向 R 中的原始面板模型添加稳健的标准误差

Question

我在 plm 模型中使用：

model <- plm(Y ~ x1 + x2 + x3, data=dataset, model="within", effect="twoways")

我检测到异方差并使用 plm 包中的 vcovHC 函数计算稳健标准误差：

coeftest(model, vcov = vcovHC(model, method = "arellano"))

但不幸的是，我不知道如何将这些稳健的标准误差“添加”到我的原始模型中。我确实使用 vcovHC 函数得到了结果：

t test of coefficients:

                               Estimate  Std. Error t value Pr(>|t|)  
x1                           0.04589038  0.02465875  1.8610  0.06317 **
x2                          -0.00065238  0.00027054  1.4114  0.01615 *
x3                          -0.00087420  0.00043580  1.0059  0.04525 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

但它不会像我运行 summary(model):

那样打印通常的回归统计数据

Total Sum of Squares:    
Residual Sum of Squares: 
R-Squared:      
Adj. R-Squared: 
F-statistic:  , p-value:

所以，我想找到一种方法将 vcovHC 函数的稳健标准误差与我的 plm 模型合并。

Answer 1

我可以建议看一下文档：?summary.plm。您会找到解释以及易于转移到您的要求的示例：

summary(model, vcov = function(x) vcovHC(x, method = "arellano"))

向 R 中的原始面板模型添加稳健的标准误差

Adding robust standard errors to original panel model in R

regression

r

linear-regression

plm