Марковская коммутационная регрессия: стандартные ошибки msmFit и получения латексного выхода - PullRequest
Новая
       83

Марковская коммутационная регрессия: стандартные ошибки msmFit и получения латексного выхода

0 голосов
/ 14 мая 2018

Это мои первые два вопроса на Stackoverflow - надеюсь, я правильно задаю свои вопросы:

Первый вопрос: стандартная ошибка

Я не совсем уверен, как стандартные ошибки определяются с помощью пакета «MSwM» в R. Поскольку мои данные страдают от автокорреляции и гетероскедастичности, я не уверен, как я могу противодействовать этим проблемам. Я попытался сделать следующее, но, к сожалению, это не сработало так, как я хотел (я хочу использовать стандартные ошибки Newey West или стандартные ошибки HAC): 

fit1 <-lm(wage ~ educ + familystatus + region)
fit2 <- coeftest(fit1,vcov=NeweyWest(fit1,verbose=T))

mod.mswm = msmFit(fit2, k = 2, sw = rep(TRUE, 5), control=list(parallel=FALSE))
summary(mod.mswm)

К сожалению, я получаю следующую ошибку: 

unable to find an inherited method for function ‘msmFit’ for signature 
‘"coeftest", "numeric", "logical", "missing", "missing", "missing"’

Кто-нибудь знает, как я мог указать желаемые стандартные ошибки, используя пакет "MSwM", или это вообще не нужно?

Второй вопрос: выход латекса

У меня есть несколько регрессий Марковского переключения в R (всего 20 регрессий). Таким образом, я ищу аккуратный способ получения латексных таблиц, используя, например, пакет «Stargazer» или «TexReg». Я боюсь, что это может быть невозможно, поскольку пакет «MSwM» может быть недоступен для «Stargazer» или «TexReg».

Вот пример кода, из которого я хочу получить вывод латекса: 

ms = msmFit(ols, k = 2, sw = rep(TRUE, 4))
summary(ms) # Obtaining the results for the first Markov-Regime Regression

Коэффициенты сообщаются следующим образом (с использованием некоторого примера кода): 

Coefficients:
Regime 1
---------
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)(S) 0.8417 0.3025 2.7825 0.005394 **
x(S) -0.0533 0.1340 -0.3978 0.690778
y_1(S) 0.9208 0.0306 30.0915 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ´S***ˇS 0.001 ´S**ˇS 0.01 ´S*ˇS 0.05 ´S.ˇS 0.1 ´S ˇS 1
Residual standard error: 0.5034675
Multiple R-squared: 0.8375

Standardized Residuals:
Min Q1 Med Q3 Max
-1.5153666657 -0.0906543311 0.0001873641 0.1656717256 1.2020898986

Regime 2
---------
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)(S) 8.6393 0.7244 11.9261 < 2.2e-16 ***
x(S) 1.8771 0.3107 6.0415 1.527e-09 ***
y_1(S) -0.0569 0.0797 -0.7139 0.4753
---
Signif. codes: 0 ´S***ˇS 0.001 ´S**ˇS 0.01 ´S*ˇS 0.05 ´S.ˇS 0.1 ´S ˇS 1
Residual standard error: 0.9339683
Multiple R-squared: 0.2408
Standardized Residuals:
Min Q1 Med Q3 Max
-2.31102193 -0.03317756 0.01034139 0.04509105 2.85245598
Transition probabilities:
Regime 1 Regime 2
Regime 1 0.98499728 0.02290884
Regime 2 0.01500272 0.97709116

Есть ли какой-нибудь способ получить выход латекса с помощью Stargazer или любых других доступных пакетов? Если да, то как мне указать параметры соответствующего пакета?

Любая помощь высоко ценится. Заранее большое спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 25 мая 2019

Я имею дело с той же проблемой.Я не уверен, решает ли это проблему, но учтите, что выходные данные модели приведены в классе MSM.lm.При наличии такого объекта вы можете извлекать определенные элементы во фрейме данных или в матричном формате.Например, вы можете вывести оценочный коэффициент вместе со стандартной ошибкой в ​​формате латекса следующим образом: 

library(xtable)
xtable(cbind(mod.mswm@Coef,mod.mswm@seCoef))
...