问题标签 [plm]

我正在尝试分析一个面板数据，其中包括 45 年来收集的每个美国州的观察结果。我有两个随时间变化的预测变量（A，B）和一个不变的（C）。我特别有兴趣了解 C 对因变量 Y 的影响，同时控制 A 和 B，以及跨状态和时间的差异。

这是我拥有的模型，在 R 中使用 plm 包。

我的理由是，对于时间不变的变量，我应该使用随机而不是固定效应模型。我的问题是：我的模型和思维是否正确？

提前谢谢你的帮助。

我有一个示例文件，我用它来预测面板系列。遵循的步骤是

我在第九步得到了主题中所述的错误。过程和数据都很好，因为我们已经在 stata 中检查过了。

任何帮助表示赞赏。

编辑：尝试实施以下答案中提供的解决方案。

我正在提供新的样本数据，因为它非常适合我的数据。

虽然它适用于 (+1) 变量，但我无法得出 (+2) 或 (-1) 的正确代码。我究竟做错了什么？

我正在使用 plm 包，我想回归以下内容： lm(inv(t+1) ~ inv(t) + other variables(t)) 以及 lm("inv(t+2)" ~ inv(t) + 其他变量(t)) 和 lm("inv(t+3)" ~ inv(t) + 其他变量(t))

有没有一种方便的方法可以在两个方向上添加滞后变量（即 inv(t+1), inv(t-1) 长达 3 年？我的数据是平衡的格式，虽然有相当很多“NA”。不知道现在还算平衡面板吗。有没有包或者配方？先谢谢大家帮忙了。

编辑：我试图做与下面提供的答案相同的事情：

但相反，我试图定义 dd$earnings.minus1

但它不能正常工作，因为公司 1 的最后一个值被移动到公司 2。上述解决方案似乎不会发生这种情况。这里有什么区别？

我已经使用循环函数执行了多个池化回归，并将回归输出存储在列表中（myregression）。我现在想做的是在我所有的回归（即 myregression 列表）上有效地执行 lmtest 包中的 coeftest 函数，以调整标准误差和 t 统计量。最后，我想获得系数、标准误差和 t 值的平均值。

这是我到目前为止提出的：

这是我的问题出现的地方：虽然我能够对列表的各个组件执行 coeftest 函数，但我无法相应地编写 lapply 函数。

我希望只有一个我看不到的小错误。我进一步注意到 plm 回归输出小于常规 lm 输出是否有另一种获得均值调整的方法。R^2?

我有一个使用以下命令创建的 plm 对象：

我正在尝试提取残差以手动计算物种的 r 平方，因为似乎无法将 peries 对象操纵成可用的东西，如矩阵或 data.frame。

如果我有类似的东西会很好：

我可以使用 ddply 或聚合来找到每个物种的 rsquared。

有什么建议么？

当我尝试使用 Windows 7 在 R 3.1.1 上安装 plm 包时出现以下错误。

我将不胜感激任何帮助！

假设我使用带有选项的plm命令计算 Hausman-Taylor 估计量： model= "ht"。使用结果我想获得一个稳健的方差 - 协方差矩阵，以使推理完全稳健。为此，使用了vcovHC()命令（plm 包的一部分）。这是一个最小的例子：

从技术上讲，如错误消息所示，vcovHC() 无法计算 VCV 矩阵，因为它不支持plm(...,model="ht")计算的类型的模型

我的问题是这样的：

为什么vcovHC()不支持 Hausman-Taylor 模型？是因为理论上的原因（不一致等）不应该使用基于（集群）稳健 VCV 矩阵的标准误差，还是因为它根本没有实现但保存使用（如果手动编程）？

使用不同的来源，我编写了一个小函数，它创建一个包含标准误差、t 统计量和标准误差的表，这些表在线性回归模型之后根据组变量“集群”进行集群。代码如下

}

对于像这样的回归 reg1 <- lm (y ~ x1 + x2 , data= df)，调用该函数cl1(reg1, cluster)就可以了。

但是，如果我使用类似的模型reg2 <- lm(y ~ . , data=df)，我会收到错误消息：

经过一些测试，我猜我不能使用“。” 为 {plm} 发出“使用数据框中的所有变量”的信号。有没有办法用 {plm} 做到这一点？否则，关于如何以不使用 {plm} 并且接受线性模型的所有可能规范的方式改进我的功能的任何想法？

我正在尝试在 ennovia ematrix plm 上运行此 mql 命令

但我收到了这个错误

plm()用于合并 OLS时，是否可以包含分类变量（具有多个因子水平的因子） ？据我了解，plm()所有变量都必须是数字，这在我的情况下不起作用。我可以为每个因子水平包含一个虚拟变量，但是，这会导致更多的变量，而这些变量实际上只是更少因子的水平。

我在CrossValidated上提出了类似的问题，并感谢任何形式的帮助。

如果需要，我将包含一个最小的示例，但我认为这是一个关于如何使用plm()和lm().