使用 plm 包进行异方差随机效应回归（校正和报告方式）

Question

我已经检查了几个主题，并且还找到了有关面板回归中异方差性的一些帮助。但不幸的是，一些问题仍未解决。

以下示例（一些重复测量，数据已经是长格式）：

Panelregr <- plm(V1~ V2 + V3 + V4, data = XY,  model ="random")

然后我检查了异方差：

B.P.Test <- bptest(V ~ V2 + V3 + V4, data=XY, studentize = F)

检验非常显着 --> 异方差

然后我阅读了 (Link: https://www.princeton.edu/~otorres/Panel101R.pdf) 关于使用稳健的协方差矩阵来解释异方差性的内容。对于上面的示例，我使用了代码

coeftest(Panelregr, vcovHC)
summary(Panelregr, vcov = vcovHC)

并得到了结果。但我也可以使用 coeftest(Panelregr, vcovHC(Panelregr, type = "HC3")) 或其他类型 HC0 - HC4

现在一些问题出现了：

当我使用 coeftest(Panelregr, vcovHC) 而不是定义一个特定的 HC.. 时，我会收到这五种类型中的哪一种？是HC0吗？
我如何知道哪个 HC... 适合我的数据？（我看了一些资料，例如：https://cran.r-project.org/web/packages/sandwich/vignettes/sandwich.pdf，第4页，但我仍然不确定如何决定）。
如果使用这些正确的估计器之一，我该如何描述结果？示例："In order to account for heteroskedasticity, a robust covariance metrix was used. In detail, we used the HC... estimator as ... In the following table, the results of the HC... estimator are shown."
当我纠正异性恋时。，结果不包括像 R 平方这样的值。报告修正后的值是否正确（例如 coeftest(Panelregr, vcovHC) 并报告来自 "originial" 面板回归 (Panelregr <- plm(V1~ V2 + V3 + V4, data = XY, model ="random")) 的 R 平方等值？

Answer 1

1) 默认值（参见 ?vcovHC），对于 plm::vcovHC 是 HC0，因为它是参数 type.[=19 提到的第一个值=]

3) HC0, HC1, ... 是方差-协方差矩阵的比例因子。很高兴提到这一点。您还想提及估算器，即 method 参数给出的内容。一个典型的选择是 Arellano (1987) 的估计器，它是 plm::vcovHC.

的默认值

4) R^2 不受使用 het.-consistent 方差-协方差矩阵的影响。但是，F 统计量是。 summary(Panelregr, vcov = vcovHC) 给你你所需要的。

Heteroskedasticity random effects regression with the plm package (correction & how to report)