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オプションmodel= "ht"を指定してplmコマンドを使用して、Hausman-Taylor 推定量を計算するとします。その結果を使用して、ロバストな分散共分散行列を取得し、推論を完全にロバストにするのが好きです。この目的のために、vcovHC()コマンド (plm パッケージの一部) が使用されます。最小限の例を次に示します。

data("Wages", package = "plm")
ht <- plm(lwage ~ wks + south + smsa + married + exp + I(exp^2) +
        bluecol + ind + union + sex + black + ed | 
        sex + black + bluecol + south + smsa + ind,
      data = Wages, model = "ht", index = 595)

vcvHT <- vcovHC(ht,method="arellano")
Error in vcovHC.plm(ht, method = "arellano") : 
Model has to be either random, within or pooling model

技術的には、エラー メッセージが示すように、vcovHC() はplm(...,model="ht")によって計算されるタイプのモデルをサポートしていないため、VCV 行列を計算できません。

私の質問はこれです：

vcovHC()が Hausman-Taylor モデルをサポートしないのはなぜですか? (クラスター) 堅牢な VCV マトリックスに基づく標準誤差は、理論的な理由 (矛盾など) で使用されるべきではないためですか、それとも単に実装されていないが、使用するために保存されているためですか (手動でプログラムされている場合)?

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現在（まだ）実装されていません。しかし、HT は特別な種類の IV であるため、原理的には HC 共分散を計算できるはずです。いつかやろうと思います。製品バージョンでは、多くのインターフェイス作業と考えられるすべてのケースの検討が必要です。ただし、モデル オブジェクトのコンポーネントに基づいて、アドホック関数を比較的簡単に作成できる場合があります。

于 2014-10-15T14:25:10.997 に答える