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
如搜索结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“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…”相关的问题
第2题
A.面板数据模型的解释变量不包含被解释变量的滞后值，那么该模型是静态面板模型；面板数据模型的解释变量包含被解释变量的滞后值，那么该模型是动态面板模型
B.如果面板数据的截面N个数比较大，时间T比较短，称为短面板数据模型；如果面板数据的截面N个数比较小，时间T比较长，称为长面板数据模型
C.如果面板数据模型中每个时期在样本中的个体完全一样，那么它就是平衡面板数据模型；如果如果面板数据模型中每个时期在样本中的个体不完全一样，那么它就是非平衡面板数模型。
D.面板数据模型如果包含截距项，那么对应的截面虚拟变量数，最大可以是截面的个数N
第3题
A.H0：混合面板数据模型；H1：个体随机效应面板数据模型
B.H0：混合面板数据模型；H1：时点随机效应面板数据模型
C.H0：混合面板数据模型；H1：个体时点随机效应面板数据模型
D.H0：混合面板数据模型；H1：个体固定效应面板数据模型
E.H0：混合面板数据模型；H1：截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随区域变化的面板模型
F.H0：混合面板数据模型；H1：截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随个体变化的面板模型
G.H0：混合面板数据模型；H1：截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随时点变化的面板模型
H.H0：混合面板数据模型；H1：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.H0：混合面板数据模型；H1：截距项是时点固定效应、变量lnarea和lnaglabor随区域变化
第4题
A.H0：混合面板数据模型；H1：个体随机效应面板数据模型
B.H0：混合面板数据模型；H1：时点随机效应面板数据模型
C.H0：混合面板数据模型；H1：个体时点随机效应面板数据模型
D.H0：混合面板数据模型；H1：个体固定效应面板数据模型
E.H0：混合面板数据模型；H1：时点固定效应面板数据模型
F.H0：混合面板数据模型；H1：个体时点固定效应面板数据模型
G.H0：个体固定效应面板数据模型；H1：混合面板数据模型
H.H0：时点固定效应面板数据模型；H1：混合面板数据模型
I.H0：个体时点固定效应面板数据模型；H1：混合面板数据模型
J.H0：个体固定效应面板数据模型；H1：个体时点固定效应面板数据模型
K.H0：时点固定效应面板数据模型；H1：个体时点固定效应面板数据模型
第5题
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
第6题
A.H0：混合面板数据模型；H1：个体随机效应面板数据模型
B.H0：混合面板数据模型；H1：时点随机效应面板数据模型
C.H0：混合面板数据模型；H1：个体时点随机效应面板数据模型
D.H0：混合面板数据模型；H1：个体固定效应面板数据模型
E.H0：混合面板数据模型；H1：时点固定效应面板数据模型
F.H0：混合面板数据模型；H1：个体时点固定效应面板数据模型
G.H0：个体固定效应面板数据模型；H1：混合面板数据模型
H.H0：时点固定效应面板数据模型；H1：混合面板数据模型
I.H0：个体时点固定效应面板数据模型；H1：混合面板数据模型
J.H0：个体固定效应面板数据模型；H1：个体时点固定效应面板数据模型
K.H0：时点固定效应面板数据模型；H1：个体时点固定效应面板数据模型
第7题
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
第8题
A.面板数据的固定效应模型可以包含时间固定效应和个体固定效应
B.面板数据模型中可能存在不随个体而变、但随着时间而变的遗漏变量问题
C.有时候，为了节省参数，可以考虑引入时间趋势项替代时间固定效应
D.在双向固定效应模型中，假设每个时期的时间效应是相等的
第9题
A.组内离差估计量是一致的
B.可行广义最小二乘估计量是一致的
C.最小二乘虚拟变量法估计量是一致的
D.一阶差分估计量是一致的
为了保护您的账号安全，请在“赏学吧”公众号进行验证，点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证，验证成功后方可继续查看答案！
微信搜一搜
赏学吧
微信搜一搜
赏学吧
