面板数据为什么要做异方差检验

1. 面板数据为什么要做异方差检验

因为异方差存在，说明模型中无法观测到的因素对解释变量有较大影响。
实现同方差是为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。