对于包含个体固定效应的面板数据模型的参数估计，正确的说法有
A: 如果T=2，可以用差分的方法消除固定效应来估计未知参数
B: 可以用广义最小二乘方法来估计未知参数
C: 可以加入T-1个虚拟变量来消除个体固定效应
D: 可以用个体中心化的方法消除个体固定效应
A: 如果T=2，可以用差分的方法消除固定效应来估计未知参数
B: 可以用广义最小二乘方法来估计未知参数
C: 可以加入T-1个虚拟变量来消除个体固定效应
D: 可以用个体中心化的方法消除个体固定效应
举一反三
- 一阶差分方法可以得到个体固定效应模型中解释变量的参数的一致估计量。
- 一阶差分方法可以得到个体固定效应模型中解释变量的参数的一致估计量。 A: 正确 B: 错误
- 对于个体固定效应模型而言，一阶差分估计方法和Within估计方法都可以估计出模型的个体效应项和变量的系数（[img=16x17]1803b40aebdd40f.png[/img]和[img=11x23]1803b40af4ad23b.png[/img]）。
- 面板分位数模型可以控制个体固定效应。
- 一般而言，面板数据可用固定效应(fixedeffect)和随机效应(randomeffect)估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV)进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS)进行估计(Greene,2000)