Я хочу оценить модель с фиксированными эффектами, используя стандартные ошибки, исправленные на панели, а также преобразование Прайса-Винстена (AR1), чтобы решить проблему гетероскедастичности панели, современной пространственной корреляции и автокорреляции.
У меня есть время-серии данных сечения и хотят выполнить регрессионный анализ.Мне удалось оценить модель с фиксированными эффектами, панель исправила стандартные ошибки и оценки Prais-winsten по отдельности.И я смог включить исправленные панели стандартные ошибки в модель с фиксированными эффектами.Но я хочу их всех сразу.
# Basic ols model
ols1 <- lm(y ~ x1 + x2, data = data)
summary(ols1)
# Fixed effects model
library('plm')
plm1 <- plm(y ~ x1 + x2, data = data, model = 'within')
summary(plm1)
# Panel Corrected Standard Errors
library(pcse)
lm.pcse1 <- pcse(ols1, groupN = Country, groupT = Time)
summary(lm.pcse1)
# Prais-Winsten estimates
library(prais)
prais1 <- prais_winsten(y ~ x1 + x2, data = data)
summary(prais1)
# Combination of Fixed effects and Panel Corrected Standard Errors
ols.fe <- lm(y ~ x1 + x2 + factor(Country) - 1, data = data)
pcse.fe <- pcse(ols.fe, groupN = Country, groupT = Time)
summary(pcse.fe)
В команде Stata: xtpcse можно включить как стандартные ошибки, исправленные на панели, так и оценки, исправленные Prais-Winsten, с чем-то вроде следующего кода:
xtpcse y x x x i.cc, c(ar1)
Я быхотелось бы добиться этого и в R.