Pooled GLS模型又稱為混合模型，指的是基于特征價格模型和重復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）來分析隨機誤差變量方差的模型體系，該體系的應用也被稱為“混合方法”。在Pooled GLS模型中，Hedonic模型和重復售出模型的數據都可用且價格數據資料比較容易獲得，以及抽樣誤差較小。而Pooled GLS模型由于在進行參數估計時可能存在多重共線性問題，從而會影響估計的效果，因此在1997年Pooled GLS模型被進行了改進，并發展為基于最大似然估計法（MLE）的Pooled MLE模型。
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