A.模型滿足古典假定,可以采用OLS法對模型進行估計
B.模型滿足古典假定,可以采用最小二乘虛擬變量法(LSDV)對模型進行估計
C.隨機誤差項不滿足基本假設,可以采用廣義最小二乘法(GLS)對模型進行估計
D.隨機誤差項與解釋變量相關,可以采用二階段最小二乘方法(TSLS)對模型進行估計
E.以上闡述都正確
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A.可以建立固定影響變截距模型進行分析
B.可以建立隨機影響變截距模型進行分析
C.如果隨機誤差項不滿足同方差性或相互獨立的假設,則需要采用廣義最小二乘法(GLS)對模型進行估計
D.如果隨機誤差項與解釋變量相關,則需要采用二階段最小二乘方法對模型進行估計
A.時間序列數(shù)據(jù)
B.截面數(shù)據(jù)
C.面板數(shù)據(jù)
D.虛擬變量數(shù)據(jù)
A.相比于其他方法,OLS法可以充分利用所估計的單方程樣本數(shù)據(jù)信息
B.相比于其他方法,OLS法利用了模型系統(tǒng)提供的所有信息
C.相比于其他方法,OLS法可以較好避免確定性誤差的傳遞
D.相比于其他方法,OLS法對樣本容量要求不高
E.對于遞歸模型,可以依次對每個結構方程采用OLS法估計
A.結構式方程是可識別的
B.工具變量是模型中的前定變量,與結構式方程中的隨機項不相關
C.工具變量與所要替代的內生解釋變量高度相關
D.工具變量與所要估計的結構式方程中的前定變量不存在多重共線性
E.如果要引入多個工具變量,則這些工具變量之間不相關
A.結構方程必須是過度識別的
B.結構方程中的隨機項滿足線性模型的基本假定
C.相應的簡化式方程中的隨機項也滿足線性模型的基本假定
D.模型中的所有前定變量之間不存在嚴重的多重共線性
E.樣本容量足夠大
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