SUR 回归：检验系数均值是否为零

Question

我是运行一个 SUR 回归，其中 returns 80 家不同的银行作为因变量。自变量总是相同的。如果需要回答我的问题，您应该能够使用下面的代码重新创建回归：

如何检验样本中所有 80 家银行的 "Event" 系数的平均值是否为零？

我如何检验样本中的子组，比如前 20 家银行和后 40 家银行，是否具有相似的 "Event" 平均系数，或者它们是否彼此显着不同？

library("systemfit")
library("plm")
cyp3 <- read.table("https://pastebin.com/raw.php?i=/SpuUiaj7", sep=";", header=TRUE)
cyp3panel<-pdata.frame(cyp3, c("id", "t"))
cyp3sur<-systemfit(returns ~ Price + Pre + Event + Post + Zpre1 + Zevent1 + Zpost1 + Zpre2 + Zevent2 + Zpost2 + Zpre3 + Zevent3 + Zpost3, method = "SUR",data = cyp3panel)

感谢您的帮助。如果有什么遗漏，请告诉我！

Answer 1

为此我们可以直接使用linearHypothesis（参见?linearHypothesis.systemfit）。在第一种情况下，我们有

coefs <- coef(cyp3sur)
R1 <- matrix(0, nrow = 1, ncol = length(coefs))
R1[1, grep("Intercept", names(coefs))] <- 1
linearHypothesis(cyp3sur, R1)

其中 R1 只有一行，因为只有一个约束。请注意，我添加的系数是 1 而不是 1 / 80，因为它们是等价的（X + Y = 0 与 (X + Y) / 2 = 0 相同）。使用 grep 可以让我找到截距的位置。

同样，在第二种情况下我们有

R2 <- matrix(0, nrow = 1, ncol = length(coefs))
gr1 <- paste0("X", 1:20, "_Event")
gr2 <- paste0("X", 41:80, "_Event")
R2[1, names(coefs) %in% gr1] <- 1 / 20
R2[1, names(coefs) %in% gr2] <- -1 / 40
linearHypothesis(cyp3sur, R2)

现在我用 paste0 构建感兴趣的变量名，并使用 %in% 确定它们在 coefs 中的位置。

SUR 回归：检验系数均值是否为零

SUR regression: Testing if means of coefficients are equal to zero or not

r

hypothesis-test