我的问题是：NA在计算稳健标准误差时，我得到了应该得到一些值的地方。
我正在尝试使用集群稳健的标准错误进行固定效应面板回归。为此，我关注Arai (2011)，他在第 1 页。3 紧随Stock/Watson (2006)（后来发表在Econometrica上，供有访问权限的人使用）。我想通过反对向下偏差来纠正自由度，(M/(M-1)*(N-1)/(N-K) 因为我的集群数量是有限的并且我有不平衡的数据。
在 StackOverflow 上的 [ 1 , 2 ] 和CrossValidated 上的相关问题 [ 3 ]之前已经发布了类似的问题。
Arai（以及第一个链接中的答案）使用以下函数代码（我在下面提供了我的数据以及一些进一步的评论）：
gcenter <- function(df1,group) {
variables <- paste(
rep("C", ncol(df1)), colnames(df1), sep=".")
copydf <- df1
for (i in 1:ncol(df1)) {
copydf[,i] <- df1[,i] - ave(df1[,i], group,FUN=mean)}
colnames(copydf) <- variables
return(cbind(df1,copydf))}
# 1-way adjusting for clusters
clx <- function(fm, dfcw, cluster){
# R-codes (www.r-project.org) for computing
# clustered-standard errors. Mahmood Arai, Jan 26, 2008.
# The arguments of the function are:
# fitted model, cluster1 and cluster2
# You need to install libraries `sandwich' and `lmtest'
# reweighting the var-cov matrix for the within model
library(sandwich);library(lmtest)
M <- length(unique(cluster))
N <- length(cluster)
K <- fm$rank
dfc <- (M/(M-1))*((N-1)/(N-K))
uj <- apply(estfun(fm),2, function(x) tapply(x, cluster, sum));
vcovCL <- dfc*sandwich(fm, meat=crossprod(uj)/N)*dfcw
coeftest(fm, vcovCL) }
，其中gcenter计算与平均值的偏差（固定效应）。然后我继续并DS_CODE作为我的集群变量进行回归（我已将我的数据命名为“数据”）。
centerdata <- gcenter(data, data$DS_CODE)
datalm <- lm(C.L1.retE1M ~ C.MCAP_SEC + C.Impact_change + C.Mom + C.BM + C.PD + C.CashGen + C.NITA + C.PE + C.PEdummy + factor(DS_CODE), data=centerdata)
M <- length(unique(data$DS_CODE))
dfcw <- datalm$df / (datalm$df - (M-1))
并想计算
clx(datalm, dfcw, data$DS_CODE)
但是，当我想计算方差的uj（见上面的公式clx）时，我只在开始时得到一些回归量的值，然后是很多零。如果此输入uj用于方差，则只有NAs结果。
我的数据
由于我的数据可能具有特殊结构并且我无法找出问题所在，因此我将整个内容作为来自 Hotmail的链接发布。原因是使用其他数据（取自 Arai (2011)）我的问题不会发生。提前为混乱感到抱歉，但如果您能看一下，我将不胜感激。该文件是一个包含纯数据的 5mb .txt 文件。