Модель стандартной оценки ошибок (pcse) с коррекцией на панели с несбалансированными данными - PullRequest
0 голосов
/ 12 февраля 2020

В течение 28 лет у меня есть несбалансированная панель из 108 стран, и я пытаюсь оценить модель с исправленными панелями стандартными ошибками. Но мои попытки терпят неудачу, потому что я получаю следующее сообщение об ошибке: Error in pcse(lm, groupN = data$id, groupT = data$time, pairwise = TRUE): Length of groupN and groupT must equal nrows of using data.

Мой набор данных выглядит примерно так:

library(plm)
data(Grunfeld)
setDT(Grunfeld)[firm %in%c(1,4,7,9) & year>=1950,inv:=NA] # creating unbalanced data
head(Grunfeld,20)
# firm year   inv  value capital
# 1:    1 1935 317.6 3078.5     2.8
# 2:    1 1936 391.8 4661.7    52.6
# 3:    1 1937 410.6 5387.1   156.9
# 4:    1 1938 257.7 2792.2   209.2
# 5:    1 1939 330.8 4313.2   203.4
# ....
# 15:    1 1949 555.1 3700.2  1020.1
# 16:    1 1950    NA 3755.6  1099.0
# 17:    1 1951    NA 4833.0  1207.7
# 18:    1 1952    NA 4924.9  1430.5
# 19:    1 1953    NA 6241.7  1777.3
# 20:    1 1954    NA 5593.6  2226.3

В связи с тем, что для некоторых фирм у меня отсутствуют значения в моем зависимая переменная (inv) для нескольких последних лет (1950-54).

Для расчета моего случая я сначала оцениваю линейную модель. Я использую лаги по теоретическим причинам.

lm<- lm(inv ~ lag(value,k=1)+ lag(capital, k = 1) + as.factor(year) + as.factor(firm), data = Grunfeld)
summary(lm)

И затем я пытаюсь добавить стандартные ошибки, исправленные на панели, однако при запуске команды появляется сообщение об ошибке.

lm.pcse <- pcse(lm, groupN=Grunfeld$firm, groupT=Grunfeld$year,
                 pairwise=TRUE)
#Error in pcse(lm, groupN = Grunfeld$firm, groupT = Grunfeld$year, #pairwise = TRUE) : 
#  Length of groupN and groupT must equal nrows of using data.

Кто-нибудь знает, как я могу go об этой проблеме?

большое спасибо за вашу помощь

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...