使用plm（）和vcovHC（）的Hausman-Taylor估计的稳健标准误差估计

Question

假设我使用 plm 命令计算Hausman-Taylor估计量，并使用选项： model =“ht” 。使用结果我喜欢获得鲁棒的方差 - 协方差矩阵，使推理完全稳健。为此，使用 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，正如错误消息所示，vcovHT（）无法计算VCV矩阵，因为它不支持由 plm（...，model =“ht”）

我的问题是：

为什么 vcovHC（）不支持Hausman-Taylor模型？是因为基于（簇）鲁棒VCV矩阵的标准误差不应该用于理论上的原因（不一致等），或者它是否仅仅是没有实现而是保存使用（如果手动编程）？

感谢您的帮助！ 问候， 中号

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。我会在某个时候绕过去做。生产版本需要大量的界面工作并考虑所有可能的情况;但是，基于模型对象中的组件，ad-hoc函数可能相对容易编写。