CẤU TRÚC ĐỀ THI CHUNG
60 phút – không sử dụng tài liệu
PHẦN 1: LÝ THUYẾT (5 đ)
Chọn 01 trong 03 câu lý thuyết PHẦN 2: bài tập (5 đ)
Chọn 01 trong 02 câu bài tập
NỘI DUNG ÔN THI CUỐI KỲ MÔN KINH TẾ LƯỢNG TÀI CHÍNH
Chương 3: Tổng quan về mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển Lý thuyết -
Ý nghĩa của hệ số α^ và β^
+ Dùng để dự báo. Khi biết được dự đoán của biến giải thích, từ đó dự báo được biến phụ thuộc y
+ Biết được mối quan hệ giữa biến y^ và biến x^ thông qua hệ số dốc đã qua kiểm định -
Tổng thể là gì? Mẫu nghiên cứu là gì?
+ Tổng thể là tổng số tập hợp của tất cả các đối tượng hoặc người cần nghiên cứu
+ Mẫu nghiên cứu là một sự lựa chọn mẫu từ tập hợp mẫu
+ Mẫu ngẫu nhiên là một mẫu trong đó mỗi mục riêng lẻ trong tổng thể có khả năng được rút ra như nhau -
DGP và hàm phân phối tổng thể (PRF) - Hàm phân phối mẫu (SRF) -
Mô hình hồi quy tuyến tính và mô hình hồi quy phi tuyến -
Những giả định nền tảng của mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản – CLRM (A1 => A5) -
Định đề Gauss-Markov => BLUE -
Tính nhất quán, không thiên lệch (unbiased) và tính hiệu quả (efficiency) của Estimator là gì? -
Chọn mẫu (Sampling) và Sai số mẫu – (Sampling error) là gì? -
Bản chất sự chính xác của ước lượng hồi quy - Estimator? Bài tập -
Kiểm định giả thiết: Phương pháp tiếp cận theo ý nghĩa thống kê -
Xác định vùng bác bỏ (Nếu có cần tra bảng đề thi sẽ cung cấp bảng phân phối) - Rút ra kết luận -
Bài tập về kiểm định thống kê theo phương pháp ý nghĩa thống kê -
Bài tập về kiểm định thống kê theo phương pháp khoản tin cậy -
Kiểm định các giả thiết khác -
Thay đổi mức ý nghĩa thống kê của kiểm định -
Kiểm định sử dụng t-ratio cho ta biết điều gì?
Chương 4: mô hình hồi quy tuyến tính đa biến và các loại phân phối Lý thuyết -
Hãy trình bày các giả định phương trình hồi quy đa biến theo phương pháp bình phương bé nhất
dưới dạng ma trận và cho biết chỗ nào, khi nào cần A1 , A2 , A3 , A4 , A5 , A6, A7? -
Chứng minh Estimator có thuộc tính BLUE ? ( A1 -> A6 ) -
Tính toán sai số chuẩn ( Standard Erros ) cho mô hình MLR -
Tại sao các hệ số hồi quy (estimators) có phân phối student -t? -
Lý thuyết về giới hạn trung tâm và phân phối Chi – Square -
Phân phối Students ( Định Nghĩa ) -
Phân phối F ( Định Nghĩa ) -
Chỉ tiêu thống kê đo lường mức độ phù hợp của mô hình ( R2 là gì ? Thông đạt ý nghĩa R2) -
TSS , ESS , RSS là gì ? Định nghĩa R2 - Các vấn đề với R2 - Adjust R2 Bài tập -
Cho hình chụp kết quả Eviews thực tế , dựa vào bảng kết quả , tính bằng tay TSS , RSS , ESS, R2=… ý nghĩa R2là gì ? -
Cho kết quả Eviews thực tế -> Thông đạt ý nghĩa adjusted R2, tính adjusted R2 bằng tay , F- stat bằng tay -
Tính hệ số hồi quy và Standard Error, t-stat, từ thông tin cho trước (tương tự ví dụ trong slides nhưng khác con số)
Chương 5: Vi phạm giả định OLS và những hệ quả Lý thuyết
Breakdown of the CLRM assumptions 1: Multicollinearity, heteroscedasticity, serial correlation
Hệ quả (Consequences) và cách xử lý (How to deal with) ?
Breakdown of the CLRM assumptions 2: Omitted variables, Measurement errors and Simultaneity.
Hệ quả (Consequences) và cách xử lý (How to deal with) ? Bài tập
Giống như ví dụ trong slides, khác con số
Chương 11: Thực hành hồi quy với dữ liệu bảng ( Panel Data ) -
Sự khác biệt giữa hồi quy dữ liệu bảng bằng phương pháp Pooled OLS , Fixed Effects
và Random Effects. Trường hợp nào dùng Pooled OLS, FE , RE? -
Ưu điểm của sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng -
Ưu Nhược điểm của mô hình hồi quy bằng phương pháp Pooled OLS, FE, RE -
Kiểm định tính dừng cho dữ liệu bảng Bài tập
Cho kết quả hồi quy Pooled, FE, RE thực tế -> yêu cầu: Đọc hiểu và giải thích, thông đạt kết quả hồi quy - Mô hình hồi quy Pooled OLS -
Mô hình hồi quy hiệu ứng cố định theo thời gian FE, bao gồm: -
Phương pháp chuyển đổi nội tại -
Phương pháp ước lượng “ở giữa” -
Phương pháp ước lượng với biến sai phân bậc 1 -
Mô hình hồi quy hiệu ứng cố định theo thời gian FE - Khi nào FE, khi nào Pooled? -
Mô hình hồi quy dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định RE -
Kiểm định Hausman: Khi nào FE, khi nào RE?
Chương 12: Mô hình hồi quy với biến phụ thuộc bị giới hạn Lý thuyết -
Cho một số ví dụ trong nghiên cứu tài chính sử dụng các biến phụ thuộc bị giới hạn. Bài tập -
Thông đạt kết quả từ phương pháp hồi quy Logit, Probit, ologit, mlogit ( đề thi cung cấp bảng kết
quả hồi quy, sinh viên thông đạt ý nghĩa kết quả)
Phần 2 : Phân tích chuỗi thời gian
Chương 6 : Lập mô hình và dự báo với chuỗi thời gian đơn biến Lý thuyết -
Hiểu thế nào là biến chuỗi thời gian có thuộc tính xu hướng? chuỗi thời gian có thuộc tính ngẫu
nhiên và chuỗi thời gian có thuộc tính ngẫu nhiên thuần túy? chuỗi thời gian có tính dừng? ( viết phương trình ) -
Hiểu thế nào là tiến trình MA ? ( viết phương trình ) -
Thế nào là tiến trình AR ? ( Viết phương trình ) - Định đề phân rã Wold -
Tiến trình ARMA ( viết phương trình ) -
Tiến trình ARIMA ( viết phương trình ) Bài tập
Giống như các ví dụ tính ACF từ mô hình MA(q) và AR(p) trong slides của Chris Brooks
Chương 7: Hệ phương trình hồi quy đa biến và mô hình VAR -
Viết phương trình mô hình VAR (standard VAR, Strutural VAR, Reduced form VAR): Mô
hình VAR tiêu chuẩn, mô hình VAR bao gồm biến cùng thời kỳ; VAR cấu trúc so với VAR tiêu chuẩn -
Ưu điểm, nhược điểm của mô hình VAR -
Thông đạt kết quả hồi quy dựa trên nền tảng VAR: Quan hệ Nhân Quả (Causality test), Phản ứng
xung (Impulse reponse); Phân Rã Phương Sai (Variance Decomposition)