chap 8

Những lợi thế nào trong việc sử dụng dữ liệu bảng?
(I) We can address a broader range of issues and tackle more complex problems than would be possible with pure time-series or pure cross-sectional data alone

(II) It allows us to increase the number of degrees of freedom

(III) It allows us to increase the power of the tests

(IV) We can remove the impact of certain forms of omitted variables bias in regression results.

• I chỉ

• I và II chỉ

• I, II và III chỉ

• I, II, III và IV.

Loại phương pháp ước lượng bảng nào sau đây?
(I) Fixed effects

(II) Random effects

(III) Seemingly unrelated regression effects

(IV) Time-varying effects.

• I

• I II

• I,II,III

• all

Mô hình hiệu ứng cố định của thực thể

• Cho phép hệ số chặn trong mô hình hồi quy khác nhau theo từng phần nhưng không theo thời gian, trong khi tất cả các ước lượng độ dốc đều cố định cả theo phần và theo thời gian

• Cho phép độ dốc trong mô hình hồi quy khác nhau theo từng phần nhưng không theo thời gian, trong khi các ước lượng hệ số chặn đều cố định cả theo phần và theo thời gian

• Cho phép hệ số chặn trong mô hình hồi quy khác nhau theo thời gian, trong khi tất cả các ước lượng độ dốc đều khác nhau cả theo phần và theo thời gian

• Bất kỳ điều nào ở trên đều có thể đúng tùy thuộc vào đặc tả mô hình.

Chạy hồi quy cắt ngang trên các giá trị trung bình theo thời gian của các biến được gọi là:

• Ước lượng bên trong

• Ước lượng giữa

• Ước lượng cắt ngang

• Ước lượng đã điều chỉnh.

Từ viết tắt LSDV trong ước lượng mô hình bảng có nghĩa là

• Biến phụ thuộc bình phương tối thiểu

• Biến phụ thuộc bình phương hạn chế

• Biến phụ thuộc bình phương tối thiểu giả

• Biến phụ thuộc bình phương giới hạn.

Biểu thức toán học nào sau đây là biểu thức của mô hình hiệu ứng cố định theo thời gian?

• ,

• .

Biểu thức toán học nào sau đây là biểu thức của mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên?

• ,

• .

Để kiểm tra các gốc đơn vị trong dữ liệu bảng, Levin, Lin và Chu (2002) phát triển một bài kiểm tra dựa trên phương trình. Giả thuyết không phù hợp cho bài kiểm tra này là gì?

• *

• .

Mô hình Logit và probit phù hợp hơn so với mô hình xác suất tuyến tính vì:

• Logit và probit có thể ước lượng xác suất âm

• Logit và probit không thể ước lượng xác suất lớn hơn một

• Logit và probit không thể ước lượng xác suất âm nhưng không lớn hơn một

• Logit và probit không thể ước lượng xác suất âm hoặc lớn hơn một.

Câu nào sau đây về mô hình logit và probit là đúng?

• Chúng không thể được ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường

• Chúng có thể được ước lượng bằng phương pháp tối đa hóa khả năng

• Chúng có thể được ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu phi tuyến

• Chúng có thể được ước lượng bằng phương pháp biến số công cụ.