plm 模型的回归置信带答案

【问题标题】：Regression confidence bands from plm modelsplm 模型的回归置信带
【发布时间】：2020-07-01 14:23:55
【问题描述】：

我目前正在使用同名包中的plm 函数运行固定效果模型。我对数据进行了聚类，因此我使用 clubSandwich 包中的 vcovCR 函数来获取估计回归系数的标准误差。

我想做的是：创建一个图表，显示给定 X1 的 Y 的预测值（当其他变量保持在其平均值不变时），并在图中添加 95% 的置信带。

我尝试过的：

使用ggeffects 包中的ggpredict() 函数。这不起作用，因为 plm 包显然对 ggeffects 有问题。
手动使用固定效应估计的“以组为中心”的方法，然后对以组为中心的数据运行通常的lm() 函数。在该数据上运行ggpredict() 确实给了我很好的置信区间，但是 X 和 Y 的值随后以组为中心（惊喜，惊喜！），我希望 X 的预测和值在原始尺度上，而不是在平均居中尺度。

任何关于如何为固定效应估计产生置信带的建议，当使用集群稳健标准误差时，我们将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r linear-regression confidence-interval plm

【解决方案1】：

我正在尝试类似的方法，但是，我找不到直接的解决方案。我正在估计一个在 fe 模型上存在滞后和领先的事件研究。以下对我有用：

ES1<-plm(total_thefts ~ lag6 + lag5 + lag4 + lag3 + lag2 + E + lead1 + lead2 + lead3 + lead4 + lead5 + lead6 + factor(month) + factor(year), data = panel, model="within")

由于 plm 没有直接的方法来估计稳健的标准误差，我手动进行并替换原来的：

G <- length(unique(panel$id))
c <- G/(G - 1)
robust_se <- coeftest(ES1, c * vcovHC(ES1, type = 'HC1', cluster = 'group'))
ES1<-summary(ES1)
ES1$coefficients[,2:4] <- robust_se[,2:4]

之后，我按照post 分离我感兴趣的系数并估计 CI 波段 (95%)：

coefs <- tidy(ES1[["coefficients"]])
coefs$conf.low <- coefs$Estimate+c(-1)*coefs$Std..Error*qt(0.975,42)
coefs$conf.high <- coefs$Estimate+c(1)*coefs$Std..Error*qt(0.975,42)

最后，我保留我感兴趣的参数并绘制事件研究：

interest <- c("lag6","lag5","lag4","lag3","lag2","E","lead1","lead2","lead3","lead4","lead5","lead6")
coefs <- subset(coefs,coefs$.rownames%in%interest)
coefs$time <- c(seq(-6,-2,1),seq(0,6,1))

ggplot(coefs, aes(time, Estimate))+
           geom_line() +
           geom_point()+
           geom_pointrange(aes(ymin = conf.low, ymax = conf.high))+
           geom_hline(yintercept = 0, linetype = 2) +
           ggtitle(paste0("N: ",nobs(ES1),", Sample: ",pdim(ES1)$nT$n,", Buff: 1000m"))) +
           theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)))

【讨论】：