R语言中行业固定效应回归如何在GVKEY层面计算聚类标准误

原代码问题说明 #

• 你调用vcovHC时传入的模型对象名称为regression，但你实际拟合的模型命名为model，该写法会首先触发对象未找到的报错
• 拟合模型时你设置了index = "SIC"，plm默认将SIC识别为群组维度，此时指定cluster = "group"确实会将标准误聚类到行业层面，不符合你的需求

实现企业层面聚类标准误的方法 #

不需要重新拟合已有的行业固定效应模型，直接在vcovHC的cluster参数中传入企业代码变量GVKEY即可，完整代码如下：

# 加载所需包
library(plm)
library(lmtest)

# 原行业固定效应模型拟合代码（无需修改）
model <- plm(TOTAL_COMP ~ AT, index = "SIC", model = "within", data = COMBINED_DATA)

# 计算GVKEY层面聚类标准误并输出结果
coeftest(model, vcov = vcovHC(model, type = "HC0", cluster = COMBINED_DATA$GVKEY))

注意：请确保COMBINED_DATA数据集的排序和你拟合model时的排序完全一致，避免聚类变量和观测值匹配错误。

结果校验说明 #

你可以通过统计length(unique(COMBINED_DATA$GVKEY))的取值，和聚类标准误计算所用的群组数量做对比，二者一致即说明聚类维度设置正确。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thomas Boerman