使用 plm() 和 vcovHC() 进行 Hausman-Taylor 估计器的稳健标准误差估计

Question

假设我使用带有选项的 plm 命令计算 Hausman-Taylor 估计器:model= "ht"。使用结果，我喜欢获得一个稳健的方差-协方差矩阵，以使推理完全稳健。为此，使用 vcovHC() 命令(plm 软件包的一部分)。这是一个最小的例子:

data("Wages", package = "plm")
ht <- plm(lwage ~ wks + south + smsa + married + exp + I(exp^2) +
        bluecol + ind + union + sex + black + ed | 
        sex + black + bluecol + south + smsa + ind,
      data = Wages, model = "ht", index = 595)

vcvHT <- vcovHC(ht,method="arellano")
Error in vcovHC.plm(ht, method = "arellano") : 
Model has to be either random, within or pooling model

从技术上讲，正如错误消息所示，vcovHC() 无法计算 VCV 矩阵，因为它不支持 plm(...,model="ht") 计算类型的模型

我的问题是这样的:

为什么vcovHC()不支持Hausman-Taylor模型？是否因为基于(集群)稳健 VCV 矩阵的标准误差因理论原因(不一致等)而不应使用，或者它只是未实现但保存以供使用(如果手动编程)？

Answer 1

目前尚未实现；但由于 HT 是一种特殊的 IV，因此原则上应该可以计算 HC 协方差。有时间我会抽出时间来做这件事。生产版本需要大量的接口(interface)工作并考虑所有可能的情况；但基于模型对象的组件，临时函数可能相对容易编写。