R - 参数估计和标准误差的差异 - ivreg、tsls 和 gmm 与 HAC

Question

我有两个密切相关的问题： 1. ivreg 和 tsls/gmm 似乎产生不同的参数估计：

    require(AER)
    data("CigarettesSW", package = "AER")
    CigarettesSW$rprice <- with(CigarettesSW, price/cpi)
    CigarettesSW$rincome <- with(CigarettesSW, income/population/cpi)
    CigarettesSW$tdiff <- with(CigarettesSW, (taxs - tax)/cpi)

    ## model 
   ivreg1 <- ivreg(log(packs) ~ log(rprice) + log(rincome) 
            | 1+ log(rincome) + tdiff + I(tax/cpi),
            data = CigarettesSW)

require(gmm)
tsls1 <- tsls(log(packs) ~ log(rprice) + log(rincome),
          ~   1+ log(rincome) + tdiff + I(tax/cpi),
          data = CigarettesSW)

gmm1 <- gmm(log(packs) ~ log(rprice) + log(rincome),
          ~   1+ log(rincome) + tdiff + I(tax/cpi),
            data = CigarettesSW,vcov="iid", method="2step")

xHat <- lm(log(rprice) ~ log(rincome)+ tdiff + I(tax/cpi),
           data = CigarettesSW)$fitted.values
manual2sls = lm(log(packs) ~ xHat + log(rincome) , data = CigarettesSW)

print("iid:")
print(summary(manual2sls)$coef[,1])
print(summary(ivreg1)$coef[,1:2])
print(summary(tsls1)$coef[,1:2])
print(summary(gmm1)$coef[,1:2])

ivreg 和 "manual" 2 阶段 LS 估计产生相同的参数估计（"ivreg1" 和 "manual2sls"），但是 tsls 和 gmm 程序会导致不同的结果（"tsls1" 和 "gmm1"）。为什么会这样？您如何确保相同的结果？

能否使用vcovHAC函数计算异方差和自相关一致标准误与ivreg and/or 2sls/gmm？为什么在 gmm 内或之后使用 HAC 的估计标准误差存在差异？

gmmhac <- gmm(log(packs) ~ log(rprice) + log(rincome),
          ~   1+ log(rincome) + tdiff + I(tax/cpi),
          data = CigarettesSW,vcov="HAC", method="2step")

print("HAC:")
print(coeftest(ivreg1, vcovHAC(ivreg1))[,1:2])
print(coeftest(tsls1, vcovHAC(tsls1))[,1:2])
try(print(print(coeftest(gmm1, vcovHAC(gmm1))[,1:2])))
print(coeftest(gmmhac)[,1:2])

非常感谢。

Answer 1

查看 gmm vignette，看起来 gmm 以数字方式找到参数，这是有道理的，因为它用于更一般的情况。因此，gmm 获得的系数可能总是与分析获得的系数略有不同，ivreg.

就是这种情况。

要获得可靠的标准误差，请使用例如

 coeftest(fm, vcov.=vcovHAC(fm))

有关稳健标准误差的不同选项的讨论，请参阅。

R - 参数估计和标准误差的差异 - ivreg、tsls 和 gmm 与 HAC

R - Differences in parameter estimates and standard errors - ivreg, tsls and gmm with HAC

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