我希望你星期天过得愉快。
我有一个关于 868 家银行在 94 个时间段内的银行股票收益的面板数据集，其中我创建了时间和银行虚拟变量。定义了不同的回归配置后，我想使用 linearHypothesis() 测试各个虚拟集的联合显着性。
虽然这对于时间假人来说完全正常，但在尝试测试银行假人时出现以下错误：
Error in lengths(x) : node stack overflow
Error during wrapup: node stack overflow
以下是我的 (i) 代码。创建假人，(ii) 定义 lm() 和 (iii) 运行假设检验：
panel$bank=cut(panel$Entity, breaks = c(0:868), labels=banklabels)
panel$time=cut(panel$Quarter, breaks = c(0:94), labels=timelabels)
bankdummyreg=lm(ret ~ l_ret + l_btm + l_roe + bank, data=panel)
timedummyreg=lm(ret ~ l_ret + l_btm + l_roe + time, data=panel)
--------------------------------------------------------
linearHypothesis(timedummyreg, matchCoefs(timedummyreg, "time"))
Linear hypothesis test
Hypothesis:
timet2 = 0
---
timet94 = 0
Model 1: restricted model
Model 2: ret ~ l_ret + l_btm + l_roe + time
Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
1 32739 865.29
2 32646 623.00 93 242.29 136.52 < 2.2e-16 ***
--------------------------------------------------------
linearHypothesis(bankdummyreg, matchCoefs(bankdummyreg, "bank"))
Error in lengths(x) : node stack overflow
Error during wrapup: node stack overflow
这是我的面板数据集的 summary() 和 str() 的屏幕截图：
以前从未遇到过此错误，我也找不到与 linearHypothesis() 相关的此错误的任何信息。我还发现时间假人的联合测试工作完美，这让我感到困惑，因为这两个假人集是以相同的方式创建的。任何建议将不胜感激。