使用 plm() 和 vcovHC() 对 Hausman-Taylor 估计器进行稳健的标准误差估计

Question

假设我使用带有选项的plm命令计算 Hausman-Taylor 估计器： model="ht" 。 使用结果我喜欢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：

data("Wages", package = "plm")
ht <- plm(lwage ~ wks + south + smsa + married + exp + I(exp^2) +
        bluecol + ind + union + sex + black + ed | 
        sex + black + bluecol + south + smsa + ind,
      data = Wages, model = "ht", index = 595)

vcvHT <- vcovHC(ht,method="arellano")
Error in vcovHC.plm(ht, method = "arellano") : 
Model has to be either random, within or pooling model

从技术上讲，如错误消息所示，vcovHC() 无法计算 VCV 矩阵，因为它不支持由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？ 是因为基于（集群）稳健 VCV 矩阵的标准错误不应该出于理论原因（不一致等）使用，还是只是没有实现但保存以供使用（如果手动编程）？

Answer 1

目前尚未实施（尚未）； 但由于 HT 是一种特殊的 IV，原则上应该可以计算 HC 协方差。 有时间我会去做的。 生产版本需要大量的接口工作并考虑所有可能的情况； 但是基于模型对象的组件，临时函数可能相对容易编写。