如何用 R 中的小样本校正对标准误差进行聚类

Question

我有以下代码：

library(lmtest)
library(sandwich)
library(plm)
library(multiwayvcov)

reg <- lm(Y ~ x1 + x1_sq + x2 + x2_sq + x1x2 + d1 + d2 + d3 + d4, df)
coeftest(reg, vcov = vcovHC(reg, type="HC1")
coeftest(reg, vcov = vcovHC(reg, type="sss", cluster="study"))

我想比较当我使用典型的异方差稳健标准误差时的回归，以及当我用小样本校正对研究水平的标准误差进行聚类时的回归。回归和第一个 -coeftest- 工作，但第二个吐出一条明确的错误消息：

Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “HC3”, “const”, “HC”, “HC0”, “HC1”, “HC2”, “HC4”, “HC4m”, “HC5”

我在网上找到了他们使用 -type="sss"- 的代码作为小样本更正，但它似乎在这里不起作用。是不是我做错了什么，或者是上面列出的错误消息中的异方差调整协方差矩阵和代码可能已更新？显然我不能使用-type="sss"-，但我不知道如何合并小样本校正。

Answer 1

使用 -...vcovHC(df, type="sss", cluster="study")- 是合并小样本校正的过时方法。在了解三明治估计器 HC0-HC4 之间的差异后，使用前面的代码：

coeftest(reg, vcov = vcovHC(reg, type="HC1")

适用于类型参数中相应的三明治估计器。问题在于后面的过时语法，这是正确的格式。

如何用 R 中的小样本校正对标准误差进行聚类

How to cluster standard errors with small sample corrections in R

r

covariance

linear-regression