R中面板数据回归中的野生集群引导答案

【问题标题】：Wild cluster bootstrap in panel data regression in RR中面板数据回归中的野生集群引导
【发布时间】：2016-07-12 08:33:24
【问题描述】：

我正在 R 中进行面板数据回归。数据集包括几年来各州（瑞士司法管辖区）的几个变量。准备数据：

> install.packages("clusterSEs")
> library(clusterSEs) 
> fakefunk <- plm.data(dataset1, c("canton","year"))

我估计了以下固定效应模型：

> ffe2 <- plm(logPCexp_r~dummy_bref+sigperpop20_gini_all, model="within", effect="time", data = fakefunk)

到目前为止一切顺利。我的集群很少，因此我想使用 Cameron, Gelbach & Miller (2008) 之后的 wild cluster bootstrap-t 程序。数据集中在州一级。我使用以下命令，产生后续错误消息：

> cluster.wild.plm(ffe2, fakefunk, cluster="canton", ci.level = 0.95, boot.reps = 1000, report = TRUE, prog.bar = TRUE)
Error in cluster.wild.plm(ffe2, fakefunk, cluster = "canton", ci.level = 0.95,  : 
   invalid clustering variable; see help file

我的问题很简单：我做错了什么？有关该命令的文档很短。显然我不能聚集在“canton”上。如果我选择“组”，它也不起作用。

参考文献：A. Colin Cameron & Jonah B. Gelbach & Douglas L. Miller，2008 年。 “基于引导程序的聚类错误推理改进”，经济学与统计评论，麻省理工学院出版社，第一卷。 90(3)，第 414-427 页，8 月。

【问题讨论】：

标签： r cluster-analysis economics

【解决方案1】：

尝试使用：cluster = ~canton 而不是 cluster = "canton"。

【讨论】：

【解决方案2】：

你必须使用：cluster = "group"

【讨论】：