【发布时间】：2020-09-21 09:09:35
【问题描述】：
假设我有一个简单的 AR(1) 面板数据模型，我使用 R 中的 pgmm 命令估计 - 数据可用：
library(plm)
library(Ecdat)
data(Airline)
reg.gmm = pgmm(output ~ lag(output, 1)| lag(output, 2:99), data= Airline, Robust=TRUE)
对于Robust=TRUE，我使用 Windmeijer(2005) 校正方差-协方差矩阵。现在我想使用 Arrelano-Bond 测试二阶自相关：
mtest(reg.gmm, order = 2, vcov = reg.gmm$vcov)
我是否按照我的意图使用 Windmeijer 校正的方差-协方差矩阵？如果没有，我该如何实施？文档对该主题守口如瓶。提前感谢您的帮助！
【问题讨论】：
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对我来说，您的代码会引发以下错误：
Error in solve.default(crossprod(WX, t(crossprod(WX, A2)))) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 3.5216e-19这可能与您的样本数据中的工具过多有关。 -
因为您对文档在这些类型的问题上的限制是正确的。我发现
plm包的作者所著的这本书是一个非常有用的资源，其中包含更详细的解释和示例。它被称为：Yves Croissant 和 Giovanni Millo 的“Panel Data Econometrics with R” -
函数
pgmm没有参数Robust。 pgmm 对象的summary方法有参数robust（注意字母r的非大写）。