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A.可以建立固定影響變截距模型進(jìn)行分析
B.可以建立隨機(jī)影響變截距模型進(jìn)行分析
C.可以用最小二乘虛擬變量模型（LSDV）進(jìn)行參數(shù)估計
D.可以用廣義最小二乘法（GLS）進(jìn)行參數(shù)估計
E.可以通過模型設(shè)定檢驗法（協(xié)變分析檢驗）對模型的形式進(jìn)行檢驗

A.模型滿足古典假定，可以采用OLS法對模型進(jìn)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(jìn)行估計
C.隨機(jī)誤差項不滿足基本假設(shè)，可以采用廣義最小二乘法（GLS）對模型進(jìn)行估計
D.隨機(jī)誤差項與解釋變量相關(guān)，可以采用二階段最小二乘方法（TSLS）對模型進(jìn)行估計
E.以上闡述都正確

A.可以建立固定影響變截距模型進(jìn)行分析
B.可以建立隨機(jī)影響變截距模型進(jìn)行分析
C.如果隨機(jī)誤差項不滿足同方差性或相互獨(dú)立的假設(shè)，則需要采用廣義最小二乘法（GLS）對模型進(jìn)行估計
D.如果隨機(jī)誤差項與解釋變量相關(guān)，則需要采用二階段最小二乘方法對模型進(jìn)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(jié)構(gòu)方程采用OLS法估計

A.結(jié)構(gòu)式方程是可識別的
B.工具變量是模型中的前定變量，與結(jié)構(gòu)式方程中的隨機(jī)項不相關(guān)
C.工具變量與所要替代的內(nèi)生解釋變量高度相關(guān)
D.工具變量與所要估計的結(jié)構(gòu)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(guān)

A.結(jié)構(gòu)方程必須是過度識別的
B.結(jié)構(gòu)方程中的隨機(jī)項滿足線性模型的基本假定
C.相應(yīng)的簡化式方程中的隨機(jī)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(yán)重的多重共線性
E.樣本容量足夠大

A.間接最小二乘法
B.工具變量法
C.二階段最小二乘法
D.普通最小二乘法
E.一次差分法

A.內(nèi)生解釋變量既是被解釋變量，同時又是解釋變量
B.內(nèi)生解釋變量與隨機(jī)誤差項相關(guān)，違背了古典假定
C.內(nèi)生解釋變量與隨機(jī)誤差項不相關(guān)，服從古典假定
D.內(nèi)生解釋變量與隨機(jī)誤差項之間存在著依存關(guān)系
E.內(nèi)生解釋變量與隨機(jī)誤差項之間不存在依存關(guān)系