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Hallo zusammen,
ich arbeite zurzeit mit einem Querschnittsmodell in Stata. Obwohl ich eine Gleichung entwickeln konnte, in der die Variablen signifikante p-Werte aufweisen, fallen mein Ramsey Reset Test und der Test auf Heteroskedastizität leider so aus, dass ich davon ausgehen muss, dass in meinem Modell ein Spezifikationsfehler und/ oder Heteroskedastizität vorliegen. Ich habe bereits robuste Schätzer verwendet, dies ändert leider nichts an den Ergebnissen. Auch das Aufnehmen von zusätzlichen Variablen oder das Entfernen von Variablen führt zu keinem anderen Ergebnis. Zudem habe ich einige Variablen logarithmiert, dadurch konnte ich zumindest ein gutes Ergebnis beim Ramsey Reset Test erzielen, allerdings erweist sich die Logarithmierung aus theoretischer Sicht nicht für alle Variablen als sinnvoll.
Daher meine Frage: Hat jemand eine Idee, wie ich weiter vorgehen kann, um Spezifikationsfehler und Heteroskedastizität aus meinem Modell entfernen zu können?

Vielen Dank im Voraus!

Der Ramsey Test ist in der Praxis ohne Bedeutung, ich kenne niemanden, der dies als wichtiges Kriterium sieht. Das Modell sollte auf Basis theoretischer Überlegungen gebaut werden, also aufbauend auf Theorie. Heterosk. entsteht dann, wenn deine abhängige Variable sehr schief verteilt ist. Hierbei kann es helfen, diese zu transformieren, damit sie normaler wird, die UVs sind ohne Einfluss. Wenn du diese dann auch nicht wirklich reduziert bekommst solltest du das Problem in deinem Paper diskutieren und auf die Konsequenzen hinweisen (kein Bias aber SE falsch ---> mitunter falsche P-Werte). In der Literatur findest du dazu mehr Infos.