1樓：CanisMajoris
面板資料的異方差檢驗一般是似然比檢驗（likelihood ratio test），stata具體操作是：
. xtgls depvar indepvars, igls panels(heteroskedastic)
. estimates store hetero
. xtgls depvar indepvars, igls
. local df = e(N_g) - 1
. lrtest hetero . , df(`df')
一般對於管理學文獻，如果最後p值小於0.1，則拒絕同方差假設，也就是存在異方差。
對於面板資料自相關一般是Wooldridge test
. xtserial depvar indepvars
一般對於管理學文獻，如果最後p值小於0.1（其他學科可能不是這個值），則拒絕無一階自相關假設，也就是存在一階自相關。
Drukker, D. M. 2003.
Testing for serial correlation in linear panel-data models.Stata Journal
3: 168–177.
Wooldridge, J. M. 2010.Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data
. Cambridge, MA: MIT Press.
2樓：慧航
其中fe也可以是re，id為標示個體的變數。如果這樣做了之後，沒有特殊的要求，實際上異方差自相關不用檢驗了，因為用這個方法是robust的。
還有關於滯後階數，你是說自相關的滯後階數嗎？用這個方法不用管什麼滯後階數。如果你是指dynamic panel的話，我還沒見過滯後兩階及以上的模型。
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