1、残差分析(Residual Analysis):通过对模型的残差进行统计分析，评估模型的稳健性，常用的残差分析方法有Q检验、Durbin-Watson检验等。
2、异方差检验(Heteroskedasticity Test):检测模型中的误差项是否存在异方差问题，常见的异方差检验方法包括Breusch-Pagan检验、White检验等。
3、多重共线性检验(Multicollinearity Test):检查模型中各变量之间是否存在高度相关关系，以避免多重共线性对模型稳健性的影响，常用的多重共线性检验方法有方差膨胀因子(VIF)法、条件数(Cholesky)法等。
4、时间序列稳定性检验(Time Series Stability Test):评估时间序列数据模型在不同时间点上的稳定性，常用的时间序列稳定性检验方法有ADF、KPSS等。
5、分位数回归(Quantile Regression):通过分位数函数将数据的分布映射到一个固定的范围，以减少极端值对模型稳健性的影响。
6、交互效应(Interaction Effects)检验：检测模型中变量之间的交互作用，以避免遗漏重要变量对模型稳健性的影响。
7、模型拟合优度检验(Model Fit Quality Tests):通过计算各种拟合指标，如R-squared、调整R-squared、决定系数(Coefficient of Determination, R-squared)、均方误差(Mean Squared Error, MSE)等，评估模型的拟合优度，从而间接反映模型的稳健性。
