使用 plm 包进行异方差随机效应回归（校正和报告方式）答案

【问题标题】：Heteroskedasticity random effects regression with the plm package (correction & how to report)使用 plm 包进行异方差随机效应回归（校正和报告方式）
【发布时间】：2018-07-23 09:38:20
【问题描述】：

我已经检查了几个主题，还发现了一些关于面板回归中异方差的帮助。但不幸的是，一些问题仍未解决。

以下示例（一些重复测量，数据已经是长格式）：

Panelregr <- plm(V1~ V2 + V3 + V4, data = XY,  model ="random")

然后我检查了异方差性：

B.P.Test <- bptest(V ~ V2 + V3 + V4, data=XY, studentize = F)

检验非常显着 --> 异方差

然后我读到（链接：https://www.princeton.edu/~otorres/Panel101R.pdf）关于使用稳健的协方差矩阵来解释异方差性。对于上面的示例，我使用了代码

coeftest(Panelregr, vcovHC)
summary(Panelregr, vcov = vcovHC)

并得到了结果。但我也可以使用 coeftest(Panelregr, vcovHC(Panelregr, type = "HC3")) 或其他类型 HC0 - HC4

现在一些问题出现了：

当我使用 coeftest(Panelregr, vcovHC) 而不是定义一个特定的 HC.. 时，我会收到这五种类型中的哪一种？是HC0吗？
我如何知道哪个 HC... 适合我的数据？（我阅读了一些信息，例如：https://cran.r-project.org/web/packages/sandwich/vignettes/sandwich.pdf，第 4 页，但我仍然不确定如何决定）。
如果使用这些正确的估计器之一，我如何描述结果？示例：“为了考虑异方差性，使用了稳健的协方差矩阵。详细地说，我们使用 HC... 估计器作为... 在下表中，显示了 HC... 估计器的结果。”
当我纠正 hetereosk 时。，结果不包括 R 平方等值。报告更正后的值是否正确（例如coeftest(Panelregr, vcovHC) 并报告“原始”面板回归 (Panelregr <- plm(V1~ V2 + V3 + V4, data = XY, model ="random")) 中的 R 平方等值？

【问题讨论】：

标签： report panel plm

【解决方案1】：

1) 默认值（参见?vcovHC）和plm::vcovHC 即HC0，因为它是参数type 中提到的第一个值。

3) HC0, HC1, ... 是方差-协方差矩阵的比例因子。很高兴提到这一点。您还想提及估算器，即 method 参数给出的内容。一个典型的选择是 Arellano (1987) 的估计器，它是 plm::vcovHC 的默认值。

4) R^2 不受使用 het.-consistent 方差-协方差矩阵的影响。但是，F 统计量是。 summary(Panelregr, vcov = vcovHC) 为您提供所需的一切。

【讨论】：