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以下の編集を参照してください

packageでは、 (ロバストな標準誤差の場合) 共分散行列を指定すると、表示される F 統計が変わらないplmのはなぜだろうと思っていました。summary()次のコードを考えてみますsummery()。ただし、変更によって計算される F 統計量waldtest():

require(plm)
require(lmtest)
data("Grunfeld")
gp <- plm(inv ~ value + capital,data=Grunfeld,model="pooling")

# summary() and waldtest() yield  same F statistic [w/o user supplied covariance matrix]
summary(gp)
waldtest(gp, test="F")

# summary() and waldtest() yield different  F statistic [w/ user supplied covariance matrix]
summary(gp, .vcov = plm::vcovHC(gp, "white2"))
waldtest(gp, test="F", vcov=plm::vcovHC(gp, "white2"))

Stata のロバストな標準エラーに関するこの投稿を考慮し、F 統計の出力をロバストな標準エラーありとなしで比較すると、F 統計は変更する必要があるように感じます。

これは plm 1.4 (当時は安定版リリース) でした。

EDIT : pwaldtestCRAN リリース 1.6-4plmではそれが行われ、現在組み込まれているsummary.plmため、次のいずれかを実行するだけで、調整された df2 パラメーターを使用して堅牢な F テストが得られます。

summary(gp, vcov = plm::vcovHC(gp, "white2"))
pwaldtest(gp, test="F", vcov = plm::vcovHC(gp, "white2"))

実践者向けのロバストな推論に関する参考資料として、Cameron/Miller 著「A Practitioner's Guide to Cluster-Robust Inference」、Journal of Human Resources、2015 年春、Vol.50、No.2、pp.317-373 があります。http://cameron.econ.ucdavis.edu/research/papers.html

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thenのソース コードplm:::summary.plmを見ると、最初の行が次のようになっていることがわかりますobject$fstatistic <- Ftest(object, test = "F")。したがって、.vcov引数は に渡されないplm:::Ftest()ため、F 統計量はまったく影響を受けません。メンテナに連絡してplm、これを改善するか、少なくともマニュアル ページで指摘するように依頼することができます。現在、.vcovは各係数の部分 Wald 検定にのみ使用されます。つまり、lmtestを介して計算されるものに対応しcoeftest(gp, vcov = vcovHC(gp, "white2"))ます。

于 2015-07-02T13:54:59.593 に答える