面板数据是需要在时间和个体上同时考虑的数据,与时间或个体单一维度的数据相比,可以描述更加复杂的实际情况并且对所建模型的参数估计可以得到较好的效果。本文考虑具有交互固定效应的面板数据模型的检验。相较于传统的面板数据模型,交互固定效应模型在结构上考虑了随时间变化的公共因子及在个体上变化的因子载荷。因此,交互固定效应模型在模型拟合方面有比较明显的优势。在现代高科技飞速发展的时代,数据的采集和存储变得容易,高维数据也越来越来普遍,所以对于高维协变量面板数据的研究是必要的且很有意义的。本文主要研究的问题是面板数据下具有降维效果的模型检验方法。首先对具有交互固定效应的面板数据模型采用高斯拟极大似然估计对参数进行估计,由此得到模型误差的估计,利用求得的误差估计构造残差经验过程,在此基础上提出本文的检验统计量。得出该检验统计量的核心思想是利用投影的方法对高维协变量进行降维处理,从而转化为一维变量进行计算。其次,对检验统计量在原假设成立时的渐近分布进行理论分析与证明。与基于核估计构造检验统计量的方法相比,本文提出的方法避免了高维时核估计的维数祸根及窗宽选择的难题。之后,对检验统计量的临界值进行计算。在数值模拟部分,分别在协变量为低维和高维、误差项为同方差和异方差的情况下进行讨论。模拟结果表明本文的方法在原假设下可以很好的将犯第一类错误的概率控制在显著性水平附近,在备择假设情况下,功效随着模型偏离原假设程度的增加逐渐趋于1,此外,本文所提的方法对误差项和协变量维数方面都具有较好的适用性。最后利用实证分析,侧面说明了本文方法的合理性。