“Đề thi kết thúc học phần môn Kinh tế lượng ứng dụng tài chính năm 2019-2020 - Trường Đại học Ngân Hàng (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 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 lt 0 1 lt 0 b. 0 gt 0 1 gt 0 c. 0 lt 0 1 gt 0 d. 0 gt 0 1 lt 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 . b. Mô hình 2 . c. Mô hình 3 . d. Mô hình 4 . 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 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
