01 面板数据模型与Stata软件介绍

第1讲 单元测验

1、按数据观测值缺失情况可将面板数据分为( )
    A、平稳和非平稳面板数据
    B、完整和缺失面板数据
    C、平衡和非平衡面板数据
    D、长面板和短面板数据

2、面板数据的定义是( )
    A、同一时间点上各个主体的数据
    B、多个个体在不同时间点上的各指标取值所构成的样本数据
    C、某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值
    D、其他选项均不是

3、下列数据类型为面板数据的是( )
    A、2020年各省的GDP
    B、2000-2020年四川省的GDP
    C、2000-2020年全国31个省市的GDP
    D、其他选项都不是

4、下列选项中属于静态面板模型的是( )
    A、面板自回归分布滞后模型
    B、混合面板模型
    C、面板自回归模型
    D、面板向量自回归模型

5、设置数据为面板数据类型的Stata命令是( )
    A、tset id year
    B、xtset id year
    C、xtset id
    D、xtset year

6、显示面板数据结构的Stata命令为( )
    A、xtdes
    B、describe
    C、des
    D、xdescribe

7、,根据n和T的关系,下列选项是长面板的是( )
    A、
    B、
    C、
    D、

02 变截距面板数据模型

第2讲 单元测验

1、Stata命令 “ reg y x1 x2 x3, r ” 中r的作用主要是缓解什么问题( )
    A、自相关问题
    B、多重共线性问题
    C、异方差问题
    D、内生性问题

2、下面属于不存在同期截面相关的假定是( )
    A、
    B、
    C、
    D、

3、下列哪条命令为个体随机效应模型的Stata命令?( )
    A、xtreg y x1 x2 x3 ,fe vce(cluster id)
    B、xtreg y x1 x2 x3 ,vce(cluster id)
    C、reg y x1 x2 x3 i.id i.year ,r
    D、reg y x1 x2 x3 i.id i.year,fe

4、对于个体时点固定效应模型, 下列说法正确的是( )
    A、为个体效应,为时点效应;和所有解释变量不相关
    B、为个体效应,为时点效应;分别与某个或某些解释变量相关
    C、为时点效应,为个体效应;和所有解释变量不相关
    D、为时点效应,为个体效应;分别与某个或某些解释变量相关

5、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

6、运行Stata命令xtreg y x1 x2 x3 i.year ,fe后,回归结果下方的显示F检验结果为“F test that all u_i=0 : F(28,921)=104.76 Prob>F=0.000 ” ,该F检验的原假设和备择假设为( )
    A、H0:混合面板模型,H1:个体固定效应模型
    B、H0:混合面板模型,H1:个体、时点固定效应模型
    C、H0:时点固定效应模型,H1:个体、时点固定效应模型
    D、H0:个体随机效应模型,H1:个体、时点固定效应模型

7、运行Stata命令xtreg y x1 x2 x3 ,fe后,回归结果下方的显示F检验结果为“F test that all u_i=0 : F(28,954)=95.22 Prob>F=0.0000 ” ,该F检验的原假设和备择假设为( )
    A、H0:混合面板模型,H1:时点固定效应模型
    B、H0:混合面板模型,H1:个体固定效应模型
    C、H0:时点固定效应模型,H1:个体、时点固定效应模型
    D、H0:个体随机效应模型,H1:个体、时点固定效应模型

8、对于个体固定效应模型,当不全相等时,检验是否为混合面板数据模型所构造的F统计量服从什么分布?( )
    A、
    B、
    C、
    D、

9、对于个体时点固定效应模型,当不全相等或不全相等时,构造的F统计量服从什么分布?( )
    A、
    B、
    C、
    D、

10、Hausman检验的实质是检验模型是否存在内生性问题。

11、当运行Stata命令xtreg y x1 x2 x3 ,fe vce(cluster id) 后,检验个体固定效应是否存在的Chow检验失效。

12、对于个体随机效应而言,Within估计同样可以得到参数的一致估计。

13、一阶差分方法可以得到个体固定效应模型中解释变量的参数的一致估计量。

14、某人在研究2000-2019年全国200家商业银行经营效率时,在控制个体(银行)固定效应的基础上,试图继续控制银行类型(国有银行、股份制银行、城商行、农商行、邮政储蓄银行等5类)、银行所在省份等不随时间变化的因素。请问,他能否在同一个模型中控制这些固定效应?

15、对于个体固定效应模型而言,一阶差分估计方法和Within估计方法都可以估计出模型的个体效应项和变量的系数()。

03 多维(高维)固定效应模型

第3讲 单元测验

1、“reg y x1-x10 , r”命令可以通过以添加虚拟变量作为解释变量的形式控制高维固定效应。

2、“xtreg y x1-x10 , fe vce(cluster id)”命令(其中id是个体变量名)可以通过将不随时点变化的量(例如,企业性质、省份、行业、产业、区域、企业规模等)以虚拟变量的形式纳入模型,进行高维固定效应的控制。

3、在不包含个体固定效应的情况下,“reghdfe y x1-x10 ,absorb( ) vce(r)”命令可以通过将不随时点变化的量(例如,企业性质、省份、行业、产业、区域、企业规模等)纳入选项absorb( )中,进行高维固定效应的控制。

4、“reghdfe y x1-x10 , absorb(id year qy industry province) vce(r)”命令(其中,id是个体(公司)变量名)可以控制省份、行业、区域效应。

5、“xtreg y x1-x10 i.qy , fe vce(cluster id)”命令可以控制区域效应(id是个体变量名;qy=1,2,3,其中,qy=1表示东部,qy=2表示中部,qy=3表示西部)。

6、“reg y x1-x10 i.qy i.id i.year , r”命令可以控制区域效应(id是个体变量名;year是时点变量名;qy=1,2,3,其中,qy=1表示东部,qy=2表示中部,qy=3表示西部)。

7、某同学说在含个体固定效应的情形下,之所以不能控制不随时点变化的量,是因为个体固定效应与不随时点变量的量之间存在严重多重共线性。

8、某同学说在含时点固定效应的情形下,之所以不能控制不随个体变化的量(例如,改革开放前后、减免农业税前后、房地产新政前后等),是因为时点固定效应与不随个体变量的量之间存在完全多重共线性。

9、某同学说在不含个体固定效应的模型中,若要控制其他L个不随时点变化的量的影响(也就是其他高维固定效应),必须满足,其中, 是第l个因素的属性个数。

10、某同学说在不含时点固定效应的模型中,若要控制其他H个不随个体变化的量的影响(也就是其他高维固定效应),必须满足,其中,m, 是第h个因素的属性个数。

04 变系数面板数据模型

第4讲 单元测验

1、某同学说,从理论角度来讲,面板数据模型中解释变量的系数是可以随个体i变化或随时点t或随其他因素变化的。

2、命令“reg y i.id#c.x2 i.id#c.x3 ... i.id#c.xk i.id, r ”与命令“reg y i.id#c.(x2 x3 ... xk) i.id, r ”是等价的,其中,id是个体变量名。

3、命令“reg y i.id#c.x2 x3 i.id#c.x4 ... xk i.id, r ”与命令“xtreg y i.id#c.x2 x3 i.id#c.x4 ... xk, fe vce(cluster id) ”是等价的,其中,id是个体变量名。

4、命令“reg y x2 i.id#c.x3 x4... xk i.id, r ”与命令“xtreg y x2 i.id#c.x3 x4... xk, re vce(cluster id) ”是等价的,其中,id是个体变量名。

5、命令“reg y i.year#c.x2 i.year#c.x3 ... i.year#c.xk i.year, r”与命令“reg y i.year#c.(x2 x3 ... xk) i.year, r”是等价的,其中,year是时点变量名。

6、命令“reg y i.year#c.x2 x3 i.year#c.x4... xk i.year”与命令“reghdfe y i.year#c.x2 x3 i.year#c.x4... xk, absorb(year)”是等价的,其中,year是时点变量名。

7、命令“xtreg y x2 x3 x4 x5 ... xk i.qy#c.x2 i.qy#c.x3 , fe vce(cluster id)”与命令“xtreg y x4 x5 ... xk i.qy#c.x2 i.qy#c.x3 , fe vce(cluster id)”是等价的,其中,id是个体变量名;qy代表区域变量,qy取值为1,2,3,分别表示个体位于东、中、西部。

8、若要检验模型 中变量的系数是否随个体i发生改变,原假设和备择假设为不全相等。构建LR统计量为.

9、若检验的系数随是否随区域位置变化,且截距项是个体固定效应, 其中,,当个体i位于中部地区,否则取0,,当个体i位于西部地区,原假设和备择假设为不全为0。 构建LR统计量为

10、若检验的系数随是否随区域位置变化,且截距项是个体固定效应, 其中,表示个体i位于东部地区,否则取0,表示个体i位于中部地区,否则取0,表示个体i位于西部地区,否则取0。 原假设和备择假设为不全相等。 构建LR统计量为

05 动态面板数据模型

第5讲 单元测验

1、面板自回归模型是动态面板数据模型的一种形式。

2、某同学说,通过定性分析或相关理论研究发现,如果被解释变量可能受到被解释变量滞后值的影响,可以考虑建立动态面板数据模型。

3、动态面板数据模型是平稳的面板数据建模技术。

4、动态面板数据模型的解释变量中可以包含外生解释变量。

5、某学生认为,在实证分析中,动态面板数据模型中被解释变量的滞后阶数仅为一阶。

6、某同学说,对于下列模型 可以使用"xtreg ,fe"命令进行模型参数估计。

7、若下列模型, 的随机扰动项无序列相关,则差分模型的随机扰动项也不存在自相关

8、对于动态面板数据模型,差分GMM的估计量是Anderson-Hsiao估计量。

9、xtabond是系统GMM估计命令,且xtdpdsys是差分GMM估计命令。

10、xtabond2命令即包括差分GMM估计方法,也包含系统GMM估计方法

06 面板向量自回归模型

第6讲 单元测验

1、下列是面板向量自回归模型回归命令的是
    A、pvarsoc
    B、pvar
    C、pvarstable
    D、pvarirf

2、下列哪个命令是选取面板向量自回归模型最优滞后阶数的
    A、pvarsoc
    B、parsoc
    C、varsoc
    D、pvar

3、在运行下列哪个命令前,不需要执行pvar命令的是
    A、pvarstable
    B、pvargranger
    C、pvarsoc
    D、pvarirf

4、在运行下列哪些命令前,需要执行pvar命令的是
    A、pvarstable
    B、pvargranger
    C、pvarirf
    D、pvarfevd

5、某同学认为,从理论建模角度而言,面板向量自回归模型要求所有变量是平稳的。

6、某同学说,在使用pvarsoc命令选出了最优滞后阶数后,需要重新对最优滞后阶数的面板向量自回归模型重新进行pvar命令进行回归。

07 面板门限(门槛)模型

第7讲 单元测验

1、Hansen(1999)提出的面板门限模型要求n>T。

2、门限效应检验的原假设是存在门限效应、备择假设是不存在门限效应。

3、对于面板门限效应检验,Hansen(1999)构建了LR统计量,该LR统计量服从卡方分布。

4、某同学说,在建立面板门限模型的过程中,需要先进行门限值检验,若门限值检验拒绝原假设,则,继续进行门限效应检验。

5、某同学说,在建立面板门限模型的过程中,需要先进行门限效应检验,若门限效应检验不拒绝原假设,则,继续进行门限值检验。

6、Hansen(1999)提出的面板门限模型是含有个体固定效应的。

7、目前(截止2021年1月),面板门限模型回归命令xthreg最多只能估计3个门限值的情形。

8、目前(截止2021年1月),面板门限模型回归命令xthreg仅适用于平衡面板数据。

08 面板分位数模型

第8讲 单元测验

1、面板分位数模型可以控制个体固定效应。

2、在面板分位数模型的估计中,为了减少待估参数的个数,通常假设个体效应与分位数无法。

3、Koenker(2004)认为,当n>>T时,适当减少个体固定效应项可提高模型的有效性。

4、Canay(2011)采用了两步回归法估计面板分位数模型的参数,并证明,在一定假设下,当时,模型参数估计量是一致估计量,且渐近服从正态分布。

5、面板分位数模型回归命令qregpd选项quantile(#)中的“#”默认是0.5,即中位数。

6、面板分位数模型回归命令qregpd的选项fix(varlist)指的是控制个体固定效应。

09 面板单位根检验

第9讲 单元测验

1、下列哪些面板单位根检验方法的检验统计量是服从标准正态分布的( )
    A、LL检验
    B、IPS检验
    C、Hadri LM检验
    D、Breitung检验

2、下列面板单位根检验方法是长面板单位根检验方法的是( )
    A、LLC检验
    B、HT检验
    C、Breitung检验
    D、Hadri LM检验
    E、Fisher式检验
    F、IPS检验

3、下列面板单位根检验方法拒绝原假设就表明所有个体的时间序列数据是平稳序列( )
    A、IPS检验
    B、LLC检验
    C、Fisher式检验
    D、HT检验
    E、Breitung检验

4、适用于非平衡面板数据的面板单位根检验方法有哪些( )
    A、Breitung检验
    B、HT检验
    C、IPS检验
    D、Fisher式检验
    E、Hadri LM检验
    F、LLC检验

5、下列哪个面板单位根检验方法的备择假设是面板数据是平稳序列( )
    A、LLC检验
    B、HT检验
    C、Hadri LM检验
    D、Fisher式检验
    E、IPS检验
    F、Breitung检验

6、本讲所介绍的面板单位根检验方法的数据生成过程中若含截距项,都是设定为个体随机效应的。

7、面板单位根IPS检验方法的数据生成过程是所有变量系数(含截距项和时间趋势项的系数)是随个体i变化的变系数面板数据模型。

8、面板单位根LLC检验方法只有2种检验形式,其面板数据生成过程分别是仅含截距项、含线性时间趋势项。

9、某同学说,尽管很多文献在对面板数据进行分析时,大多数文献是默认面板数据为平稳数据,然后,按平稳数据进行建模分析,然而,面板数据建模的理论步骤要求,面板数据模型建模前必须先对面板数据变量进行面板单位根检验,若存在非平稳变量,直接回归分析,可能存在伪回归现象。

10、本讲所介绍的大多数面板单位根检验方法如果没考虑截面相关情形时,可以在命令选项中添加demean,在一定程度上缓解截面相关对面板单位根检验功效的影响。

11、面板单位根IPS检验方法有3种检验形式,其面板数据生成过程分别是无截距项、仅含截距项、含线性时间趋势项。

12、从面板单位根检验方法的数据生成过程(检验模型)知,动态面板数据模型是要求变量是平稳的。

10 面板协整检验

第10讲 单元测验

1、下列面板协整检验方法的原假设是所有个体不存在协整关系( )
    A、Kao检验(高志华检验)
    B、Pedroni检验
    C、Westerlund VR-p检验
    D、Westerlund VR-g检验

2、面板协整回归模型是变系数模型的面板协整检验方法是( )
    A、Westerlund VR-p检验
    B、Kao检验(高志华检验)
    C、Westerlund VR-g检验
    D、Pedroni检验

3、命令“xtcointtest pedroni y x1 x2, demean lags(bic 12) kernel(ba 6) ar(same) ”选项ar(same)中的same表示Pedroni协整检验备择假设是所有个体存在协整关系。

4、某同学说,理论上来说,对非平稳变量进行协整检验可以避免伪回归现象。

5、本讲所介绍的面板协整检验方法的原假设都是存在协整关系。

6、面板协整检验中的Kao检验和Westerlund检验都是基于Engle-Granger协整检验的思想,推广到面板数据中的协整检验方法。

7、Kao检验对残差进行单位根检验时,仅假设残差是AR(1)的情形。

8、Westerlund检验对应的面板协整模型有2种情形,个体固定效应情形、个体固定固定效应和线性趋势项情形。

9、Pedroni检验的备择假设都是所有个体间存在协整关系。

10、在协整检验中,对残差进行单位根检验的数据生成过程,一般也有3种情形:无截距项(none)、仅含截距项、含线性时间趋势项。

11、Kao检验对应的面板协整模型仅含有个体固定效应的情形。

12、本讲所介绍的检验方法都未考虑截面相关情形,但可以在面板协整检验命令选项中添加demean,可以在一定程度上缓解截面相关对协整检验功效的影响。

13、命令“xtcointtest westerlund y x1 x2, trend demean some”中的some表示Westerlund协整检验备择假设是所有个体存在协整关系。

14、Kao检验统计量服从标准正态分布。

15、某同学说,平稳变量也要进行面板协整检验。

16、两个非平稳变量进行协整检验必须满足同阶单整。

11 面板误差修正模型

第11讲 单元测验

1、某同学说,若面板协整检验表明不存在协整关系,为了使得研究工作更充分,也可以继续建立面板误差修正模型。

2、某同学说,若面板协整检验表明存在协整关系,必须建立面板误差修正模型。

3、若非平稳变量之间存在协整关系,则协整回归模型代表的是短期均衡关系。

4、若非平稳变量之间存在协整关系,则误差修正模型代表的是短期偏离均衡状态,修复至均衡状态的过程。

5、面板误差修正模型中各滞后变量的最优滞后阶数必须是一样的。

期末考试

《面板数据模型及Stata应用》期末考试题

1、当真实模型为个体固定效应变截距面板数据模型时,下列说法不正确的是( )
    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

2、关于面板数据单位根检验,下列说法不正确的是( )
    A、Hadri LM检验的原假设是平稳序列
    B、HT检验适用于短面板数据
    C、LLC检验、Breitung检验、HT检验拒绝原假设就表明所有个体的时间序列数据是平稳序列
    D、IPS检验、Fisher式检验适用于非平衡面板数据
    E、以上说法都是错误的

3、显示指定变量farmm小于2000,大于200数据的Stata命令为( )
    A、list farmm if 2000>farmm>200
    B、list farmm if farmm<2000 | farmm>200
    C、list farmm if farmm<2000 or farmm>200
    D、list farmm if farmm<2000 & farmm>200

4、【案例分析题1】 某人为了研究1991年至2012年全国29个省市自治区粮食产量可能受到哪些因素的影响,选择了下列指标,粮食产量q(万吨)、农用化肥施用折纯量agchf(万吨)、农业机械总动力farmm(万千瓦)、粮食作物播种面积area(千公顷)、乡村从业人数aglabor(万人),其中,lnq、lnagchf、lnfarmm、lnarea、lnaglabor分别为上述变量取自然对数后的变量,且均为I(0)。且29个省市根据地理位置可分为东、中、西部3个区域,且用变量qy表示区域,qy取值分别为1(表示该省属于东部地区),2(表示该省属于中部地区),3(表示该省属于西部地区)。此外,provi、year分别表示省市和时点变量。 为此,某人做了表1、表2、表3的工作。(给定显著性水平为0.05) 表1: 表2: 表3: 请回答下列问题,(共6道单选题) 【案例分析题1-1】表1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

5、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

6、题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-3】基于表1和表2的信息,构造检验模型截距项是否发生变化的F检验统计量及分布是多少?( )
    A、F=121.2628服从F(28,605)
    B、F=117.0813服从F(29,605)
    C、F=18.33935服从F(28,605)
    D、F=17.70696服从F(29,605)
    E、F=80.131867服从F(28,605)
    F、F=77.368699服从F(29,605)
    G、F=17.018258服从F(28,605)
    H、F=16.431421服从F(29,605)

7、题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-4】基于表1和表2的信息,检验模型截距项是否发生变化的原假设和备择假设分别是( )
    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

8、题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-5】基于【案例分析题1-1到4】中的信息,你能得出什么结论?( ) 注:题中可能用到的临界值,
    A、变截距检验拒绝原假设,建立个体固定效应模型
    B、变截距检验不拒绝原假设,建立个体固定效应模型
    C、变截距检验不拒绝原假设,建立混合固定效应模型
    D、变截距检验拒绝原假设,建立混合固定效应模型

9、【案例分析题2】 某人为了研究1991年至2012年全国29个省市自治区粮食产量可能受到哪些因素的影响,选择了下列指标,粮食产量q(万吨)、农用化肥施用折纯量agchf(万吨)、农业机械总动力farmm(万千瓦)、粮食作物播种面积area(千公顷)、乡村从业人数aglabor(万人),其中,lnq、lnagchf、lnfarmm、lnarea、lnaglabor分别为上述变量取自然对数后的变量,且均为I(0)。且29个省市根据地理位置可分为东、中、西部3个区域,且用变量qy表示区域,qy取值分别为1(表示该省属于东部地区),2(表示该省属于中部地区),3(表示该省属于西部地区)。此外,provi、year分别表示省市和时点变量。 为此,某人做了表4和表5的工作。(给定显著性水平为0.05) 表4: 表5: 请回答下列问题(共6道单选题) 【案例分析题2-1】表4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

10、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

11、题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-3】基于表4和表5的信息,请构造检验模型中变量lnarea、lnaglabor的系数是否发生变化的LR检验统计量及分布( )
    A、LR=185.143 服从卡方2
    B、LR=185.143 服从卡方3
    C、LR=185.143 服从卡方4
    D、LR=185.143 服从卡方6
    E、LR=92.5715 服从卡方2
    F、LR=92.5715 服从卡方3
    G、LR=92.5715 服从卡方4
    H、LR=92.5715 服从卡方6
    I、LR=-185.143 服从卡方2
    J、LR=-185.143 服从卡方3
    K、LR=-185.143 服从卡方4
    L、LR=-185.143 服从卡方6
    M、LR=-92.5715 服从卡方2
    N、LR=-92.5715 服从卡方3
    O、LR=-92.5715 服从卡方4
    P、LR=-92.5715 服从卡方6

12、题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-4】基于表4和表5的信息,检验模型中变量lnarea、lnaglabor的系数是否发生变化的原假设和备择假设( )
    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随区域变化的面板模型
    J、H0:混合面板数据模型;H1: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
    K、H1:混合面板数据模型;H0:截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随区域变化的面板模型
    L、H1:混合面板数据模型;H0:截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随个体变化的面板模型
    M、H1:混合面板数据模型;H0:截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随时点变化的面板模型
    N、H1:混合面板数据模型;H0: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
    O、H1:混合面板数据模型;H0: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
    P、H1:混合面板数据模型;H0: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

13、题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-5】基于【案例分析题2-1到4】中的信息,你能得出什么结论?( ) 注:题中可能用到的临界值,
    A、拒绝原假设,建立变系数面板数据模型
    B、不拒绝原假设,建立变系数面板数据模型
    C、不拒绝原假设,建立混合面板数据模型
    D、拒绝原假设,建立混合面板数据模型

14、题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-6】在表5中加入变量qy能起到什么作用?( )
    A、控制区域固定效应
    B、控制个体固定效应
    C、控制时点固定效应
    D、控制区域随机效应
    E、控制个体随机效应
    F、控制时点随机效应

15、题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-6】表3是某人在表1和表2的工作基础上试图控制省份所在区域对模型的影响,其中在Stata软件操作中以虚拟变量的形式表示所在的区域。请问为什么表3中会出现“qy=2时 0 (omitted); qy=3 0 (omitted)”这种情形?( )
    A、qy与个体效应项存在严重的多重共线性
    B、qy与时点效应项存在严重的多重共线性
    C、qy与个体效应项存在完全的多重共线性
    D、qy与时点效应项存在完全的多重共线性
    E、qy与时点随机效应项存在完全的多重共线性
    F、qy与个体随机效应项存在完全的多重共线性

16、关于Hansen(1999)提出的面板门限(门槛)模型,下列说法正确的是( )
    A、理论上要求n<T
    B、面板门限模型中含有个体固定效应
    C、目前(截止2021年1月),命令xthreg仅适用于平衡面板数据
    D、目前(截止2021年1月),面板门限模型回归命令xthreg最少只能估计3个门限值的情形

17、关于命令xtreg、reg、reghdfe,下列说法正确的是( )
    A、命令“xtreg y i.id#c.x2 i.id#c.x3 ... i.id#c.xk, fe vce(cluster id) ”与命令“xtreg y i.id#c.(x2 x3 ... xk), fe vce(cluster id) ”是等价的,其中,id是个体变量名。
    B、命令“reg y i.year#c.x2 i.year#c.x3 ... i.year#c.xk i.id i.year, r”与命令“reg y i.year#c.(x2 x3 ... xk) i.year i.id, robust”是等价的,其中,year是时点变量名。
    C、命令“reg y i.year#c.x2 x3 i.year#c.x4... xk i.id i.year”与命令“reghdfe y i.year#c.(x2 x4) x3 x5... xk, absorb(id year)”是等价的,其中,year是时点变量名。
    D、命令“xtreg y x2 x3 x4 x5 ... xk i.qy#c.x2 i.year#c.x3 , fe vce(cluster id)”与命令“xtreg y i.qy#c.x2 i.year#c.x3 x4 x5 ... xk , fe vce(cluster id)”是等价的,其中,id是个体变量名;qy代表区域变量,qy取值为1,2,3,分别表示个体位于东、中、西部。

18、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

19、关于面板向量自回归模型,说法正确的是( )
    A、面板向量自回归模型的回归命令是pvar
    B、命令pvarsoc运行前无需运行命令pvar
    C、命令pvarstable、pvargranger、pvarirf和pvarfevd运行前需要执行pvar命令
    D、其他选项中的说法都不正确

20、下列哪条命令含有个体随机效应模型的Stata命令( )
    A、xtreg y x1 x2 x3 , fe vce(cluster id)
    B、xtreg y x1 x2 x3 , vce(cluster id)
    C、xtreg y x1 x2 x3 i.year , re vce(cluster id)
    D、reg y x1 x2 x3 i.id , r

21、某同学做了下图工作, 根据上图结果,下列说法正确的是( )
    A、对变量lnx3进行面板单位根IPS检验
    B、面板单位根检验的数据生成过程是仅含截距项情形
    C、检验结果显示,IPS检验拒绝原假设,变量lnx3的所有个体都是平稳的
    D、此处IPS检验的数据生成过程都是ADF类情形

22、某同学做了下图的工作, 根据上图结果,下列说法正确的是( )
    A、图中回归结果对应的模型是个体固定效应变截距面板数据模型
    B、图中回归结果采用的是LSDV估计方法估计的
    C、上图红框中的F(28,605)检验(上图最后一行的F检验)的备择假设是个体固定效应面板数据模型
    D、上图黑框中的F(4,605)检验的原假设是混合面板数据模型

23、某同学做了下列工作, 根据上图结果,下列说法错误的是( )
    A、上图回归结果对应的模型是时点固定效应变截距面板数据模型
    B、上图中的F(25,584)是检验模型是否存在个体固定效应
    C、上图时点变量year的取值范围是1992至2012
    D、上图回归结果的时点固定效应是采用within方法估计的

24、某同学做了下列工作, 根据上图结果,下列说法正确的是( )
    A、上图回归结果对应的模型是个体固定效应变截距面板数据模型
    B、上图中的F(34,235)检验原假设是混合面板数据模型
    C、上图回归结果采用的LSDV估计方法
    D、个体总数n为29
    E、该模型的RSS约为1.5052

25、某同学做了下列工作,下图中provi、year、mji、qy分别代表省份、年份、地理位置、区域。 根据上图结果,下列说法正确的是( )
    A、上图回归结果用的命令是高维固定效应regfehd命令
    B、上图控制了时点固定效应
    C、上图控制了省份固定效应
    D、上图控制了区域固定效应
    E、上图控制了地理位置固定效应

26、命令“reghdfe y x* , absorb(year qx industry province) vce(r)”可以控制企业性质、行业、省份效应,其中,id是个体(公司,此次含有4000家公司)变量名,year是时点变量名,qx、industry、province分别代表企业性质、行业、省份。

27、同学说,当模型中存在非平稳变量,且满足协整检验的条件时,我们才考虑进行面板协整检验。

28、当模型中的随机扰动项不满足同方差、无自相关假定时,仍可以构建Chow统计量去检验模型中的截距项是否发生改变。

29、某同学说,若协整检验表明非平稳变量之间存在协整关系,并结合经济现象背后的规律,发现变量之间存在某种长期关系,则既可以建立误差修正模型,考察其短期偏离均衡状态是如何修复至均衡状态的,也可以不建立误差修正模型,直接对协整回归模型进行分析,即分析其长期均衡关系。

30、某同学说,在仅含个体固定效应的情形下,不能控制不随个体变化的量,因为个体固定效应与不随个体变化的量之间存在完全多重共线性。

31、某同学做了下列工作, 上图红框中的F(28,577)检验(上图最后一行的F检验)的原假设是混合面板数据模型。

32、某同学做了下列工作, 上图红框中的F(28,577)检验(上图最后一行的F检验)的备择假设是个体固定效应面板数据模型(仅变量lnaglabor的系数随个体变化)。

33、某同学做了下列工作, 上图黑框中的F(32,577)检验是检验模型的截距项是否随个体发生变化,即是检验否存在个体固定效应。

34、某同学做了下列工作, 上图是对lny进行了面板单位根LLC检验,检验结果显示变量lny中部分个体是平稳的。

35、某同学做了下列工作, 上图是对变量lnx3进行面板单位根IPS检验,且使用的形式含线性时间趋势项情形。

期末考试

《面板数据模型及Stata应用》期末考试题

1、当真实模型为个体固定效应变截距面板数据模型时,下列说法不正确的是( )
    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

2、关于面板数据单位根检验,下列说法不正确的是( )
    A、Hadri LM检验的原假设是平稳序列
    B、HT检验适用于短面板数据
    C、LLC检验、Breitung检验、HT检验拒绝原假设就表明所有个体的时间序列数据是平稳序列
    D、IPS检验、Fisher式检验适用于非平衡面板数据
    E、以上说法都是错误的

3、显示指定变量farmm小于2000,大于200数据的Stata命令为( )
    A、list farmm if 2000>farmm>200
    B、list farmm if farmm<2000 | farmm>200
    C、list farmm if farmm<2000 or farmm>200
    D、list farmm if farmm<2000 & farmm>200

4、【案例分析题1】 某人为了研究1991年至2012年全国29个省市自治区粮食产量可能受到哪些因素的影响,选择了下列指标,粮食产量q(万吨)、农用化肥施用折纯量agchf(万吨)、农业机械总动力farmm(万千瓦)、粮食作物播种面积area(千公顷)、乡村从业人数aglabor(万人),其中,lnq、lnagchf、lnfarmm、lnarea、lnaglabor分别为上述变量取自然对数后的变量,且均为I(0)。且29个省市根据地理位置可分为东、中、西部3个区域,且用变量qy表示区域,qy取值分别为1(表示该省属于东部地区),2(表示该省属于中部地区),3(表示该省属于西部地区)。此外,provi、year分别表示省市和时点变量。 为此,某人做了表1、表2、表3的工作。(给定显著性水平为0.05) 表1: 表2: 表3: 请回答下列问题,(共6道单选题) 【案例分析题1-1】表1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

5、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

6、题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-3】基于表1和表2的信息,构造检验模型截距项是否发生变化的F检验统计量及分布是多少?( )
    A、F=121.2628服从F(28,605)
    B、F=117.0813服从F(29,605)
    C、F=18.33935服从F(28,605)
    D、F=17.70696服从F(29,605)
    E、F=80.131867服从F(28,605)
    F、F=77.368699服从F(29,605)
    G、F=17.018258服从F(28,605)
    H、F=16.431421服从F(29,605)

7、题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-4】基于表1和表2的信息,检验模型截距项是否发生变化的原假设和备择假设分别是( )
    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

8、题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-5】基于【案例分析题1-1到4】中的信息,你能得出什么结论?( ) 注:题中可能用到的临界值,
    A、变截距检验拒绝原假设,建立个体固定效应模型
    B、变截距检验不拒绝原假设,建立个体固定效应模型
    C、变截距检验不拒绝原假设,建立混合固定效应模型
    D、变截距检验拒绝原假设,建立混合固定效应模型

9、【案例分析题2】 某人为了研究1991年至2012年全国29个省市自治区粮食产量可能受到哪些因素的影响,选择了下列指标,粮食产量q(万吨)、农用化肥施用折纯量agchf(万吨)、农业机械总动力farmm(万千瓦)、粮食作物播种面积area(千公顷)、乡村从业人数aglabor(万人),其中,lnq、lnagchf、lnfarmm、lnarea、lnaglabor分别为上述变量取自然对数后的变量,且均为I(0)。且29个省市根据地理位置可分为东、中、西部3个区域,且用变量qy表示区域,qy取值分别为1(表示该省属于东部地区),2(表示该省属于中部地区),3(表示该省属于西部地区)。此外,provi、year分别表示省市和时点变量。 为此,某人做了表4和表5的工作。(给定显著性水平为0.05) 表4: 表5: 请回答下列问题(共6道单选题) 【案例分析题2-1】表4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

10、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

11、题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-3】基于表4和表5的信息,请构造检验模型中变量lnarea、lnaglabor的系数是否发生变化的LR检验统计量及分布( )
    A、LR=185.143 服从卡方2
    B、LR=185.143 服从卡方3
    C、LR=185.143 服从卡方4
    D、LR=185.143 服从卡方6
    E、LR=92.5715 服从卡方2
    F、LR=92.5715 服从卡方3
    G、LR=92.5715 服从卡方4
    H、LR=92.5715 服从卡方6
    I、LR=-185.143 服从卡方2
    J、LR=-185.143 服从卡方3
    K、LR=-185.143 服从卡方4
    L、LR=-185.143 服从卡方6
    M、LR=-92.5715 服从卡方2
    N、LR=-92.5715 服从卡方3
    O、LR=-92.5715 服从卡方4
    P、LR=-92.5715 服从卡方6

12、题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-4】基于表4和表5的信息,检验模型中变量lnarea、lnaglabor的系数是否发生变化的原假设和备择假设( )
    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随区域变化的面板模型
    J、H0:混合面板数据模型;H1: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
    K、H1:混合面板数据模型;H0:截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随区域变化的面板模型
    L、H1:混合面板数据模型;H0:截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随个体变化的面板模型
    M、H1:混合面板数据模型;H0:截距项不变、变量lnarea和lnaglabor随时点变化的面板模型
    N、H1:混合面板数据模型;H0: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
    O、H1:混合面板数据模型;H0: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
    P、H1:混合面板数据模型;H0: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

13、题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-5】基于【案例分析题2-1到4】中的信息,你能得出什么结论?( ) 注:题中可能用到的临界值,
    A、拒绝原假设,建立变系数面板数据模型
    B、不拒绝原假设,建立变系数面板数据模型
    C、不拒绝原假设,建立混合面板数据模型
    D、拒绝原假设,建立混合面板数据模型

14、题干请见【案例分析题2】。 【案例分析题2-6】在表5中加入变量qy能起到什么作用?( )
    A、控制区域固定效应
    B、控制个体固定效应
    C、控制时点固定效应
    D、控制区域随机效应
    E、控制个体随机效应
    F、控制时点随机效应

15、题干请见【案例分析题1】。 【案例分析题1-6】表3是某人在表1和表2的工作基础上试图控制省份所在区域对模型的影响,其中在Stata软件操作中以虚拟变量的形式表示所在的区域。请问为什么表3中会出现“qy=2时 0 (omitted); qy=3 0 (omitted)”这种情形?( )
    A、qy与个体效应项存在严重的多重共线性
    B、qy与时点效应项存在严重的多重共线性
    C、qy与个体效应项存在完全的多重共线性
    D、qy与时点效应项存在完全的多重共线性
    E、qy与时点随机效应项存在完全的多重共线性
    F、qy与个体随机效应项存在完全的多重共线性

16、关于Hansen(1999)提出的面板门限(门槛)模型,下列说法正确的是( )
    A、理论上要求n<T
    B、面板门限模型中含有个体固定效应
    C、目前(截止2021年1月),命令xthreg仅适用于平衡面板数据
    D、目前(截止2021年1月),面板门限模型回归命令xthreg最少只能估计3个门限值的情形

17、关于命令xtreg、reg、reghdfe,下列说法正确的是( )
    A、命令“xtreg y i.id#c.x2 i.id#c.x3 ... i.id#c.xk, fe vce(cluster id) ”与命令“xtreg y i.id#c.(x2 x3 ... xk), fe vce(cluster id) ”是等价的,其中,id是个体变量名。
    B、命令“reg y i.year#c.x2 i.year#c.x3 ... i.year#c.xk i.id i.year, r”与命令“reg y i.year#c.(x2 x3 ... xk) i.year i.id, robust”是等价的,其中,year是时点变量名。
    C、命令“reg y i.year#c.x2 x3 i.year#c.x4... xk i.id i.year”与命令“reghdfe y i.year#c.(x2 x4) x3 x5... xk, absorb(id year)”是等价的,其中,year是时点变量名。
    D、命令“xtreg y x2 x3 x4 x5 ... xk i.qy#c.x2 i.year#c.x3 , fe vce(cluster id)”与命令“xtreg y i.qy#c.x2 i.year#c.x3 x4 x5 ... xk , fe vce(cluster id)”是等价的,其中,id是个体变量名;qy代表区域变量,qy取值为1,2,3,分别表示个体位于东、中、西部。

18、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

19、关于面板向量自回归模型,说法正确的是( )
    A、面板向量自回归模型的回归命令是pvar
    B、命令pvarsoc运行前无需运行命令pvar
    C、命令pvarstable、pvargranger、pvarirf和pvarfevd运行前需要执行pvar命令
    D、其他选项中的说法都不正确

20、下列哪条命令含有个体随机效应模型的Stata命令( )
    A、xtreg y x1 x2 x3 , fe vce(cluster id)
    B、xtreg y x1 x2 x3 , vce(cluster id)
    C、xtreg y x1 x2 x3 i.year , re vce(cluster id)
    D、reg y x1 x2 x3 i.id , r

21、某同学做了下图工作, 根据上图结果,下列说法正确的是( )
    A、对变量lnx3进行面板单位根IPS检验
    B、面板单位根检验的数据生成过程是仅含截距项情形
    C、检验结果显示,IPS检验拒绝原假设,变量lnx3的所有个体都是平稳的
    D、此处IPS检验的数据生成过程都是ADF类情形

22、某同学做了下图的工作, 根据上图结果,下列说法正确的是( )
    A、图中回归结果对应的模型是个体固定效应变截距面板数据模型
    B、图中回归结果采用的是LSDV估计方法估计的
    C、上图红框中的F(28,605)检验(上图最后一行的F检验)的备择假设是个体固定效应面板数据模型
    D、上图黑框中的F(4,605)检验的原假设是混合面板数据模型

23、某同学做了下列工作, 根据上图结果,下列说法错误的是( )
    A、上图回归结果对应的模型是时点固定效应变截距面板数据模型
    B、上图中的F(25,584)是检验模型是否存在个体固定效应
    C、上图时点变量year的取值范围是1992至2012
    D、上图回归结果的时点固定效应是采用within方法估计的

24、某同学做了下列工作, 根据上图结果,下列说法正确的是( )
    A、上图回归结果对应的模型是个体固定效应变截距面板数据模型
    B、上图中的F(34,235)检验原假设是混合面板数据模型
    C、上图回归结果采用的LSDV估计方法
    D、个体总数n为29
    E、该模型的RSS约为1.5052

25、某同学做了下列工作,下图中provi、year、mji、qy分别代表省份、年份、地理位置、区域。 根据上图结果,下列说法正确的是( )
    A、上图回归结果用的命令是高维固定效应regfehd命令
    B、上图控制了时点固定效应
    C、上图控制了省份固定效应
    D、上图控制了区域固定效应
    E、上图控制了地理位置固定效应

26、命令“reghdfe y x* , absorb(year qx industry province) vce(r)”可以控制企业性质、行业、省份效应,其中,id是个体(公司,此次含有4000家公司)变量名,year是时点变量名,qx、industry、province分别代表企业性质、行业、省份。

27、同学说,当模型中存在非平稳变量,且满足协整检验的条件时,我们才考虑进行面板协整检验。

28、当模型中的随机扰动项不满足同方差、无自相关假定时,仍可以构建Chow统计量去检验模型中的截距项是否发生改变。

29、某同学说,若协整检验表明非平稳变量之间存在协整关系,并结合经济现象背后的规律,发现变量之间存在某种长期关系,则既可以建立误差修正模型,考察其短期偏离均衡状态是如何修复至均衡状态的,也可以不建立误差修正模型,直接对协整回归模型进行分析,即分析其长期均衡关系。

30、某同学说,在仅含个体固定效应的情形下,不能控制不随个体变化的量,因为个体固定效应与不随个体变化的量之间存在完全多重共线性。

31、某同学做了下列工作, 上图红框中的F(28,577)检验(上图最后一行的F检验)的原假设是混合面板数据模型。

32、某同学做了下列工作, 上图红框中的F(28,577)检验(上图最后一行的F检验)的备择假设是个体固定效应面板数据模型(仅变量lnaglabor的系数随个体变化)。

33、某同学做了下列工作, 上图黑框中的F(32,577)检验是检验模型的截距项是否随个体发生变化,即是检验否存在个体固定效应。

34、某同学做了下列工作, 上图是对lny进行了面板单位根LLC检验,检验结果显示变量lny中部分个体是平稳的。

35、某同学做了下列工作, 上图是对变量lnx3进行面板单位根IPS检验,且使用的形式含线性时间趋势项情形。