使用PLM包的異方差強健的標準錯誤

Question

我想在使用Stata後學習R，我必須說我喜歡它。但是現在我遇到了一些麻煩。我將要使用面板數據進行多次迴歸，因此我使用的是plm軟件包。

現在我想與R中plm相同的結果，當我使用lm功能和Stata的，當我進行異穩健和實體固定迴歸。

假設我有一個面板數據集，其變量爲Y,ENTITY,TIME,V1。

我得到的R相同的標準誤差與此代碼

lm.model<-lm(Y ~ V1 + factor(ENTITY), data=data) 
coeftest(lm.model, vcov.=vcovHC(lm.model, type="HC1)) 

，當我在Stata

xi: reg Y V1 i.ENTITY, robust 

執行此迴歸但是，當我與plm包執行此迴歸我得到其他標準錯誤

plm.model<-plm(Y ~ V1 , index=C("ENTITY","YEAR"), model="within", effect="individual", data=data) 
coeftest(plm.model, vcov.=vcovHC(plm.model, type="HC1)) 

• 我錯過了設置一些選項嗎？
• plm模型是否使用其他類型的估計，如果是的話，該如何？
• 我以某種方式可以有相同的標準誤差與plm如在Stata與, robust

Answer 1

有沒有可能是你的塔塔代碼是從您與PLM做什麼不同？

plm的‘內’與‘個人’效果選項意味着形式的模型：

yit = a + Xit*B + eit + ci 

什麼plm確實是貶低係數，使得詞從公式下降。

yit_bar = Xit_bar*B + eit_bar 

這樣，「bar」後綴意味着每個變量的平均值被減去。平均值是隨着時間的推移而計算的，這就是爲什麼這個效應是針對個人的。你也可以有一個固定的時間效應，這對所有的人來說都是共同的，在這種情況下，效果也會隨着時間的推移（儘管如此，這與此無關）。

我不確定在STATA中「xi」命令是幹什麼的，但我認爲它擴展了交互權限？那麼在我看來，您正試圖按照@richardh強調的每個ENTITY使用一個虛擬變量。

對於你的Stata和plm代碼來匹配你必須使用相同的模型。您有兩種選擇：（1）您在stata中設置您的數據，並使用fe修飾符的xtreg選項;或者（2）您使用帶有池選項的plm和每個ENTITY使用一個虛擬設備。

匹配的Stata到R：

xtset entity year 
xtreg y v1, fe robust 

匹配PLM與Stata：

plm(Y ~ V1 + as.factor(ENTITY) , index=C("ENTITY","YEAR"), model="pooling", effect="individual", data=data) 

然後使用vcovHC與改性劑中的一個。請務必檢查此paper，其中有「HC」選項背後的所有機制以及它們影響方差協方差矩陣的方式。

希望這會有所幫助。

Answer 2

默認情況下，plm包不會像Stata一樣使用面板數據的相同小樣本校正。然而在版本號爲plm（在CRAN上）中，您可以選擇模擬Stata正在做的事情。

plm.model<-plm(Y ~ V1 , index=C("ENTITY","YEAR"), model="within", 
    effect="individual", data=data) 
coeftest(plm.model, vcov.=function(x) vcovHC(x, type="sss")) 

這應該產生按組標準誤差聚集在Stata的相同（但在評論中提到的，不重複的例子，和什麼樣的結果你希望它是很難回答的問題）。

欲瞭解更多有關此和R和Stata健壯SEs的一些基準的討論，請參閱Fama-MacBeth and Cluster-Robust (by Firm and Time) Standard Errors in R。

參見：

• Clustered standard errors in R using plm (with fixed effects)