У меня есть следующие данные панели:
MSO NAME time Et.1 TA D DD E NegE AC
1 1 AAA 2008 35926482695 2.713314e+11 16673656500 1 21680596142 0 68053416429
2 1 AAA 2009 89015647023 4.368508e+11 12885986626 1 35926482695 0 -16403127469
3 1 AAA 2010 69020518063 6.449785e+11 5939725272 1 89015647023 0 89813373251
4 1 AAA 2011 57619013198 8.166180e+11 10527065127 1 69020518063 0 12887655279
5 1 AAA 2012 51055385544 9.004938e+11 13051153273 1 57619013198 0 -53501519538
6 1 AAA 2013 48065653627 1.150569e+12 19781367000 1 51055385544 0 -32469058910
7 1 AAA 2014 38028443822 1.421651e+12 19761631208 1 48065653627 0 -51233881446
8 1 AAA 2015 132442586296 1.954765e+12 1935000000 1 38028443822 0 111377520972
9 1 AAA 2016 260848512270 3.077616e+12 86362442100 1 132442586296 0 52273032070
10 1 AAA 2017 196548252214 4.576157e+12 99782597750 1 260848512270 0 341512116312
11 2 AAM 2008 57941587272 3.006549e+11 8000000000 1 1322864251 0 -14925337731
12 2 AAM 2009 46383395045 3.639349e+11 17820670000 1 57941587272 0 24986657876
13 2 AAM 2010 72059294623 3.313362e+11 28349660000 1 46383395045 0 46074429603
14 2 AAM 2011 11136880296 3.299767e+11 36935083200 1 72059294623 0 41920069536
15 2 AAM 2012 8231189722 2.857607e+11 30574256000 1 11136880296 0 -12710616922
16 2 AAM 2013 9998325603 3.020715e+11 4319732500 1 8231189722 0 -10883805973
17 2 AAM 2014 2745223826 2.971910e+11 9935242150 1 9998325603 0 -8207697750
18 2 AAM 2015 1287059831 3.219338e+11 9935701000 1 2745223826 0 5320331958
19 2 AAM 2016 3186483604 2.579038e+11 5961420600 1 1287059831 0 3322154267
20 2 AAM 2017 9037301610 2.515606e+11 4967850500 1 3186483604 0 -53953958443
21 3 ABT 2008 90250633425 3.861639e+11 44219883910 1 19729732941 0 4198410342
22 3 ABT 2009 94384600568 5.370041e+11 1818000 1 90250633425 0 111477016120
23 3 ABT 2010 97594426005 6.019252e+11 45616060000 1 94384600568 0 7703020199
24 3 ABT 2011 76956934250 4.781089e+11 95873312400 1 97594426005 0 -86401093330
25 3 ABT 2012 75548007696 5.161332e+11 82627060500 1 76956934250 0 -3520346302
26 3 ABT 2013 81517685979 6.882693e+11 51669864875 1 75548007696 0 16946830605
27 3 ABT 2014 69875135594 6.566582e+11 68998242000 1 81517685979 0 48443790855
28 3 ABT 2015 49075460968 5.847154e+11 68983529175 1 69875135594 0 -63935898495
29 3 ABT 2016 29608383155 6.492765e+11 36791195040 1 49075460968 0 -44617784665
30 3 ABT 2017 66260235406 6.343462e+11 34491745350 1 29608383155 0 13811148901
Я хочу провести линейную регрессию для каждой компании. После завершения регрессии я использую набор функций, реализующих гетероскедастичность и автокорреляционно-согласованную (HAC) оценочную матрицу ковариационной матрицы Ньюи и Уэста (1987, 1994).
fit2 <- lmList(Et.1 ~ TA + D + DD + E + NegE + AC | NAME, data= mh2)
NeweyWest(fit2, prewhite = FALSE)
*Error in UseMethod("estfun") :
no applicable method for 'estfun' applied to an object of class "lmList"*
Подскажите, как использовать функцию NeweyWest для результатов функции lmList в моих данных. Большое спасибо.
Спасибо @StupidWolf. Когда я запускаю этот код
lapply(fit2,NeweyWest), он показывает такую ошибку. ``` Ошибка вsolve.default(diag(ncol(umat)) - apply(var.fit$ar, 2:3, sum)) : система вычислительно сингулярна: число взаимного условия = 1.43196e-26 ``` Может ты скажи мне, как это исправить. Спасибо.хорошо, у меня нет вашего полного фрейма данных, но если вы посмотрите на fit2, некоторые из ваших коэффициентов не имеют значения. это означает, что модель переопределена. поэтому вам нужно убедиться, что вы получаете коэффициент для всех ваших моделей
начните с самой простой модели и постепенно наращивайте
полный фрейм данных здесь. Если модель выдает коэффициенты как NA, как это исправить. Спасибо.
привет @DươngNguyễnQuốc, как уже упоминалось, это потому, что ваша модель слишком определена. посмотрите, какие термины являются NA, сначала удалите их, а затем снова запустите подгонку. Это сработает. Затем посмотрите, почему из терминов нельзя подобрать
Привет @StupidWolf. Как для этого набора данных выбрать значение параметра
lagв функцииNeweyWest( ).