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
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
B,C,D
举一反三
- 对于变截距面板数据模型，截面上存在个体影响可以用常数项的差别来说明模型，以下阐述不正确的有（）。 A: 可以建立固定影响变截距模型进行分析 B: 可以建立随机影响变截距模型进行分析 C: 如果随机误差项不满足同方差性或相互独立的假设，则需要采用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计 D: 如果随机误差项与解释变量相关，则需要采用二阶段最小二乘方法对模型进行估计
- 对于变截距面板数据模型，截面上存在个体影响可以用常数项的差别来说明模型，以下阐述不正确的有（）。 A: A可以建立固定影响变截距模型进行分析 B: B可以建立随机影响变截距模型进行分析 C: C如果随机误差项不满足同方差性或相互独立的假设，则需要采用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计 D: D如果随机误差项与解释变量相关，则需要采用二阶段最小二乘方法对模型进行估计
- 在模型古典假定满足的条件下，多元线性回归模型的最小二乘估计是（ ）估计
- 在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定
- 在模型古典假定满足的条件下，多元线性回归模型的最小二乘估计是什么估计（ ）。 A: OLS B: GREEN C: WIND D: BLUE
内容
- 0
为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？
- 1
模型具有多重共线性时，仍采用普通最小二乘估计法对参数进行估计，会导致的问题有
- 2
关于自回归模型,下列表述正确的有()。A.估计自回归模型时的主要问题在于,滞后被解释变量的存在可能导致它与随机误差项相关,以及随机误差项出现自相关性;B.库伊克模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机误差项同期相关问题;C.局部调整模型中解释变量与随机误差项没有同期相关,因此可以应用OLs法估计;D.库伊克模型与自适应预期模型不满足古典假定,如果用OLS法直接进行估计,则估计量是有偏的、非一致估计;E.无限期分布滞后模型可以通过一定的方法转换为一阶自回归模型。 A: B: C: D: E: E
- 3
对线性回归模型进行最小二乘估计,最小二乘准则是____________________。
- 4
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)