如何使用要投影的因子和聚类标准误差来估计 R 中的 SUR 模型？

编程问答 2022-08-21

问题描述

我想估计一个 SUR（看似无关的回归）模型。

我尝试使用 systemfit 及其包装器 Zelig。但我无法理解如何指定要投影的因子（即添加固定效应）并将标准误差聚类，就像我们在 felm() 中所做的那样。

此外，如果我只是将固定效应变量添加到回归方程中，则会出现以下错误：

Error in LU.dgC(a) : cs_lu(A) Failed: near-singular A (or out of memory)

非常感谢您的帮助！

我正在从我的数据中添加一个数据样本：

Y_var1 <- c(0.45,0.40,0.30,0.15,0.35,0.50,0.55,0.10,0.10)
Y_var2 <- c(0.40,0.25,0.45,0.20,0.15)
X_var1 <- c(0,1,0)
X_var2 <- c(0,0)
X_var3 <- c(0,1)
X_var4 <- c(0.18,0.18,0.22,0.24,0.24)
X_var5 <- c(0.08,0.08,0.06,0.04,0.02,0.02)
X_var6 <- c(-0.25,-0.25,1.30,1.80,2.25,2.25)
X_var7 <- c(1000,1000,1500,2000,2500,2500)
X_var8 <- c('ABC','ABC','MNO','DEF','XYZ','XYZ')
X_var9 <- c(2000,2010,2020,2020)

sample_data <- data.frame(Y_var1,Y_var2,X_var1,X_var2,X_var3,X_var4,X_var5,X_var6,X_var7,X_var8,X_var9)

library(systemfit)
formula <- list(mu1 = Y_var1 ~ X_var1*X_var3 + X_var2*X_var3 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7),mu2 = Y_var2 ~ X_var1*X_var3 + X_var2*X_var3 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7))

fitsur <- systemfit(formula = formula,data=sample_data,method = "SUR")
fitols <- systemfit(formula = formula,method = "OLS")

（由于这是一个示例数据集，因此，上述两个回归会产生我上面提到的错误，但在我的实际数据上运行良好。）

但是，我感兴趣的是使用 SUR 估计上述公式，其中 X_var8 和 X_var9 固定效应和标准误差聚集在 X_var8 级别。

如果我们使用felm()，则规范是

felm(mu1 = Y_var1 ~ X_var1*X_var3 + X_var2*X_var3 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7) | X_var8 + X_var9 | 0 | X_var8)

但是，由于我的标准误差在方程之间相互关联，因此我需要使用 SUR。

任何帮助将不胜感激。谢谢！

解决方法

我想现在我明白了如何正确地将固定效应实现到 SUR 模型，

  1. 我们需要先使用一个热编码将X_var8转换为数字，并且我还根据您上面的交互公式创建了新变量

    library(mltools)

    sample_data2 <- as.data.frame(one_hot(as.data.table(sample_data)))

    sample_data2$X_var13 <- sample_data2$X_var1 * sample_data2$X_var3

    sample_data2$X_var23 <- sample_data2$X_var2 * sample_data2$X_var3

  2. 仔细检查sample_data2$X_var13和sample_data2$X_var23

    的值

    sample_data2$X_var13

    [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

    sample_data2$X_var23

    [1] 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

因为对于所需的样本数据，所有 sample_data2$X_var13 都是 0，它也会影响 Error in LU.dgC(a) : cs_lu(A) failed: near-singular A (or out of memory) 的错误，因为它没有任何有意义的值，我们可以丢弃它，但可以随意使用到真实数据

  1. 使用添加的固定效果制作公式：

    formula <- list(mu1 = Y_var1 ~ X_var23 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7) + X_var8_ABC + X_var8_DEF + X_var8_MNO + X_var8_XYZ + X_var9,mu2 = Y_var2 ~ X_var23 + X_var4 + X_var5 + X_var6 + log(X_var7) + X_var8_ABC + X_var8_DEF + X_var8_MNO + X_var8_XYZ + X_var9)

  2. 拟合 SUR 模型并进行总结：

    fitsur <- systemfit(formula = formula,data=sample_data2,method = "SUR")

    summary(fitsur)

crannon-linear-regressionrrr-zeligsystemfit