面板格兰杰因果关系检验中的多重共线性问题

Question

我正在调查外国直接投资对自由的影响，并希望应用格兰杰因果关系检验。

由于我要处理面板数据，因此我需要lmtest软件包中的“ pgrangertest”，其中包括观察值的异质性。问题是它给了我以下输出：

  

waldtest.lm（fm，2，...）中的错误：中存在别名系数   模型

换句话说，多重共线性是问题。别名测试以及VIF测试（如图1所示）证实了这一假设。

但是：它告诉我，我的所有变量，所有国家和所有子集都是多重共线性的，

我尝试了不同的方法：我省略了所有NA（很多是因为国家/地区数据），交换了测试的变量。此外，我进行了回归（lm和plm），并且在没有多重共线性迹象的情况下工作了（回归输出显示值）。

模型1：针对异构面板数据的格兰杰因果检验（请参见Dumitrascu / Hurlin 2012）

load("df_main.Rda")

命令：

pd_grang<- pdata.frame(df_grang, index=c("country","year"))
pgrangertest(FH~logUN_FDI_Stock_gdp,pd_grang)

Error in waldtest.lm(fm, 2, ...) : 
  there are aliased coefficients in the model

我尝试了几种数据处理技术（忽略，删除几乎没有obs的国家等）

df_grang<-df_main[c(2,3,15,35)]

df_grang<-na.omit(df_grang)

df_grang<-df_grang[df_grang$country!="Suriname",]

df_grang<-df_grang[df_grang$logUN_FDI_Stock_gdp!=0,]

df_grang<- df_grang[df_grang$year>=1980,]

pd_grang<- pdata.frame(df_grang, index=c("country","year"))

我收到此错误：

  

waldtest.lm（fm，2，...）中的错误：存在别名系数   在模型中

从我以前的研究中知道，没有多重共线性是可以预期的。我认为数据处理出错或源自Granger测试本身。