继续例9，请用普通最小二乘法(OLS)与广义最小二乘法(GLS)估计固定影响变系数模型，并对两种估计方法所得估计结果进行比较。
解答例9中的(1)已经给出了每个公司单个方程的OLS估计，这也就是固定效应变系数模型的OLS估计。也可以在EViews软件中一次估计。在EViews软件中，在出现的pool estimation 对话框中，将“Y?”输入到“DependentVariable”栏内，将“X1? X2?”输入到“Cross section specific Coefficients"栏内，在“intercept”选项栏内选择“Fixed effects”，在“Weighting”选项栏内选择“No Weighting”，点击OK按钮后得表8-13。为了得到GLS估计，只需在“Weighting”选项栏内选择“Cross sectionWeights”即可。GLS估计结果如表8-14所示。[img=753x624]17b193019323bd4.png[/img][img=738x427]17b193049263794.png[/img][img=721x495]17b19307b8d5f91.png[/img]可以看出，变系数固定效应模型的OLS估计与GLS估计的参数是相同的,但检验指标不相同。GLS估计显然更有效，如有着更高的t检验值，有着更高的[tex=1.214x1.214]mW5AcsQUCJqRe+5oERoyfQ==[/tex]等。
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举一反三
- 对于固定影响的变截距面板数据模型，以下阐述正确的有（）。 A: 模型满足古典假定，可以采用OLS法对模型进行估计 B: 模型满足古典假定，可以采用最小二乘虚拟变量法（LSDV）对模型进行估计 C: 随机误差项不满足基本假设，可以采用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计 D: 随机误差项与解释变量相关，可以采用二阶段最小二乘方法（TSLS）对模型进行估计 E: 以上阐述都正确
- 在回归分析中，同归系数的估计方法是()。 A: 最小二乘法 B: 最大二乘法 C: 一致估计法 D: 有效估计法
- 在线性回归分析中，使用的估计方法是（）。 A: 最小二乘法 B: 最大二乘法 C: 极大似然法 D: 有效估计法
- 金融计量学中常用的估计方法主要有（） A: 普通最小二乘估计 B: 加权最小二乘估计 C: 极大似然估计法 D: 广义矩估计法
- Di是二值变量,X是连续变量,模型Yi=β0+β1Di+β2Xi+β3(Di×Xi)+ui中的未知参数估计方法是:() A: 普通最小二乘估计（OLS） B: 非线性最小二乘估计 C: 固定效应回归 D: Probit估计
内容
- 0
普通最小二乘估计OLS是根据样本残差平方之和最小来估计参数的。
- 1
Probit模型的估计方法是: A: 普通最小二乘法 B: 极大似然 C: 广义最小二乘法 D: 边际效应
- 2
对联立方程组模型中过度识别方程的估计方法有（） A: 间接最小二乘法 B: 普通最小二乘法 C: 间接最小二乘法和两阶段最小二乘法 D: 两阶段最小二乘法
- 3
广义差分法是将原模型变换为满足普通最小二乘法的差分模型，再进行OLS估计的一种方法，它不会损失样本观测值。()
- 4
如果模型存在序列相关，可以采用()估计模型的参数。 A: 广义最小二乘法 B: 普通最小二乘法