FGLS用R中的plm包校正序列相关和异方差

Question

我正在运行一个具有一些异方差性和序列相关性的回归模型，并且我试图在不更改模型规范的情况下解决这两个问题。

首先，我生成了一个 OLS 模型并实现了异方差和序列相关这两个问题。所以，我尝试用 plm 的pggls 命令运行一个可行的广义最小二乘（FGLS）模型来同时解决这两个问题，但是这个命令似乎只解决了异方差而不是序列相关。

我的代码如下：

base<-pdata.frame(base, index = c("ID","time"), drop = FALSE)
Reg<-pggls(sells~ prices + income + stock+
           period1 + period2+ period3, model = c("pooling"), 
           data=base)

这个命令似乎可以纠正异方差，但它肯定不能纠正序列相关性，因为我创建了一个简单的证明。下面我生成了回归模型的残差和滞后残差之间的回归：

res = Reg$res 
n = length(res)
mod = lm(res[-n] ~ res[-1]) 
summary(mod)

res[-1] 系数是 mod 是有意义的。所以它没有解决序列相关。

有人知道如何在pggls 命令中添加一些选项来解决这个问题吗？或者有人知道解决这两个问题的更好的命令吗？它不一定需要是面板数据命令，因为我只有 1 个人。

Answer 1

只要您说不需要面板结构，您就可以直接纠正标准错误，这是计量经济学文献中使用较多的方法。事实上，GLS 估计在今天有点过时了……

你可以这样做：

library(sandwich)
library(lmtest)

reg <-lm(sells ~ prices + income + stock + period1 + period2+ period3, data = base)

coeftest(reg, vcov = vcovHAC(reg))

为了完整起见，如果您想像 Stata 一样生成聚类稳健估计，您可以尝试来自 here 的 Tarzan 的 cl 函数。