R 相当于 Stata 的 xtregar

Question

我正在复制使用 Stata 的 xtregar 所做的估计。命令，但我使用的是 R。
xtregar command 实现了 Baltagi 和 Wu (1999) “不等距面板数据回归与 AR(1) 干扰”论文中的方法。正如Stata描述的那样:

xtregar fits cross-sectional time-series regression models when the disturbance term is first-order autoregressive. xtregar offers a within estimator for fixed-effects models and a GLS estimator for random-effects models. xtregar can accommodate unbalanced panels whose observations are unequally spaced over time.

到目前为止，对于固定效应模型，我使用了 plm R 的包。尝试如下所示:

plm(data=A, y ~ x1 + x2, effect = "twoways", model = "within")

然而并不完整(与 xtregar 描述相比)并且结果与 Stata 提供的结果不太一样。此外，Stata 的命令需要设置一个面板变量和一个时间变量，该功能(据我所知)在 plm 中不存在。环境。

我应该和plm 和解吗？或者有另一种方法吗？

PS:我彻底搜索了不同的网站，但没有找到与 Stata 相同的 xtregar .

更新

在阅读了 Croissant 和 Millo(2008 年)“R 中的面板数据计量经济学:plm 包”，特别是第 7.4 节“nlme 中的一些有用的‘计量经济学’模型”之后，我在估计的随机效应部分使用了类似的东西:

gls(data=A, y ~ x1 + x2, correlation = corAR1(0, form = ~ year | pays), na.action = na.exclude)

尽管如此，以下结果与Stata的结果更接近

lme(data=A, y ~ x1 + x2, random = ~ 1 | pays, correlation = corAR1(0, form = ~ year | pays), na.action = na.exclude)

Answer 1

试试 {panelAR} .这是一个面板数据回归包，用于解决 AR1 类型的自相关。
不幸的是，我没有 Stata，所以我无法测试在 panelCorrMethod 中复制哪种相关方法

library(panelAR)

model <- 
  panelAR(formula = y ~ x1 + x2, 
    data = A, 
    panelVar  = 'pays', 
    timeVar   = 'year', 
    autoCorr  = 'ar1', 
    rho.na    = TRUE, 
    bound.rho = TRUE, 
    panelCorrMethod ='phet' # You might need to change this parameter. 'phet' uses the HW Sandwich stimator for heteroskedasticity cases, but others are available.
    )