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我的问题是这样的：我得到NA我应该在计算可靠的标准错误时得到一些值。面板数据回归：稳健的标准错误
我正在尝试使用群集健全标准错误进行固定效果面板回归。为此，我按照Arai (2011)谁在页。 3遵循Stock/ Watson (2006)（稍后发布在Econometrica，对于那些有访问权限的人）。我想通过(M/(M-1)*(N-1)/(N-K)来纠正自由度，因为我的群集数量是有限的，而且我有不平衡的数据。
类似问题[1，2]在计算器上和交叉验证相关问题[3]之前已经公布。
新井（以及在第一环节的答案）使用的功能，下面的代码（我在下面提供了一些进一步的评论我的数据）：
gcenter <- function(df1,group) {
variables <- paste(
rep("C", ncol(df1)), colnames(df1), sep=".")
copydf <- df1
for (i in 1:ncol(df1)) {
copydf[,i] <- df1[,i] - ave(df1[,i], group,FUN=mean)}
colnames(copydf) <- variables
return(cbind(df1,copydf))}
# 1-way adjusting for clusters
clx <- function(fm, dfcw, cluster){
# R-codes (www.r-project.org) for computing
# clustered-standard errors. Mahmood Arai, Jan 26, 2008.
# The arguments of the function are:
# fitted model, cluster1 and cluster2
# You need to install libraries `sandwich' and `lmtest'
# reweighting the var-cov matrix for the within model
library(sandwich);library(lmtest)
M <- length(unique(cluster))
N <- length(cluster)
K <- fm$rank
dfc <- (M/(M-1))*((N-1)/(N-K))
uj <- apply(estfun(fm),2, function(x) tapply(x, cluster, sum));
vcovCL <- dfc*sandwich(fm, meat=crossprod(uj)/N)*dfcw
coeftest(fm, vcovCL) }
，其中gcenter计算偏离平均值（固定效果）。然后，我继续并使用DS_CODE作为我的群集变量（我已将其数据命名为“数据”）进行回归。
centerdata <- gcenter(data, data$DS_CODE)
datalm <- lm(C.L1.retE1M ~ C.MCAP_SEC + C.Impact_change + C.Mom + C.BM + C.PD + C.CashGen + C.NITA + C.PE + C.PEdummy + factor(DS_CODE), data=centerdata)
M <- length(unique(data$DS_CODE))
dfcw <- datalm$df/(datalm$df - (M-1))
，并要计算
clx(datalm, dfcw, data$DS_CODE)
然而，当我想计算UJ（见上述公式clx）的变化，我只得到一开始对我的回归系数的一些值，然后很多零。如果此输入uj用于方差，则只有NAs结果。
我的数据
由于我的数据可能是特殊的结构，我无法弄清楚这个问题，我发布了整个事情从Hotmail一个link。原因是有了其他数据（摘自Arai（2011）），我的问题不会发生。对不起，我很抱歉，如果你可以看看它，但我会很感激。 该文件是一个纯粹包含数据的5mb .txt文件。
新居的论文你的链接下不复存在。你能提供实际的链接吗？ – MERose