Pooled GLS模型又稱為混合模型,指的是基于特征價(jià)格模型和重復(fù)售出模型的缺陷提出將二者混合并利用廣義最小二乘法(GLS)來分析隨機(jī)誤差變量方差的模型體系,該體系的應(yīng)用也被稱為“混合方法”。在Pooled GLS模型中,Hedonic模型和重復(fù)售出模型的數(shù)據(jù)都可用且價(jià)格數(shù)據(jù)資料比較容易獲得,以及抽樣誤差較小。而Pooled GLS模型由于在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)可能存在多重共線性問題,從而會影響估計(jì)的效果,因此在1997年P(guān)ooled GLS模型被進(jìn)行了改進(jìn),并發(fā)展為基于最大似然估計(jì)法(MLE)的Pooled MLE模型。
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