Question

我试图从面板数据模型中提取点估计值和置信区间。以下内容使用lfe文档中的固定示例重现错误。我所做的唯一一个小小的改变就是在公司层面集中标准错误，以便在est2中复制我的问题。

## create covariates
x <- rnorm(1000)
x2 <- rnorm(length(x))

## individual and firm
id <- factor(sample(20,length(x),replace=TRUE))
firm <- factor(sample(13,length(x),replace=TRUE))

## effects for them
id.eff <- rnorm(nlevels(id))
firm.eff <- rnorm(nlevels(firm))

## left hand side
u <- rnorm(length(x))
y <- x + 0.5*x2 + id.eff[id] + firm.eff[firm] + u

## estimate and print result
est1 <- felm(y ~ x+x2| id + firm)
summary(est1)

## estimate and print result with clustered std errors
est2 <- felm(y ~ x+x2| id + firm | 0 | firm)
summary(est2)

我可以整理非群集SE版本或没有包括固定效果：

tidy(est1)
tidy(est2)
tidy(est1, fe = TRUE)

但如果我要求固定效果，我就无法做到：

tidy(est2, fe = TRUE)

错误是：Error in overscope_eval_next(overscope, expr) : object 'se' not found

我不确定这是broom方问题还是lfe方问题。我可能做错了什么，但无论我是否聚类SE，都应该有固定效应的点估计和标准误差。（并且集群数量少于FE的事实可能是一个计量经济学问题，但它似乎并没有推动这一特定问题。）有什么建议吗？

Answer 1

这里的问题是lfe::getfe()应该根据其帮助页面返回列c('effect','se','obs','comp','fe','idx')。但是，如果你运行

lfe::getfe(est1, se = TRUE)和

lfe::getfe(est2, se = TRUE)

在第二个实例中，标准错误位于名为clusterse而不是se的列中。

错误消息是函数broom:::tidy.felm使用lfe::getfe()然后dplyr::select(se)的结果。

我从技术上讲这是一个lfe问题，但我不确定哪个软件包更容易修改

更新：我通过电子邮件发送了Simen Gaure（包裹作者），他将在今年春天的某个时候发布给CRAN

使用broom :: tidy对felm结果产生聚类标准错误

1 个答案: