[英]R: Robust SE's and model diagnostics in stargazer table
我尝试使用 stargazer 包将通过ivreg()
从 AER 包生成的一些 2SLS 回归输出放入 Latex 文档中。 但是,我有几个问题似乎无法自己解决。
ivreg()
摘要提供的模型诊断。 即弱仪器测试、Wu-Hausmann 和 Sargan 测试。 我想让它们带有通常在表格下方报告的统计数据,例如观察次数、R 平方和残差。 东南。 stargazer 函数似乎没有参数,您可以在其中提供带有附加诊断的列表。 我没有把这个放在我的例子中,因为老实说我不知道从哪里开始。se=list()
将它们添加到stargazer()
函数中。 我把它放在下面的最小工作示例中。 是否有更优雅的方式来编码这个或者重新估计模型并用健壮的标准错误保存它?library(AER)
library(stargazer)
y <- rnorm(100, 5, 10)
x <- rnorm(100, 3, 15)
z <- rnorm(100, 3, 7)
a <- rnorm(100, 1, 7)
b <- rnorm(100, 3, 5)
# Fitting IV models
fit1 <- ivreg(y ~ x + a |
a + z,
model = TRUE)
fit2 <- ivreg(y ~ x + a |
a + b + z,
model = TRUE)
# Here are the se's and the diagnostics i want
summary(fit1, vcov = sandwich, diagnostics=T)
summary(fit2, vcov = sandwich, diagnostics=T)
# Getting robust se's, i think HC0 is the standard
# used with "vcov=sandwich" from the above summary
cov1 <- vcovHC(fit1, type = "HC0")
robust1 <- sqrt(diag(cov1))
cov2 <- vcovHC(fit2, type = "HC0")
robust2 <- sqrt(diag(cov1))
# Create latex table
stargazer(fit1, fit2, type = "latex", se=list(robust1, robust2))
这是做你想做的一种方法:
require(lmtest)
rob.fit1 <- coeftest(fit1, function(x) vcovHC(x, type="HC0"))
rob.fit2 <- coeftest(fit2, function(x) vcovHC(x, type="HC0"))
summ.fit1 <- summary(fit1, vcov. = function(x) vcovHC(x, type="HC0"), diagnostics=T)
summ.fit2 <- summary(fit2, vcov. = function(x) vcovHC(x, type="HC0"), diagnostics=T)
stargazer(fit1, fit2, type = "text",
se = list(rob.fit1[,"Std. Error"], rob.fit2[,"Std. Error"]),
add.lines = list(c(rownames(summ.fit1$diagnostics)[1],
round(summ.fit1$diagnostics[1, "p-value"], 2),
round(summ.fit2$diagnostics[1, "p-value"], 2)),
c(rownames(summ.fit1$diagnostics)[2],
round(summ.fit1$diagnostics[2, "p-value"], 2),
round(summ.fit2$diagnostics[2, "p-value"], 2)) ))
这将产生:
==========================================================
Dependent variable:
----------------------------
y
(1) (2)
----------------------------------------------------------
x -1.222 -0.912
(1.672) (1.002)
a -0.240 -0.208
(0.301) (0.243)
Constant 9.662 8.450**
(6.912) (4.222)
----------------------------------------------------------
Weak instruments 0.45 0.56
Wu-Hausman 0.11 0.18
Observations 100 100
R2 -4.414 -2.458
Adjusted R2 -4.526 -2.529
Residual Std. Error (df = 97) 22.075 17.641
==========================================================
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
如您所见,这允许在相应模型中手动包含诊断。
您可以通过创建一个接受模型list(summ.fit1, summ.fit2)
例如list(summ.fit1, summ.fit2)
)并输出se
或add.lines
参数所需的对象的函数来自动化这种方法。
gaze.coeft <- function(x, col="Std. Error"){
stopifnot(is.list(x))
out <- lapply(x, function(y){
y[ , col]
})
return(out)
}
gaze.coeft(list(rob.fit1, rob.fit2))
gaze.coeft(list(rob.fit1, rob.fit2), col=2)
都将接收coeftest
对象list
,并产生se
预期的 SE 向量:
[[1]]
(Intercept) x a
6.9124587 1.6716076 0.3011226
[[2]]
(Intercept) x a
4.2221491 1.0016012 0.2434801
诊断也可以这样做:
gaze.lines.ivreg.diagn <- function(x, col="p-value", row=1:3, digits=2){
stopifnot(is.list(x))
out <- lapply(x, function(y){
stopifnot(class(y)=="summary.ivreg")
y$diagnostics[row, col, drop=FALSE]
})
out <- as.list(data.frame(t(as.data.frame(out)), check.names = FALSE))
for(i in 1:length(out)){
out[[i]] <- c(names(out)[i], round(out[[i]], digits=digits))
}
return(out)
}
gaze.lines.ivreg.diagn(list(summ.fit1, summ.fit2), row=1:2)
gaze.lines.ivreg.diagn(list(summ.fit1, summ.fit2), col=4, row=1:2, digits=2)
两个调用都会产生:
$`Weak instruments`
[1] "Weak instruments" "0.45" "0.56"
$`Wu-Hausman`
[1] "Wu-Hausman" "0.11" "0.18"
现在stargazer()
调用变得如此简单,产生与上面相同的输出:
stargazer(fit1, fit2, type = "text",
se = gaze.coeft(list(rob.fit1, rob.fit2)),
add.lines = gaze.lines.ivreg.diagn(list(summ.fit1, summ.fit2), row=1:2))
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