使用 R 中的 plm 包进行聚类稳健标准误差的 IV 估计

Question

我正在使用面板数据的 plm 包来进行工具变量估计。但是，似乎不支持使用 vcovHC() 函数计算聚类稳健标准误差。更具体地说，当我使用 vcovHC() 函数时，会显示以下错误消息：

Error in vcovG.plm(x, type = type, cluster = cluster, l = 0, inner = >inner, : Method not available for IV

示例：

data("Wages", package = "plm")
IV <- plm(lwage ~ south + exp | wks + south,
      data = Wages, model = "pooling", index = 595)

vcvIV <- vcovHC(IV)

据此 thread，有人在两年前进行了修复。问题有进展吗？我知道 "lfe" 和 "ivpack" 包允许为 IV 估计计算集群稳健标准误差，但其中 none 允许随机 effects/intercepts.

Answer 1

实际上并没有实现。但是，您可以使用直接应用于 plm class 的对象的 Schrimpf's clustered errors function。使用您的示例：

library (plm)

data("Wages", package = "plm")

IV <- plm(lwage ~ south + exp | wks + south, data = Wages, model = "pooling", index = 595)

Wages$id <- rep(1:595, each = 7)        

cl.plm(Wages, IV, Wages$id)

我使用 Wages$id 作为面板的第一个维度，集群将围绕其形成。您可能希望将这些结果与在其他软件中获得的结果进行比较。无论如何，代码很简单，允许一些技巧。 cl.plm 函数基于 Arai 的 clustering notes 可以帮助你更进一步。

您可以通过 cl.plm 在 Stata 中执行此操作获得相同的结果：

ivregress 2sls lwage south (exp = wks), vce(cluster id) small

或内部模型：

xtset id time, generic

xtivreg2 lwage south (exp = wks), fe small cluster(id)

但是请注意，我在 Stata 中使用了小样本公式，这没什么大不了的。有关此内容的更多信息 here。无论如何，cl.plm 正确处理 plm class 对象。

为了完整起见：按照@Helix123 的建议，您可以使用 plm 包的开发版本 (1.6-1) 并按照您在旅游问题中所做的那样继续。

使用 R 中的 plm 包进行聚类稳健标准误差的 IV 估计

IV Estimation with Cluster Robust Standard Errors using the plm package in R

r

plm