计量经济学估计方法投票（在投票后留言有奖励）

为了搞清楚计量经济学相关知识学习上的重点、难点，进一步在教学上能更多了解学生困难之处，特在本版搞几次投票活动，这是继计量经济学的相关检验问题投票后进行的第二次关于计量经济学估计方法的投票。
第一项主要是OLS估计（相关内容包括虚假OLS概念、FLS可行的OLS、GLS广义OLS、WLS加权OLS 、两阶段OLS等几个部分），主要对这些概念、估计方法、计算过程等内容是不是理解，是不是能在软件如eviews、gauss、stat、r、sas、splus等软件实现。
第二项是ML估计（各种模型如AR、MA、garch、var等模型的极大斯然方程的构造、方程的优化方法如BHHH等相关内容的理解）
第三项是工具变量估计（工具变量估计的原理、工具变量的选择、工具变量的估计软件的实现）
第四项是GMM估计（迭代、两阶段gmm、cu-gmm等、单方程和多方程的gmm估计等方程的构造、估计原理、估计软件的实现）
第五项是Fully Modified Least Squared (FMLS)估计。
上面几项是基本计量经济学估计方法，当然还有其它比较高等的方法如贝耶斯估计、qml等方法，这里我们就不介绍了。
以后会继续其他问题的投票。
希望大家积极投票。
希望版主给与支持

个人感觉OLS估计还是比较容易的

ML和GMM因为正需要用到。。。所以正在看。。。觉得很郁闷。。。

所以投了这2个。。。

OLS学过。。。感觉还是比较简单了。。。

我选OLS估计与ML估计.我是学财务金融领域的,我们所用的研究方法大部分也都是从经济领域发展出来的计量方法,虽然计量经济学不断有新方法被发展出来,但就我常看的几个财务金融领域公认的顶级学术期刊(如JF, JFE, RFS等)所发表的paper,绝大多数都还是用传统的OLS方法,因为着重在议题的探讨,议题有趣,即使方法很简单,也会受到青睐,比较不强调过于复杂的计量方法.
其次,当OLS无法处理时,比较常看到的便是ML最大概似法.其他方法以后或许会慢慢被注意到吧.

楼上说的不错，最简单的能处理问题，还用复杂的吗？

计量都是挺难的.

其实我对计量什么都不懂

虽然我也算是学计量经济学的,但是到目前,只用过ols,gls,ml,gmm,egls,然后学gauss了,还知道有cml,不过感觉用什么方法,看用在哪里,

我刚刚开始起步。。。

相对来说GMM有很好的灵活性，其估计结果一般也比较好，MLE之所以选是因为很多方法的基础估计都是MLE，所以用前沿问题的研究MLE是一定要会的。