Я уже проверил пару тем, а также нашел некоторую помощь в отношении гетероскедастичности в панельных регрессиях. Но, к сожалению, некоторые вопросы остались нерешенными.
Следующий пример (некоторые повторяющиеся измерения, данные уже в длинном формате):
Panelregr <- plm(V1~ V2 + V3 + V4, data = XY, model ="random")
Затем я проверил гетероскедастичность:
B.P.Test <- bptest(V ~ V2 + V3 + V4, data=XY, studentize = F)
Тест был высокозначимым --> гетероскедастичность
Затем я прочитал (Ссылка: https://www.princeton.edu/~otorres/Panel101R.pdf) об использовании надежной ковариационной матрицы для учета гетероскедастичности. Для приведенного выше примера я использовал код
coeftest(Panelregr, vcovHC)
summary(Panelregr, vcov = vcovHC)
и получил результаты. Но я также мог бы использовать coeftest(Panelregr, vcovHC(Panelregr, type = "HC3")) или другие типы HC0 - HC4.
Теперь возникло несколько вопросов:
Какую оценку этих пяти типов я получу, если использую
coeftest(Panelregr, vcovHC)вместо определения одного конкретного HC..? Это НС0?Как узнать, какой HC... соответствует моим данным? (Я прочитал некоторую информацию, например: https://cran.r-project.org/web/packages/sandwich/vignettes/sandwich.pdf, стр. 4, но я все еще не уверен, как решить).
Как мне описать результаты в случае использования одной из этих правильных оценок? Пример: «Для учета гетероскедастичности использовалась надежная ковариационная метрика. Подробно мы использовали оценку HC... как... В следующей таблице показаны результаты оценки HC...».
Когда я исправляю гетероск. , результаты не включают такие значения, как R-квадрат. Правильно ли сообщать скорректированные значения (например,
coeftest(Panelregr, vcovHC)и сообщать значения, такие как R-квадрат, из «исходной» регрессии панели (Panelregr <- plm(V1~ V2 + V3 + V4, data = XY, model ="random"))?
