Я изучаю влияние ПИИ на свободу и хочу применить тест причинности Грейнджер.
Поскольку я работаю с панельными данными, мне нужен «pgrangertest» из пакета lmtest, который включает в себя неоднородность наблюдений. Проблема в том, что он дает мне следующий вывод:
Ошибка в waldtest.lm (fm, 2, ...): есть псевдонимы в
модель
Другими словами, мультиколлинеарность - это проблема. Тест псевдонима, а также тест VIF (показывает 1), подтверждают это предположение.
НО: он говорит мне, что все мои переменные, все страны и все подмножества мультиколлинеарны, что, безусловно, не так.
Я пробовал разные вещи: я пропустил все NA (их много, потому что данные по стране), обменялись переменными теста. Кроме того, я запустил регрессию (lm и plm), и это работало без признаков мультиколлинеарности (результат регрессии показывает значения).
Модель 1: Тест причинности Грейнджера для разнородных панельных данных (см. Dumitrascu / Hurlin 2012)
load("df_main.Rda")
Команда:
pd_grang<- pdata.frame(df_grang, index=c("country","year"))
pgrangertest(FH~logUN_FDI_Stock_gdp,pd_grang)
Error in waldtest.lm(fm, 2, ...) :
there are aliased coefficients in the model
Я попробовал несколько методов манипулирования данными (пропустить, удалить страны с небольшим количеством объектов и т. Д.)
df_grang<-df_main[c(2,3,15,35)]
df_grang<-na.omit(df_grang)
df_grang<-df_grang[df_grang$country!="Suriname",]
df_grang<-df_grang[df_grang$logUN_FDI_Stock_gdp!=0,]
df_grang<- df_grang[df_grang$year>=1980,]
pd_grang<- pdata.frame(df_grang, index=c("country","year"))
Я получаю эту ошибку:
Ошибка в waldtest.lm (фм, 2, ...): есть псевдонимы коэффициентов
в модели
Я знаю из моего предыдущего исследования, что мультиколлинеарности ожидать не приходится. Я предполагаю, что что-то пошло не так при манипулировании данными или возникло из самого теста Грейнджера.