面板数据回归需要检验多重共线性吗

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看到很多文献在做面板数据回归分析时没有提到多重共线性的检验，有些书上也写到面板数据可以减轻多重共线性，但不知做面板数据分析时到底需要检验多重共线性不，有人知道么？

一般来说，如果模型得出的系数和我们预想不太一样的时候，我们就应该讲共线性作为一个考虑的指标了。
不过，我们也不能简单的根据共线性的检验就踢出某一变量，我觉得这是很不明智的，更多的还要其他方面的因素，因为毕竟对于不是太小的样本，面板数据是可以自动处理共线性问题的。
面板数据共线性的检验我一般采用collin，需要下载，得出的结果是方差膨胀因子，可以考虑考虑…

赞同，面板数据不太需要多重共线性检验，因为即使检验也是将面板当做polled来检验大。

理论上的样本量与30的数量关系，实际上操作中样本量与100的数量关系。

伍德里奇的导论里也没明说面板数据就不要做共线性检验，他觉得经济中变量之间存在相关关系很正常。在横截面数据部分，MLR3假定时他就说只要不是完全共线就行，P80。个人觉得，检验多重共线性的原因是怕回归系数的不一致或者有偏，但如果在回归全部符合MLR或TS假设，那么系数本身就是无偏或一致的，并不需要多重共线性假设，我觉得伍德里奇应该也是这个想法吧。

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