如何在 R 中使用小样本校正对标准误差进行聚类答案

【问题标题】：How to cluster standard errors with small sample corrections in R如何在 R 中使用小样本校正对标准误差进行聚类
【发布时间】：2019-08-26 16:45:06
【问题描述】：

我有以下代码：

library(lmtest)
library(sandwich)
library(plm)
library(multiwayvcov)

reg <- lm(Y ~ x1 + x1_sq + x2 + x2_sq + x1x2 + d1 + d2 + d3 + d4, df)
coeftest(reg, vcov = vcovHC(reg, type="HC1")
coeftest(reg, vcov = vcovHC(reg, type="sss", cluster="study"))

我想比较当我使用典型的异方差稳健标准误差时的回归，以及当我在研究级别使用小样本校正对标准误差进行聚类时。回归和第一个 -coeftest- 工作，但第二个吐出明确的错误消息：

Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “HC3”, “const”, “HC”, “HC0”, “HC1”, “HC2”, “HC4”, “HC4m”, “HC5”

我在网上找到了他们使用 -type="sss"- 作为小样本修正的代码，但它似乎在这里不起作用。是我做错了什么，还是错误消息中列出的上述之一是异方差调整的协方差矩阵，并且代码可能已更新？显然我不能使用-type="sss"-，但我不知道如何合并小样本校正。

【问题讨论】：

我已经意识到 HC1-3 和 HC4 包含小样本改进......我会研究一下

标签： r linear-regression covariance

【解决方案1】：

使用 -...vcovHC(df, type="sss", cluster="study")- 是一种合并小样本修正的过时方法。在了解三明治估计器 HC0-HC4 之间的差异后，使用之前的代码：

coeftest(reg, vcov = vcovHC(reg, type="HC1")

适用于类型参数中的相应三明治估计器。问题在于随后的过时语法，这是正确的格式。

【讨论】：