Question

因此，我希望使用双向效果对面板数据进行时间和存储的回归。如果面板完美平衡，它可以正常工作，但由于某些原因，如果不是，代码就会卡住。（见：https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2010-May/239272.html）。

我的数据本质上并不是不平衡的，但它有一些NAs，所以我猜它在plm函数删除NA的行时变得不平衡。我写了一个示例代码来举例说明我的数据。

如果我这样做：

set.seed(123)
library(plm)
number.of.days <- 1100
number.of.stores <- 1000
days <- sort(rep(c(1:number.of.days),number.of.stores))
stores <- rep(c(1:number.of.stores),number.of.days)

data <- cbind.data.frame(stores,days,matrix(rnorm(number.of.days*number.of.stores*7),nrow=number.of.days*number.of.stores,ncol=7))
colnames(data)[3:9] <- c('y',paste0('x',1:6))

data <- plm.data(data,c("stores","days"))  
fit <- plm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6, data = data, index=c("stores","days"), effect="twoway", model="within")

它工作正常，因为面板是平衡的。但是，如果我创建一些NA值：

data$y[sample(1:number.of.days*number.of.stores,150)] <- NA
data$x1[sample(1:number.of.days*number.of.stores,150)] <- NA
data$x2[sample(1:number.of.days*number.of.stores,150)] <- NA
data$x3[sample(1:number.of.days*number.of.stores,150)] <- NA
data$x4[sample(1:number.of.days*number.of.stores,150)] <- NA
data$x5[sample(1:number.of.days*number.of.stores,150)] <- NA
data$x6[sample(1:number.of.days*number.of.stores,150)] <- NA

并尝试再次运行回归：

 fit <- plm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6, data = data, index=c("stores","days"), effect="twoway", model="within")

它不起作用。

我尝试使用＆＃39;个人＆＃39;对于商店的效果以及添加一个带有假人的矩阵的时间，但是因为有1100天，它变得同样缓慢。

我认为这不是一个罕见的问题。有没有已知的解决方案？

谢谢

Answer 1

lfe包中的felm函数能够处理此问题（并且也能有效地处理）。

正在运行

fit2 <- felm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 | stores + days | 0 | stores , data = data)

对NAs的数据产生结果。

请注意公式规范，您可以在其中指定要投影的因子（即固定效果）。公式中的最后一个stores指定用于聚类标准错误的变量。有关详细信息，请参阅优秀的felm帮助文件和lfe包文档。

当数据为NA时，使用plm包和twoways效果进行回归

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