在R中使用PLM对象执行稳健F检验时遇报错求助

代码与错误信息 #

运行的代码：

library('wooldridge')
data(wagepan,package='wooldridge')
library('plm')
pdata<-pdata.frame(wagepan,index=c("nr","year"))
fdreg<-plm(lwage~educ*(d81+d82+d83+d84+d85+d86+d87)+union,data=pdata,model="fd")
summary(fdreg)
library('car')
H0<-matchCoefs(fdreg,"educ")
linearHypothesis(fdreg,H0)
linearHypothesis(fdreg,H0,vcov=vcovHC(fdreg,"HC1"))

触发的错误：

'arg' should be one of “arellano”, “white1”, “white2”

错误原因 #

plm包内置的vcovHC()函数，针对一阶差分模型（model="fd"）时，仅支持"arellano"、"white1"、"white2"这三种方差估计类型，你传入的"HC1"不在允许列表内，因此抛出错误。

解决方法 #

• 方法1：使用plm支持的方差类型
  直接替换为plm允许的参数值，比如"white1"或"white2"，修改后的代码：

linearHypothesis(fdreg, H0, vcov = vcovHC(fdreg, "white1"))

• 方法2：用sandwich包实现HC1稳健方差
  如果必须使用HC1类型的稳健方差，可以调用sandwich包的vcovHC()函数（注意区分plm包同名函数），代码如下：

library(sandwich)
# 计算HC1类型的稳健方差矩阵
hc1_vcov <- vcovHC(fdreg, type = "HC1")
# 传入linearHypothesis
linearHypothesis(fdreg, H0, vcov = hc1_vcov)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AKJ