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

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

相关考题:

若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法

如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时,最常用的估计方法是()。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.差分法D.工具变量法

下列关于递归系统模型的说法,正确的是:()。 A、形式上属于联立方程模型,可以采用单方程模型的估计方法进行参数估计B、形式上属于联立方程模型,不可以采用单方程模型的估计方法进行参数估计C、形式上不属于联立方程模型,可以采用单方程模型的估计方法进行参数估计D、形式上不属于联立方程模型,不可以采用单方程模型的估计方法进行参数估计

在只知道随机干扰项的方差一协方差矩阵的情形下,可以对存在序列相关的模型采用( )估计得到参数的最佳线性无偏估计量。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义最小二乘法D.工具变量法

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。( )

如果模型中出现了与随机误差项相关的随机解释变量,最常用的参数估计方法是()。A加权最小二乘法B广义最小二乘法C差分法D工具变量法

若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

面板数据模型,截面上个体影响不同,且个体影响可用常数项的差别来说明的模型,下列表述可取的是()。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、可以用最小二乘虚拟变量模型(LSDV)进行参数估计D、可以用广义最小二乘法(GLS)进行参数估计E、可以通过模型设定检验法(协变分析检验)对模型的形式进行检验

若回归模型的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时,最常用的估计方法是()。A、广义最小二乘法B、加权最小二乘法C、差分法D、工具变量法

对自回归模型进行估计时,假定原始模型满足古典线性回归模型的所有假设,则估计量是一致估计量的模型有()。A、库伊克模型B、局部调整模型C、自适应预期模型D、自适应预期和局部调整混合模型

使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时,若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定,则估计量是一致估计量的模型是()A、Koyck变换模型B、部分调整模型C、自适应预期模型D、自适应预期和部分调整混合模型

对于自适应预期模型,采用什么方法估计参数比较合适()A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、工具变量法D、广义差分法

如果模型中出现随机解释变量并且与随机误差项相关时,最常用的估计方法是()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、差分法D、工具变量法

对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类,即:()。A、间接最小二乘法和系统估计法B、单方程估计法和系统估计法C、单方程估计法和二阶段最小二乘法D、工具变量法和间接最小二乘法

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

若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、加权最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法

对于自适应预期模型,估计模型参数应采用()。A、普通最小二乘法B、间接最小二乘法C、二阶段最小二乘法D、工具变量法

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

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、Koyck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估计D、Koyck模型与自适应预期模型不满足古典假定,如果用OLS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可以转换为一阶自回归模型

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?

Koyck变换是将无限分布滞后模型转换为自回归模型,然后进行估计,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

单选题若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法

单选题使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时,若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定,则估计量是一致估计量的模型是()AKoyck变换模型B部分调整模型C自适应预期模型D自适应预期和部分调整混合模型

单选题若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用()。A普通最小二乘法B加权最小二乘法C广义差分法D工具变量法

问答题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?