The advantage of using heteroskedasticity-robust standard errors is that:

A. Nếu qs2 =nR2>χα(1) thì kết luận mô hình thiếu biến

B. Nếu qs2 =nR2>χα(1) thì kết luận mô hình không thiếu biến

C. Nếu qs2 =nR2>χα(2) thì kết luận mô hình thiếu biến

D. Nếu qs2 =nR2>χα(2) thì kết luận mô hình không thiếu biến

A. Phương sai sai số thay đổi

B. Sai số ngẫu nhiên không theo quy luật chuẩn

C. Tự tương quan

D. Dạng hàm sai

A. Các sai số ngẫu nhiên có mối quan hệ tương quan

B. Các biến độc lập và biến xu thế thời gian có mối quan hệ tương quan

C. Các biến độc lập có mối quan hệ tương quan

D. Biến độc lập và sai số ngẫu nhjiên có mối quan hệ tương quan

A. Hồi quy của Y theo X2 là hồi quy phụ

B. Hồi quy của Y theo X3 là hồi quy phụ

C. Hồi quy của X3 theo X2, X4 là hồi quy phụ

D. Hồi quy của Y theo X4 là hồi quy phụ

A. Có biến độc lập là biến trễ của biến phụ thuộc.

B. Có biến phụ thuộc là biến trễ của một biến độc lập

C. Có 2 biến độc lập là biến trễ của 2 biến độc lập khác

D. Có biến độc lập là biến trễ của một biến độc lập khác

A. Mô hình hồi qui không có tự tương quan

B. Không kết luận được

C. Mô hình hồi qui có Tự tương quan âm

D. Mô hình hồi qui có Tự tương quan dương

A. Mô hình có dạng hàm không đúng là mô hình mắc sai lầm khi chỉ định

B. Nếu một biến cần thiết mà bị bỏ sót không đưa vào mô hình thì mô hình vẫn được coi là chỉ định đúng

C. Nếu mô hình hồi quy chỉ định sai thì vẫn có thể dùng để phân tích và dự báo

D. Một biến đưa vào mô hình hồi quy không thích hợp thì mô hình vẫn được coi là chỉ định đúng