問題タブ [plm]

45 年間にわたって収集された米国の各州の観察結果を含むパネル データを分析しようとしています。時間の経過とともに変化する 2 つの予測変数 (A、B) と、変化しない 1 つの予測変数 (C) があります。私は、従属変数 Y に対する C の効果を知り、A と B を制御し、状態と時間の違いを制御することに特に関心があります。

これは私が持っているモデルで、R で plm パッケージを使用しています。

私の推論は、時不変変数では、固定効果モデルではなくランダムを使用する必要があるということです。私の質問は、私のモデルと考え方は正しいですか?

よろしくお願いいたします。

パネル シリーズとして予測するために使用しているサンプル ファイルがあります。従う手順は次のとおりです。

件名に記載されているエラーは、ステップ 9 で正確に表示されます。プロセスとデータは、ステータスで確認したので問題ありません。

どんな助けでも大歓迎です。

編集:以下の回答で提供されているソリューションを実装しようとしています。

私のデータに非常によく適合するため、新しいサンプルデータを提供しています。

(+1) 変数では機能しますが、(+2) または (-1) の正しいコードを導き出すことができません。私は何を間違っていますか？

私はplmパッケージを使用していますが、次のように回帰したいと思います: lm(inv(t+1) ~ inv(t) + other variables(t)) と lm("inv(t+2)" ~ inv(t) + その他の変数(t)) および lm("inv(t+3)" ~ inv(t) + その他の変数(t))

ラグ変数を両方向 (つまり、inv(t+1)、inv(t-1)) に最長 3 年間追加する便利な方法はありますか? 私のデータはバランスのとれた形式ですが、多くの「NA」. それがまだバランスの取れたパネルと見なされているかどうかはわかりません. パッケージや数式はありますか? よろしくお願いします.

編集：以下の回答と同じことを試みました：

しかし、代わりに dd$earnings.minus1 を定義しようとしています

しかし、会社 1 の最後の値が会社 2 に移動されるため、適切に機能していません。これは、上記のソリューションでは発生しないようです。ここの違いは何ですか？

ループ関数を使用して複数のプールされた回帰を実行し、回帰出力をリスト (myregression) に保存しました。ここでやりたいことは、すべての回帰 (つまり、myregression リスト) に対して lmtest パッケージの coeftest 関数を効率的に実行して、標準誤差と t 統計を調整することです。最後に、係数、標準誤差、および t 値の平均を取得したいと思います。

これが私がこれまでに思いついたものです：

ここで問題が発生します。リストの個々のコンポーネントに対して coeftest 関数を実行することはできますが、それに応じて lapply 関数をコーディングすることはできません。

私が見ることができない小さな間違いがあることを願っています。さらに、plm 回帰出力が通常の lm 出力よりも小さいことに気付きました。平均 adj を取得する別の方法があります。R^2?

以下を使用して作成されたplmオブジェクトがあります。

pseries オブジェクトをマトリックスや data.frame のような使用可能なものに操作することはできないようです。

次のようなものがあればいいのですが：

ddply または aggregate を使用して、各種の rsquared を見つけることができます。

助言がありますか？

Windows 7 で R 3.1.1 に plm パッケージをインストールしようとすると、次のエラーが発生します。

助けていただければ幸いです。

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。

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)?

さまざまなソースを使用して、線形回帰モデルの後にグループ変数「クラスター」に従ってクラスター化された標準誤差、t 統計、および標準誤差を含むテーブルを作成する小さな関数を作成しました。コードは次のとおりです。

}

のような回帰 reg1 <- lm (y ~ x1 + x2 , data= df)では、関数を呼び出すcl1(reg1, cluster)だけで問題なく動作します。

ただし、のようなモデルを使用するreg2 <- lm(y ~ . , data=df)と、次のエラー メッセージが表示されます。

いくつかのテストの後、「。」を使用できないと推測しています。{plm}の「データフレーム内のすべての変数を使用する」ことを通知します。{plm} でこれを行う方法はありますか? それ以外の場合、{plm} を使用せず、線形モデルのすべての可能な仕様を受け入れる方法で関数を改善する方法についてのアイデアはありますか?

ennovia ematrix plm でこの mql コマンドを実行しようとしています

しかし、私はこのエラーが発生しています