R plm函数与异方差稳健标准差

我正在使用固定效果的

plm

功能（来自软件包

plm

）

我需要保证在使用函数

plm

时使用的是异方差稳健标准误差

lag1.1 <- plm(E.primary ~ lv18_bank_c + Expense + lag(Expense, 1), data=panel_exog1, index=c("Country", "Year"), model="within")

---

lag1.1您可以使用
plm:：vcovHC.plm
，它在
plm:：：summary.plm（）
方法中实现。使用特定选项
method=
和
type=
。例如：

库（plm）
数据（“Produc”，package=“plm”）
zz | t |）
#日志（pcap）-0.030176057 0.026936544-1.120265 2.629606e-01
#日志（pc）0.168828035 0.027656339 6.104497 1.655450e-09
#日志（emp）0.769306196 0.028141794 27.336786 1.275556e-114
#unemp-0.004221093 0.001138837-3.706493 2.256597e-04
##异方差稳健SE
总结（zz，vcov=vcovHC（zz，method=“white1”，type=“HC1”））$coe
#估计标准误差t值Pr（>t）
#日志（pcap）-0.030176057 0.029880301-1.009898 3.128707e-01
#日志（pc）0.168828035 0.038079746 4.433539 1.065916e-05
#日志（emp）0.769306196 0.038808010 19.823387 1.30129E-70
#unemp-0.004221093 0.001357489-3.109486 1.945209e-03

阅读
？vcovHC.plm
了解有关
方法=
和
类型=
的更多信息，您也可以简单地使用（无
系数
）：
摘要（zz，vcov=vcovHC（zz，method=“white1”，type=“HC1”）
。使用plm的摘要的好处是，对于重新建模，会给出z统计信息（而对于
coeftest
，需要设置参数
df=Inf
，才能获得z统计信息）。@Helix123感谢指针，我忘了它已经在
summary
方法中实现了。编辑！
library(plm)
data("Produc", package="plm")
zz <- plm(log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp,
          data=Produc, index=c("state", "year"), method="within", effect="twoways")

## normal SE
summary(zz)$coe
#               Estimate  Std. Error   t-value      Pr(>|t|)
# log(pcap) -0.030176057 0.026936544 -1.120265  2.629606e-01
# log(pc)    0.168828035 0.027656339  6.104497  1.655450e-09
# log(emp)   0.769306196 0.028141794 27.336786 1.275556e-114
# unemp     -0.004221093 0.001138837 -3.706493  2.256597e-04

## heteroscedasticity-robust SE
summary(zz, vcov=vcovHC(zz, method="white1", type="HC1"))$coe
#               Estimate  Std. Error   t-value     Pr(>|t|)
# log(pcap) -0.030176057 0.029880301 -1.009898 3.128707e-01
# log(pc)    0.168828035 0.038079746  4.433539 1.065916e-05
# log(emp)   0.769306196 0.038808010 19.823387 1.301129e-70
# unemp     -0.004221093 0.001357489 -3.109486 1.945209e-03