R 具有不平衡数据的面板校正标准误差估计（pcse）模型

在28年的时间里，我有一个108个国家组成的不平衡的小组，我试图用小组修正的标准误差来估算一个模型。但我的尝试失败，因为我收到以下错误消息： pcse中的错误（lm，groupN=data$id，groupT=data$time，pairwise=TRUE）：groupN和groupT的长度必须等于使用数据的nrows。

我的数据集大致如下所示：

library(plm)
data(Grunfeld)
setDT(Grunfeld)[firm %in%c(1,4,7,9) & year>=1950,inv:=NA] # creating unbalanced data
head(Grunfeld,20)
# firm year   inv  value capital
# 1:    1 1935 317.6 3078.5     2.8
# 2:    1 1936 391.8 4661.7    52.6
# 3:    1 1937 410.6 5387.1   156.9
# 4:    1 1938 257.7 2792.2   209.2
# 5:    1 1939 330.8 4313.2   203.4
# ....
# 15:    1 1949 555.1 3700.2  1020.1
# 16:    1 1950    NA 3755.6  1099.0
# 17:    1 1951    NA 4833.0  1207.7
# 18:    1 1952    NA 4924.9  1430.5
# 19:    1 1953    NA 6241.7  1777.3
# 20:    1 1954    NA 5593.6  2226.3

因此，对于一些公司，在过去几年（1950-54），我的因变量（inv）缺少值

为了计算我的情况，我首先估计线性模型。我使用滞后是出于理论原因

lm<- lm(inv ~ lag(value,k=1)+ lag(capital, k = 1) + as.factor(year) + as.factor(firm), data = Grunfeld)
summary(lm)

---

lm我一直无法让这个包在附带的演示之外工作——但是
我以前解决过这个问题（只是遇到了一个新问题！）

您的错误可能是因为“使用数据”不包括
lm（）
中省略的观察值，但您的groupN和T向量却包含这些观察值（因为它们是从完整的数据表中提取的，包含缺失的数据和全部数据）

我过去所做的是运行模型，使用
model.frame（）
提取“使用数据”，然后使用新的数据帧运行
lm（）
和
pcse（）
。如下所示：

lm <- lm(inv ~ lag(value,k=1)+ lag(capital, k = 1) + as.factor(year) + as.factor(firm), data = Grunfeld)

dfPCSE <- model.frame(lm)

lm <- lm(inv ~ lag(value,k=1)+ lag(capital, k = 1) + as.factor(year) + as.factor(firm), data = dfPCSE)

lm.pcse <- pcse(lm, groupN=dfPCSE$firm, groupT=dfPCSE$year,
                 pairwise=TRUE)

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lm <- lm(inv ~ lag(value,k=1)+ lag(capital, k = 1) + as.factor(year) + as.factor(firm), data = Grunfeld)

dfPCSE <- model.frame(lm)

lm <- lm(inv ~ lag(value,k=1)+ lag(capital, k = 1) + as.factor(year) + as.factor(firm), data = dfPCSE)

lm.pcse <- pcse(lm, groupN=dfPCSE$firm, groupT=dfPCSE$year,
                 pairwise=TRUE)