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。
面板数据如何检验随机效应模型是否存在异方差 我知道固定效应模型用xttest3检验是否存在异方差，不知道用什么命令检验固定效应模型是否存在序列相关？。
在面板数据中如何检测异方差性(Heteroskedasticity)？以及如何检测auto-correlation？ 如果选择lags作为instruments，在面板数据中如何检测异方差性(Heteroskedasticity)？如何检测auto-correla…
