关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2022-05-29 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。() 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。() 答案： 查看 举一反三 广义差分法的原理是将原模型变换为满足OLS法的差分模型，然后进行OLS估计。 广义差分法就是广义最小二乘法，但是却损失了部分样本观测值。 对于Koyck变换后自回归模型与自适应预期模型，估计方法可采用（）。 A: 加权最小二乘法 B: 广义差分法 C: 普通最小二乘法 D: 工具变量法 对广义差分变换后的模型进行OLS估计，得到的OLS估计量有偏 如果模型存在序列相关性，则可以采用（ ）方法估计模型。 A: 广义最小二乘法 B: 广义差分法 C: 序列相关稳健估计法 D: 残差回归法 E: 普通最小二乘法
