R 随机效应模型的异方差检验

每个人

我正在使用

plm

包运行一个随机效应模型，现在我需要测试异方差的存在，但我不确定如何在提到的包中处理它

我的模型：

random <- plm(Y ~ X, data=panel_data, model= "random", effect = "twoways")

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random可以使用
plm:：pcdtest（）
函数测试异方差性和横截面相关性，如本手册第50页所述。普林斯顿大学的数据和统计服务网站上提供了一个全面的演练，演示了如何解释
plm
随机和固定效应模型的结果

使用
plm
vignette中的示例：

library(plm)
data("Grunfeld", package = "plm")
g <- plm(inv ~ value + capital, data = Grunfeld, index = c("firm", "year"))
pcdtest(g)

> pcdtest(g)

    Pesaran CD test for cross-sectional dependence in panels

data:  inv ~ value + capital
z = 4.6612, p-value = 3.144e-06
alternative hypothesis: cross-sectional dependence