r - R中具有可变系数的面板回归

Question

我们试图在 R 中做两个（相似的）面板回归。

1) 使用 plm() 具有时间和个体固定效应（通常的截距假人）。但是，我们只对每个个体的“斜率系数”或 beta 感兴趣，而不是对所有个体感兴趣：

回归 1

其中 alpha_i 是个体固定效应，gamme_t 是时间固定效应。X 的总和是变量 X 和三个滞后：

总和 X 变量

我们已经将滞后的 X 变量作为新列包含在我们的数据集中，因此在我们的代码规范中，我们只是将它们视为四个不同的变量：这是尝试使用 plm() 并为每个单独的 Beta 包含我们自己的虚拟变量

plm(income ~ (factor(firmid)-1)*(expense_rate + lag1 + lag2 + lag3), data = data1,
effect = c("time"), model = c("within"), index = c("name", "date"))

lag1, lag,2, lag2 是费用率的滞后变量。Data1 是数据框的形式。“(factor(firmid)-1)”是一种尝试引入假人来获得每个人的 Beta，而不是所有个人的 Beta。

2) 第二个（也是更简单的）回归是： 回归 2

这是我们尝试使用 pvcm 的一个例子

pvcm1 <- pvcm(income ~ expense_rate + lag1 + lag2 + lag3, data = data1,
          effect = "individual", model = "within")

我们的问题是哪些特定的代码和/或包/功能适合这些回归。我们尝试 pvcm 无济于事，遇到错误，例如：“表中的错误（索引 [ 1 ]，索引 [ 2 ]，useNA = “ifany”）：尝试使用 >= 2^31 个元素创建表”和“错误：无法分配大小为 599.7 Gb 的向量”</p>

. 此外，pvcm() 似乎无法像 1) 那样同时处理个体和时间固定效应。

标签： rpanel-datacoefficientsplm