R Sandwich package 是否不会产生预期的聚集稳健标准误差？

Question

加载数据

utils::data("InstInnovation", package = "sandwich")

df <- InstInnovation

创建组合“公司”和“年份”的组变量

df[['cluster_var']] <- factor(paste0(df$company,"-",df$year))

线性回归 model

model <- lm(sales ~ competition + log(capital/employment) + year, data = df)

为什么这个：

lmtest::coeftest(model, vcov = vcovCL(model, type="HC3", cluster=~company+year))

产生与此不同的标准错误？

lmtest::coeftest(model, vcov = vcovCL(model, type="HC3", cluster=~cluster_var))

cluster=~company+year和cluster=~cluster_var不应该是等价的吗？

此外，我找不到一个地方（例如 Github）来报告关于 R 三明治 package 的问题，我找到了这个但只是一个只读镜像： Z5E056C500A1C4B6A7110B50/cran/sandwich.com

非常感谢您提前。

Answer 1

cluster=~company+year确实有所不同：“多路聚类”。 我在这里找到了解释：

http://fmwww.bc.edu/repec/bost10/BOS10.baum.pdf

https://francish.netlify.app/post/note-on-robust-standard-errors/