面板資料迴歸結果存在異方差會影響迴歸估計 基本上加個robust選項來降低異方差的影響 最靠譜的做法是透過廣義距估計來重新進行面板資料迴歸

共線性：

通過了F檢驗，但是模型的某些自變數的係數的t檢驗沒有透過，而且相關係數比較大，這是多重共線性的典型特點。你需要檢驗你的那幾個沒透過t檢驗的自變數是否存在多重共線性。方法很簡單，把他們top ten sls lnsal lnta alr ceo中的其中一個作為因變數 其餘的作為自變數，看能不能透過F檢驗，如果通過了，說明該變數與其餘變數存在多重共線性，沒透過則不存在。存在多重共線性的變數應該刪除一部分。但是如果理論表明該變數對模型確實有影響的話，就不能刪除，一切以理論為依據。

異方差：迴歸過後，在輸出的結果那個視窗中選擇view-其中有一項是residuals tests,看清楚了，肯定有的。然後選擇最後一項Heteroskedasticity Test 再選擇 White，輸出結果就是異方差檢驗的懷特檢驗。