第2讲 长面板数据分析与机制识别方法第二讲测试题1、以下哪个数据是长面板数据？
a、t=20，n=31
b、t=60，n=31
c、t=12，n=1000
d、t=100，n=1000
2、以下命令中，无需其他选项就能够同时处理组内误差自相关、组间异方差和组间相关这三大问题的命令是？
a、xtpcse
b、xtgls
c、xtscc
d、以上选项均不正确
3、以下哪个命令能够检验长面板数据的组间相关问题？
a、xttest2
b、xtcsd
c、xtserial
d、xttest3
4、以下哪个命令没有同时处理三大问题？
a、xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, corr(ar1) hetonly
b、xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, corr(ar1)
c、xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, corr(psar1)
d、xtscc lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t
5、三阶段最小二乘法的命令是：
a、reg
b、reg3
c、xtreg
d、以上选项均不正确
6、以下哪个命令没有同时处理三大问题？
a、xtgls lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(ar1) panels(correlated)
b、xtgls lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(psar1) panels(correlated)
c、xtgls lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(ar1) panels(heteroskedastic)
d、以上选项均不正确
7、短面板数据分析对于时间效应，用虚拟变量来控制，而长面板，则用时间趋势项或其平方项来控制。
8、使用xtpcse命令时，在基本回归命令后面加入选项correlation(ar1)，能够处理长面板数据集中组内误差项存在的自相关问题。
9、使用xtgls命令时，如果使用panels(correlated)选项则同时考虑了组间异方差和组间相关问题。
10、xttest2可以用来检验长面板数据和短面板数据的组内异方差问题。
11、如果需要把结果输出到word中，可以加入命令tab1.rtf。
12、联立方程方法是机制识别方法中的一种。
13、根据acemoglu等人的做法，在基础方程中加入渠道变量a之后，如果核心变量由显著变为不显著，或其显著性和（或）系数有明显的下降，而渠道变量a显著，那么可以判断a是一个主要渠道（primary channel）。
14、在系统估计法中，如果其中的某个方程估计得不准确，也不会影响到系统中其它方程的估计。
第二讲测试题2（请已经做过此套测试题的同学不要再做）1、以下哪个数据是长面板数据？
a、t=20，n=31
b、t=60，n=31
c、t=12，n=1000
d、t=100，n=1000
2、以下命令中，无需其他选项就能够同时处理组内误差自相关、组间异方差和组间相关这三大问题的命令是？
a、xtpcse
b、xtgls
c、xtscc
d、以上选项均不正确
3、以下哪个命令能够检验长面板数据的组间相关问题？
a、xttest2
b、xtcsd
c、xtserial
d、xttest3
4、以下哪个命令没有同时处理三大问题？
a、xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, corr(ar1) hetonly
b、xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, corr(ar1)
c、xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, corr(psar1)
d、xtscc lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t
5、三阶段最小二乘法的命令是：
a、reg
b、reg3
c、xtreg
d、以上选项均不正确
6、以下哪个命令没有同时处理三大问题？
a、xtgls lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(ar1) panels(correlated)
b、xtgls lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(psar1) panels(correlated)
c、xtgls lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(ar1) panels(heteroskedastic)
d、以上选项均不正确
7、短面板数据分析对于时间效应，用虚拟变量来控制，而长面板，则用时间趋势项或其平方项来控制。
8、使用xtpcse命令时，在基本回归命令后面加入选项correlation(ar1)，能够处理长面板数据集中组内误差项存在的自相关问题。
9、使用xtgls命令时，如果使用panels(correlated)选项则同时考虑了组间异方差和组间相关问题。
10、xttest2可以用来检验长面板数据和短面板数据的组内异方差问题。
11、如果需要把结果输出到word中，可以加入命令tab1.rtf。
12、联立方程方法是机制识别方法中的一种。
13、根据acemoglu等人的做法，在基础方程中加入渠道变量a之后，如果核心变量由显著变为不显著，或其显著性和（或）系数有明显的下降，而渠道变量a显著，那么可以判断a是一个主要渠道（primary channel）。
14、在系统估计法中，如果其中的某个方程估计得不准确，也不会影响到系统中其它方程的估计。
第3讲 内生性与工具变量法第三讲测试题1、对于解释变量与误差项存在相关性这一内生性问题，以下说法错误的是：
a、遗漏变量是这一内生性问题的来源之一
b、联立性是这一内生性问题的来源之一
c、度量误差是这一内生性问题的来源之一
d、以上选项均不正确
2、关于两阶段最小二乘法，以下说法错误的是：
a、使用工具变量法要通过两阶段最小二乘法进行估计
b、两阶段最小二乘法的第一阶段是将内生性变量作为被解释变量，工具变量和方程中的外生变量作为解释变量，来进行最小二乘估计
c、两阶段最小二乘法的第二阶段是用第一阶段估计得到的内生变量的预测值替换内生变量，再进行最小二乘估计
d、以上选项均不正确
3、以下不属于内生性的三大检验的是：
a、内生性检验
b、异方差检验
c、相关性检验
d、外生性检验
4、如果在强相关性检验中，发现当前使用的工具变量是弱工具变量，那么以下说法错误的是：
a、此时不存在任何可以解决的方法，iv方法不再适用
b、可以选择更好的工具变量，不再使用这个弱相关性的工具变量
c、可以做冗余检验，将弱相关的工具变量剔除
d、可以利用有限信息最大似然法liml，在存在弱工具变量的情况下，liml的小样本性质可能优于2sls
5、关于内生性的三大检验，以下说法错误的是：
a、对于工具变量相关性检验，使用的检验方法是辅助回归，若是弱工具变量，则会使后续检验结果有偏
b、对于内生性问题检验，常采用的检验方法是hausman检验，只有存在内生性问题，才能使用工具变量
c、对于外生性检验，当工具变量个数等于内生变量个数，即恰好识别时，普遍认为仍可检验
d、对于外生性检验，使用的stata命令是xtoverid，当检验结果判断工具变量为外生时，才可以使用
6、关于xtivreg2这一命令汇报的结果，说法错误的是：
a、xtivreg2这一命令不能同时汇报三大检验的结果
b、汇报结果中的weak identification test用来检验工具变量是否为弱工具变量
c、汇报结果中的sargan statistic检验用来检验工具变量的外生性
d、汇报结果中的endogeneity test是内生性检验
7、内生性问题如果不加以处理，也不会对估计结果产生任何影响。
8、解决内生性问题通常有两种方法，第一种是使用内生变量的滞后一期；第二种是工具变量法。
9、对每个内生变量进行回归时，回归解释变量必须全部为外生变量和工具变量。
10、使用工具变量法时，若存在n个潜在的内生解释变量，则至少需要n个工具变量。
11、工具变量可以与误差项相关。
12、工具变量要与内生变量高度相关。
13、iv估计的标准误始终大于或者等于ols估计的标准误，而且工具变量与内生解释变量相关性越强，iv法标准误越低，精度越高。
14、在做外生性检验时（即检验工具变量与误差项是否相关），工具变量数必须多于内生变量数。
15、如果模型的误差项存在异方差或者自相关，那么2sls估计量虽然是一致的，但不是有效估计量。
16、gmm估计的前提条件是过度识别（即工具变量数>内生变量数）。
第1讲 短面板数据分析第一讲测试题1、以下哪组数据是短面板数据？
a、n=31，t=20
b、n=12，t=20
c、n=78，t=100
d、n=78，t=90
2、以下哪个不是非观测效应模型（存在不可观测的个体效应的模型）？
a、固定效应模型
b、随机效应模型
c、混合回归模型
d、双向固定效应模型
3、以下哪个选项符合随机效应模型的设定？
a、不可观测的个体效应与某个解释变量相关
b、不可观测的个体效应与所有解释变量不相关
c、不可观测的个体效应
d、以上选项均不正确
4、下面哪项是双向固定效应估计的stata实现命令？
a、xtreg y x, fe
b、xi: xtreg y x i.year, fe
c、xi:xtreg y x i.year , re
d、xtreg y x, re
5、使用xtscc命令估计，得到的标准误是：
a、robust标准误
b、cluster标准误
c、driscoll-kraay标准误
d、rogers标准误
6、使用聚类稳健的标准误，不能解决以下三大问题中的哪一个？
a、截面相关
b、异方差
c、自相关
d、以上选项均不正确
7、以下哪个命令用来做偏回归图？
a、sum
b、xtline
c、avplot
d、des
8、短面板数据模型中的husman检验适用于哪两种模型之间的选择判断？
a、固定效应模型与混合回归模型
b、随机效应模型与混合回归模型
c、固定效应模型与随机效应模型
d、以上选项均不正确
9、面板数据是时间序列和截面混合数据。
10、当每个个体在相同的时间内都有观测值记录时，就是平衡面板数据。
11、如果不可观测的个体效应与某个解释变量相关就是随机效应模型。
12、随机效应模型与固定效应模型的区别在于不可观测的个体效应与所有解释变量是否相关。
13、固定效应估计量可以称为组内估计量。
14、对于随机效应模型的估计，ols估计可以得到一致、有效的估计量。
15、对于短面板数据模型，在估计的同时，还需要考虑三大问题，分别是误差项的异方差、自相关和截面相关问题。
16、可以通过xtcsd命令检验截面相关问题是否存在。
第4讲 动态面板数据模型2第四讲测试题1、关于动态面板数据模型的基本设定，以下说法错误的是：
a、必须在模型中引入被解释变量的滞后期
b、被解释变量和上一期变量之间存在关系
c、可以在模型中引入解释变量的滞后期
d、被解释变量滞后期与随机扰动项之间是不相关的
2、关于差分gmm和系统gmm两种估计方法，以下说法错误的是：
a、差分gmm与系统gmm都能够处理动态面板数据模型中的内生性问题
b、差分gmm是对动态面板模型的水平方程进行一阶差分以去除固定效应的影响，然后用一组滞后的解释变量作为差分方程中相应变量的工具变量
c、系统gmm是在差分gmm的基础上形成的一种方法，其估计量结合了差分方程和水平方程，还增加了一组滞后的差分变量作为水平方程相应的工具变量
d、系统gmm是目前最有效的估计方法，能够有效估计所有动态面板模型
3、在动态面板模型估计中，若使用ols方法估计时关键变量的系数是1.25，而使用固定效应方法估计时为0.85，则以下更符合真实系数大小的是：
a、0.70
b、1.35
c、0.95
d、以上选项都不是
4、关于xtabond2这一命令的使用，以下说法错误的是：
a、iv( ) 内放置的是内生的解释变量
b、在 gmm( ) 中使用 lag 选项可以限定所使用的工具变量的滞后期
c、当估计时所使用的工具变量过多时，我们可以使用 collapse 选项进行压缩
d、在命令中使用 two(step) 选项可以汇报两步gmm估计的结果
5、当动态面板可能存在截面相关问题时，我们应使用以下哪个命令进行估计：
a、reg
b、xtreg
c、xtabond2
d、xtbcfe
6、对动态面板模型使用固定效应方法进行估计时，估计结果一定是有偏且不一致的。
7、arellano-bond的自相关检验方法对差分方程的随机误差项的二阶序列相关进行检验，其原假设是一阶差分方程的随机误差项中不存在二阶序列相关。
8、若一个变量是内生变量，那其滞后一期就是前定变量，滞后两期开始为外生变量。
9、当数据集是非平衡面板数据集时，做一阶差分时会损失一些数据，此时使用向前正交变换，用当期值减去前面期数所有观测值的平均值，能够减少数据量的损失。
10、bcfe估计能够解决一般化异方差和当期截面自相关问题，所以其回归结果一定会优于差分gmm和系统gmm估计。
11、在动态面板模型的估计中，过多的工具变量可能弱化hansen过度识别约束检验。
第5讲 面板门限模型第五讲测试题1、关于门限面板模型的基本设定：，以下说法错误的是：
a、这是一个单门限模型
b、是异质性因素，也即门限变量，而是门限值
c、与是通过虚拟变量来控制的，例如当时取1，时取0
d、使用该模型时，我们无法得知解释变量在不同组别时对被解释变量的影响是否显著
2、关于门限面板模型的估计，以下说法错误的是：
a、实际上是使用ols估计
b、需要在一个分组的情况下进行组内离差变换
c、确定一个门限值，使得组内离差变换后的残差平方和达到最小
d、使用 xthreg 命令确定门限值时，是将门限变量的所有值逐一代入进行计算的
3、在使用 xthreg 命令时，若 thnum( ) 选项中填2，那么以下哪个 trim( ) 选项的填法是比较合适的：
a、trim(0.1)
b、trim(0.1 0.1)
c、trim(0.1 0.1 0.1)
d、所有选项都不对
4、在 stata 中运行三门限面板模型估计的命令，部分估计结果下图所示： 以下说法中错误的是：
a、第一个门限值为0.0154
b、第一个门限效应通过了显著性检验
c、第三个门限效应通过了显著性检验
d、第二个门限值是0.5418
5、在三门限面板模型的估计中，我们可以通过相应命令画出如下的 lr 统计量图像： 那么以下说法中最准确的是：
a、第一个门限的图像很有规律，能够确定相应的置信区间
b、第二个门限的图像很有规律，能够确定相应的置信区间
c、第三个门限的图像较为杂乱，无法确定相应的置信区间
d、所有说法都是对的
6、采用引入二次项、交互项与分组回归等方法可进行异质性分析，但可能存在高度共线性问题而使得变量不显著，或是分组标准上存在一定的主观性。
7、门限面板模型需要进行两大检验，一是门限效应的显著性检验，二是门限估计值的真实性检验。
8、使用双门限面板模型时，即使门限效应显著性检验所报告的结果表明存在单门限效应而不存在双门限效应，此时解释变量的估计结果也是可信的。
9、在使用 xthreg 命令进行门限面板模型的估计时，在命令中使用 thgiven( )选项能够使第二个门限值或第三个门限值的估计根据之前的估计结果进行拟合，可以大大缩短命令所需时间。
10、在选择门限个数时，一般来说，从最简单的单门限模型开始估计，如果存在单门限，那么我们才有必要看看是否存在双门限。
第6讲 双重差分模型第六讲测试题1、关于理解did方法的方式，以下说法错误的是
a、表格法
b、画图法
c、回归法
d、以上选项均不正确
2、回归法具备很多画图法和表格法所不具备的优点，其中不包括：
a、这种方法能够计算政策效应的标准误和显著性
b、在回归过程中可以控制其他影响被解释变量的变量
c、这种方法不能用于多期数据的情况
d、在评估政策时，还可以将政策强度考虑在内
3、以下关于did模型的设定，表示错误的是：
a、
b、
c、
d、
4、以下方法中，不属于安慰剂检验的是：
a、可以采用政策发生之前的数据，将政策实施前的所有年份“人为地”设定政策实施年份，逐年回归
b、可以“人为地”随机选择政策实施对象（处理组），使用全样本回归
c、可以按照样本的异质性特征，将样本分为不同的小组，在不同组内进行回归
d、可以改变被解释变量，选择理论上不受政策影响的其他变量，保持真实的对照组和处理组、真实的政策实施时间，重新进行回归
5、如果对照组和处理组不满足共同趋势的假定，以下解决方法中不正确的是：
a、使用合成控制法构造一个虚拟的新的更加合适的对照组
b、不必在意，不满足共同趋势假设也可以继续使用did方法
c、可以估算出因为时间趋势不同而带来的偏差，然后从双重差分结果中减去这个偏差
d、增加不同组别不同的时间趋势，即控制同一年份不同组别不同的时间趋势
6、did方法常用来做政策评估研究。
7、为了估计政策效应，需要比较处理组在政策发生前后的变化，但这种变化并不一定全部是由政策改革带来的，也有可能是时间效应所致。
8、使用did方法时，对研究对象的分组必须满足随机性。
9、使用did方法时，只需要保证对照组和处理组在政策发生之前至少有一期的数据。
10、diff这一命令只能用于两组两期的情况。
11、在任何情况下，经典的did模型和控制个体效应的did模型估计得到的结果是一样的。
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