trong đó Y là tổng vốn đầu tư (million US$), X2 là giá trị các công ty (million US$), X3 là giá trị tài sản của các công ty (million US$), quan sát từ năm 1935-1954 Nếu mô hình được ước lượng bằng phương pháp OLS với dữ liệu gộp chung (pooled data), các giả định được đặt ra là:

a Hệ số 1 thay đổi qua các công ty

b Hệ số 2 thay đổi qua các công ty

c Hệ số 3 thay đổi qua các công ty

d 1, 2, 3 không thay đổi qua các công ty

Câu 35

Mô hình vốn đầu tư Grunfeld của 4 công ty GE, GM, US Steel, và Westinghouse có dạng: Yit = 1 + 2X2it + 3X3it +

Uit Trong đó Y là tổng vốn đầu tư (million US$), X2 là giá trị các công ty (million US$), X3 là giá trị tài sản của các công ty (million US$), quan sát từ năm 1935-1954 Nếu mô hình được ước lượng bằng phương pháp OLS với dữ liệu gộp chung (pooled data), các giả định được đặt ra là các công ty có thể:

a Khác nhau về cách quản lý

b Khác nhau về văn hóa công ty

c Không có sự khác biệt nhiều về cách quản lý, văn hóa công ty, và triết lý kinh doanh

d Khác nhau về triết lý kinh doanh

Câu 36

Mô hình vốn đầu tư Grunfeld của 4 công ty GE, GM, US Steel, và Westinghouse có dạng: Yit = 1i + 2X2it + 3X3it + Uit Trong đó Y là tổng vốn đầu tư (million US$), X2 là giá trị các công ty (million US$), X3 là giá trị tài sản của các công ty (million US$), quan sát từ năm 1935-1954 Một mô hình tác động cố định LSDV có dạng:

Yit = 1 + 2D2i + 3D3i + 4D4i + 2X2it + 3X3it + 1(D2iX2it) + 2(D2iX3it) + 3(D3iX2it) + 4(D3iX3it) + 5(D4iX2it) +

6(D4iX3it) + Uit

Trong đó D2i, D3i, D4ilà các biến giả (dummy) dùng cho các công ty GM, US Steel, Westinghouse GE là công ty so sánh (phạm trù cơ sở) Hệ số độ dốc X2 của công ty GM là:

a β2

b D2i

c γ1D2i

d β2 + γ1

Câu 37

Trong kiểm định hiệu ứng ARCH(q) theo phương pháp nhân tử Lagrange (LM), thống kê LM được tính theo công thức (T là số quan sát của chuỗi thời gian; R2 là hệ số xác định)

a (T - q)R2

b (T + q)R2

c (T - 1)R2

d (T + 1)R2

Câu 38

Khi kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian dựa vào phương pháp kiểm định giả thuyết hệ số tương quan Tại mức

ý nghĩa 5%, giả thuyết Ho (không tự tương quan) bị bác bỏ khi hệ số tự tương mẫu (T là qui mô mẫu):

a Nằm ngoài vùng ± 1.96(1/√T)

b Nằm trong vùng ± 1.96(1/√T)

c Lớn hơn 0.05

d Nhỏ hơn 0.05

Câu 39

Điều kiện để mô hình ARMA (p,q) dừng và khả nghịch là giá trị tuyệt đối của nghịch đảo các nghiệm đặc trưng từ quá trình AR và MA phải thỏa mãn:

a > 1

b > 0

c < 1

d < 0

Câu 40

Mô hình ARIMA(1,1,1) có thể viết là (et là sai số ngẫu nhiên nhiễu trắng):

a Yt =  + 1Yt  1 + et + 1et  1

b ∆Yt =  + 1Yt  1 + et + 1et  1

c Yt =  + 1∆Yt  1 + et + 1et  1

d ∆Yt =  + 1∆Yt  1 + et + 1et  1

-Hết -

Sinh viên không được sử dụng tài liệu, cán bộ coi thi không giải thích gì thêm