用HAC估计器替换OLS的std.error，并使用stargazer打印表格

Question

这是我第一次在这里发布问题。

我正在处理一个案例，我使用时间序列数据进行简单的 ols 估计，方法是使用 dynlm。另外，我想用一些传统的截断值作为滞后变量来替换 HAC 估计器的标准误差。代码如下：

dat <- ts(data)
reg <- dynlm(y ~ x1 + x2 + x3, data = dat)
ols <- summary(reg)
robust <- coeftest(reg, vcov=NeweyWest(reg, lag = round(0.75 * length(time(reg))^(1/3))))
ols$coefficients[,2:4] <- robust[,2:4]
ols

我对 16 个数据集使用相同的方法，现在我想使用 stargazer 将结果打印到乳胶表中。但是，该包只能通过线性模型的结果而不是其汇总来生成表格（以前面的代码为例，stargazer可以应用于reg而不是ols），我已经知道了。

在我看来有两种处理方法

1. 找到一种使用回归摘要生成乳胶表的方法。
2. 替换 reg 中的 std 错误、t 统计数据和 p 值，而不是 summary(reg) 中的那些。

如果你能帮助我，那就太好了！谢谢！

Answer 1

我不确定我是否正确理解了您的问题，但如果我这样做了，答案很简单，并且已在此线程中提供：Extending Stargazer to multiwaycov

您只需直接向 stargazer 函数提供稳健的标准误差和 p 值

stargazer(ols, ..., se = robust[,2], p = robust[,4], p.auto = F)

无需提供 t 统计量，因为它们是由 stargazer 根据提供的标准计算的。误差和系数。

我强烈建议在发布问题之前阅读 stargazer 文档并仔细搜索 SO。