我正在尝试让 Newey-West 标准错误与 plm
包中的 pmg()
(Mean Groups/Fama-MacBeth 估计器)的输出一起使用.
按照 here 中的示例:
require(foreign)
require(plm)
require(lmtest)
test <- read.dta("http://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/petersen/htm/papers/se/test_data.dta")
fpmg <- pmg(y~x, test, index=c("firmid", "year")) # Time index in second position, unlike the example
我可以直接使用 coeftest
来获取 Fama-MacBeth 标准错误:
# Regular “Fama-MacBeth” standard errors
coeftest(fpmg)
# t test of coefficients:
#
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 0.032470 0.071671 0.453 0.6505
# x 0.969212 0.034782 27.866 <2e-16 ***
# ---
# Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
但是,尝试使用 Newey-West 估计器失败:
# Newey-West standard-errors
coeftest(fpmg, vcov = NeweyWest(fpmg, lag=3))
# Error in UseMethod("estfun") :
# no applicable method for 'estfun' applied to an object of class "c('pmg', 'panelmodel')"
这似乎是 plm
包中的一个缺点。你知道有什么方法可以实现这个功能吗?我应该为 pmg
对象编写自己的 estfun
代码吗?从头开始编写 Newey-West 估计器?或者我应该完全绕过 plm
包?
最佳答案
目前,这对于 plm
包来说是不可能的。
但是,您可以自己创建它们。
假设你有:
fpmg <- pmg(y~x, test, index = c('year', 'firmid'))
fpmg.coefficients <- fpmg$coefficients
# (Intercept) x
# 0.03127797 1.03558610
coeftest(fpmg)
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 0.031278 0.023356 1.3392 0.1806
# x 1.035586 0.033342 31.0599 <2e-16 ***
然后您可以简单地自己创建估计器,如下所示:
the.years <- unique(test$year)
a.formula <- y ~ x
first.step <- lapply(the.years, function(a.year) {
temp.data <- test[test$year == a.year, ]
an.lm <- lm(a.formula, data = temp.data)
the.coefficients <- an.lm$coef
the.results <- as.data.frame(cbind(a.year, t(the.coefficients)))
the.results
})
first.step.df <- do.call('rbind', first.step)
second.step.coefficients <- apply(first.step.df[, -1], 2, mean)
second.step.coefficients
# (Intercept) x
# 0.03127797 1.03558610
identical(fpmg.coefficients, second.step.coefficients)
# [1] TRUE
检查它们是否相同,以防万一。 最后,您可以获得 Newey-West (1987),其平均值具有一个滞后调整的 t 统计量:
library(sandwich)
second.step.NW.sigma.sq <- apply(first.step.df[, -1], 2,
function(x) sqrt(NeweyWest(lm(x ~ 1),
lag = 1, prewhite = FALSE)['(Intercept)',
'(Intercept)']))
second.step.NW.sigma.sq
# (Intercept) x
# 0.02438398 0.02859447
t.statistics.NW.lag.1 <- second.step.coefficients / second.step.NW.sigma.sq
t.statistics.NW.lag.1
# (Intercept) x
# 1.282726 36.216301
更新
在我的回答中,我只包含了 t 统计量的“手动”计算,因为它的计算速度更快。
更通用的解决方案是使用 lmtest
包的 coeftest()
函数计算 Newey-West 校正的 t 统计量及其 p 值。
coeftest(lm(first.step.df$'(Intercept)' ~ 1), vcov = NeweyWest(lm(first.step.df$'(Intercept)' ~ 1), lag = 1, prewhite = FALSE))
# t test of coefficients:
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 0.031278 0.024384 1.2827 0.2316
coeftest(lm(first.step.df$x ~ 1), vcov = NeweyWest(lm(first.step.df$x ~ 1), lag = 1, prewhite = FALSE))
# t test of coefficients:
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 1.035586 0.028594 36.216 4.619e-11 ***
关于r - 使用均值组/Fama-MacBeth 估计器的 Newey-West 标准误差,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33324328/