面板数据为什么要做异方差检验 在我认知范围内，多重共线性问题一直不是计量里的什么大问题，回归之前看看各变量之间的相关系数基本就可以确定是否需要进一步检验了，线性相关性比较高，那就直接剔除吧！。
如何用EVIEWS检验面板数据的异方差和序列相关 主要看什么模型，re模型不用考虑异方差问题，可以用huber和white的方法，处理pool和固定效应的异方差问题
面板数据为什么要做单位根检验？为什么是对每个变量做检验，这样能得到什么？ 因为在面板数据和2113序列数据中5261，如果存在单位根，会产4102生伪回归等严重后果1653，所以必须对每个变量进行单位根检验，这样能够保证每个变量的平稳性，平稳变量回归才是有效的。按照正规程序，面板数据虽然减轻了数据的非平稳性，使得变量的相关性降低，但是各变量还是有趋势、截距问题，可能还是非平稳数据，存在单位根，所以面板数据模型在回归前需检验每个变量是否存在单位根。扩展资料：面板数据维度的确定在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。设置面板数据维度的基本命令为：xtset panelvar timvar[，tsoptions]其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。选取某一面板数据进行维度设定（该数据研究职业培训津贴对厂商废弃率的影响）：xtset fcode year
面板数据为什么要做异方差检验 因为2113异方差存在，说明模型中无法5261观测到的因素对解释变量有4102较大影响。实现同方差是为1653了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性。扩展资料：面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。面板数据的单位根检验的方法主要有Levin，Lin and CHU(2002)提出的LLC检验方法。Im，Pesearn，Shin(2003)提出的IPS检验，Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提出的ADF和PP检验等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedroni(1999，2004)和Kao(1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2003)中运用Monte Carlo模拟对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedroni检验更高（低）的功效。
面板数据模型的异方差和序列相关检验如何在Eviews完成？ 如题。我在人大经济论坛里查过，得到的结论是Eviews似乎不能直接做这两个检验，但是好像有别的步骤能够完…
如何对面板数据进行F检验 以Eviews为例，其中的具体情况步骤如下：百1、直接通过相关窗口输入面板数据，并选择下度一步。2、下一步弹出新的对问话框，需要在里面确定consumption c income。3、这个时候如果没问题，就按照图示进行点击。4、等答完成上述操作以后，继续根据实际专情况设置类型。5、这样一来会属看到F检验的结果，即可达到目的了。
