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我想估计一个 SUR（看似不相关的回归）模型。

我尝试使用systemfit和它的包装器Zelig。但我无法理解如何指定要预测的因素（即添加固定效应）和聚类标准误差，就像我们在felm().

此外，如果我只是将固定效应变量添加到回归方程中，则会出现以下错误：

Error in LU.dgC(a) : cs_lu(A) failed: near-singular A (or out of memory)

非常感谢你的帮助！

我正在从我的数据中添加一个数据样本：

Y_var1 <- c(0.45, 0.40, 0.30, 0.40, 0.15, 0.35, 0.50, 0.55, 0.10, 0.15, 0.30, 0.10)
Y_var2 <- c(0.40, 0.25, 0.45, 0.30, 0.35, 0.25, 0.15, 0.25, 0.35, 0.30, 0.20, 0.15)
X_var1 <- c(0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)
X_var2 <- c(0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
X_var3 <- c(0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1)
X_var4 <- c(0.18, 0.18, 0.18, 0.20, 0.20, 0.20, 0.22, 0.22, 0.22, 0.24, 0.24, 0.24)
X_var5 <- c(0.08, 0.08, 0.08, 0.06, 0.06, 0.06, 0.04, 0.04, 0.04, 0.02, 0.02, 0.02)
X_var6 <- c(-0.25, -0.25, -0.25, 1.30, 1.30, 1.30, 1.80, 1.80, 1.80, 2.25, 2.25, 2.25)
X_var7 <- c(1000, 1000, 1000, 1500, 1500, 1500, 2000, 2000, 2000, 2500, 2500, 2500)
X_var8 <- c('ABC', 'ABC', 'ABC', 'MNO', 'MNO', 'MNO', 'DEF', 'DEF', 'DEF', 'XYZ', 'XYZ', 'XYZ')
X_var9 <- c(2000, 2010, 2020, 2000, 2010, 2020, 2000, 2010, 2020, 2000, 2010, 2020)

sample_data <- data.frame(Y_var1, Y_var2, X_var1, X_var2, X_var3, X_var4, X_var5, X_var6, X_var7, X_var8, X_var9)

library(systemfit)
formula <- list(mu1 = Y_var1 ~ X_var1*X_var3 + X_var2*X_var3 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7), 
                mu2 = Y_var2 ~ X_var1*X_var3 + X_var2*X_var3 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7))

fitsur <- systemfit(formula = formula, data=sample_data, method = "SUR")
fitols <- systemfit(formula = formula, data=sample_data, method = "OLS")

（由于这是一个样本数据集，因此，上述两个回归会给出我上面提到的错误，但在我的实际数据上运行良好。）

但是，我感兴趣的是使用 SUR 估计上述公式，其中X_var8固定X_var9效应和标准误差聚集在X_var8水平上。

如果我们使用felm()，规范是

felm(mu1 = Y_var1 ~ X_var1*X_var3 + X_var2*X_var3 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7) | X_var8 + X_var9 | 0 | X_var8)

但是，由于我的标准误差与方程式相关，因此我需要使用 SUR。

任何帮助将非常感激。谢谢你！

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1 回答 1

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我想现在我知道如何正确地对 SUR 模型实施固定效果，

  1. 我们需要先使用一个热编码将X_var8转换为数字，并且我根据您上面的交互公式创建新变量

    library(mltools)

    sample_data2 <- as.data.frame(one_hot(as.data.table(sample_data)))

    sample_data2$X_var13 <- sample_data2$X_var1 * sample_data2$X_var3

    sample_data2$X_var23 <- sample_data2$X_var2 * sample_data2$X_var3

  2. 仔细检查sample_data2$X_var13 和 sample_data2$X_var23的值

    sample_data2$X_var13

    [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    sample_data2$X_var23

    [1] 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

由于所需的样本数据全部sample_data2$X_var13为0，它也会产生一个错误，Error in LU.dgC(a) : cs_lu(A) failed: near-singular A (or out of memory)因为它没有任何有意义的值，我们可以丢弃它，但可以随意将它用于真实数据

  1. 制作带有固定效果的公式：

    formula <- list(mu1 = Y_var1 ~ X_var23 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7) + X_var8_ABC + X_var8_DEF + X_var8_MNO + X_var8_XYZ + X_var9, mu2 = Y_var2 ~ X_var23 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7) + X_var8_ABC + X_var8_DEF + X_var8_MNO + X_var8_XYZ + X_var9)

  2. 拟合 SUR 模型并进行总结：

    fitsur <- systemfit(formula = formula, data=sample_data2, method = "SUR")

    summary(fitsur)

于 2021-07-28T07:05:25.997 回答