Hausman进行固定效应模型估计有以下性质（） A: LSDV估计量无偏 B: GLS估计量有偏 C: LSDV估计量有偏 D: GLS估计量无偏

对于面板数据，LSDV方法可以获得个体异质性的估计，但是可能需要引入太多虚拟变量。

中国大学MOOC: 对于面板数据，LSDV方法可以获得个体异质性的估计，但是可能需要引入太多虚拟变量。

对于面板数据，LSDV方法可以获得个体异质性的估计，但是可能需要引入太多虚拟变量。 A: 正确 B: 错误

课程里介绍估计个体随机效应模型的方法是（ ） A: LSDV估计 B: Within估计 C: GMM估计 D: FGLS估计

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)

当真实模型为个体随机效应变截距面板数据模型时，下列说法正确的是（ ） A: Within估计量是一致的 B: FGLS估计量是一致的 C: LSDV估计量是一致的 D: 一阶差分估计量是一致的 E: 其他选项都不正确

题干请见【案例分析题1】。【案例分析题1-2】表2做了什么工作？（ ） A: 混合面板数据模型回归 B: 个体固定效应面板数据模型within回归 C: 个体固定效应面板数据模型LSDV回归 D: 个体随机效应面板数据模型回归 E: 时点固定效应面板数据模型回归 F: 时点随机效应面板数据模型回归 G: 个体时点固定效应模型数据模型回归 H: 个体时点随机效应面板数据模型回归 I: 区域固定效应面板数据模型回归

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

题干请见【案例分析题2】。【案例分析题2-2】表5做了什么工作？（ ） A: 混合面板数据模型回归 B: 个体固定效应面板数据模型within回归 C: 个体固定效应面板数据模型LSDV回归 D: 个体随机效应面板数据模型回归 E: 截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随区域变化的面板模型 F: 截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随个体变化的面板模型 G: 截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随时点变化的面板模型 H: 截距项是个体固定效应、变量lnarea和lnaglabor随区域变化的面板模型 I: 截距项是时点固定效应、变量lnarea和lnaglabor随区域变化的面板模型 J: 截距项是区域固定效应、变量lnarea和lnaglabor随区域变化的面板模型