plm vs lfe不同集群标准错误

Question

当我运行集群标准错误面板规范plm和lfe时，我得到的结果在第二个有效数字上有所不同。有谁知道他们为什么在SE的计算上存在差异？

set.seed(572015) 
library(lfe) 
library(plm) 
library(lmtest) 
# clustering example 
x <- c(sapply(sample(1:20), rep, times = 1000)) + rnorm(20*1000, sd = 1) 
y <- 5 + 10*x + rnorm(20*1000, sd = 10) + c(sapply(rnorm(20, sd = 10), rep, times = 1000)) 
facX <- factor(sapply(1:20, rep, times = 1000)) 
mydata <- data.frame(y=y,x=x,facX=facX, state=rep(1:1000, 20)) 
model <- plm(y ~ x, data = mydata, index = c("facX", "state"), effect = "individual", model = "within") 
plmTest <- coeftest(model,vcov=vcovHC(model,type = "HC1", cluster="group")) 
lfeTest <- summary(felm(y ~ x | facX | 0 | facX)) 
data.frame(lfeClusterSE=lfeTest$coefficients[2], 
     plmClusterSE=plmTest[2]) 

lfeClusterSE plmClusterSE 
1 0.06746538 0.06572588 

Answer 1

不同之处在于自由度调整。在寻找类似的标准错误中的差异时，这是通常的第一种猜测（参见例如，Different Robust Standard Errors of Logit Regression in Stata and R）。这里，当比较来自（1）plm + vcovHC，（2）felm，（3）lm + cluster.vcov（来自包multiwayvcov）的结果时，可以说明该问题。

首先，我重新安装所有型号：

m1 <- plm(y ~ x, data = mydata, index = c("facX", "state"), 
    effect = "individual", model = "within") 
m2 <- felm(y ~ x | facX | 0 | facX, data = mydata) 
m3 <- lm(y ~ facX + x, data = mydata) 

都会导致同样的系数估计值。对于m3固定效果明确报告，但它们不是m1和m2。因此，对于m3，只有最后一个系数用tail(..., 1)提取。

all.equal(coef(m1), coef(m2)) 
## [1] TRUE 
all.equal(coef(m1), tail(coef(m3), 1)) 
## [1] TRUE 

非健壮的标准错误也同意。

se <- function(object) tail(sqrt(diag(object)), 1) 
se(vcov(m1)) 
##   x 
## 0.07002696 
se(vcov(m2)) 
##   x 
## 0.07002696 
se(vcov(m3)) 
##   x 
## 0.07002696 

，并比较集群标准错误时，我们现在可以证明felm使用程度的自由度校正而plm并不：

se(vcovHC(m1)) 
##   x 
## 0.06572423 
m2$cse 
##   x 
## 0.06746538 
se(cluster.vcov(m3, mydata$facX)) 
##   x 
## 0.06746538 
se(cluster.vcov(m3, mydata$facX, df_correction = FALSE)) 
##   x 
## 0.06572423