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!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
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) TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM ĐỀ THI KẾT THÚC HỌC PHẦN KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ MÔN: KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG TC (số câu trong đề thi: 40) Thời gian làm bài: 60 phút 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. 2 Phương trình phương sai của mô hình phương sai có điều kiện tự hồi qui ARCH (1), ht = 0 + 1 et 1 , 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)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. GARCH 0.232869 0.066292 3.512789 0.0004 C 0.818148 0.072689 11.25552 0.0000 Variance Equation C 0.370729 0.085243 4.349084 0.0000 RESID(-1)^2 0.458145 0.102436 4.472524 0.0000 GARCH(-1) 0.274478 0.110251 2.489577 0.0128 ̂ a. ???????? = 0.818148. b. ????̂???? = 0.818148 + 0.232869ht-1 c. ????̂???? = 0.370729 + 0.4581456????????−12 . ̂ d. ???????? = 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: ????̂???????? = -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. 2 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 ...