regression - SUR 中的聚集标准错误 - Stata 中的sureg 或 gsem

Question

我正在尝试估计不同政党的投票份额。所以，我有 3 方，每方在数据集中都有自己的列。因此，投票份额的总和为 1，因此误差是相关的，我必须使用看似不相关的回归 (SUR) 来估计我的方程组。所以，我只能估计两个方程，否则我会得到一个奇异矩阵。

所以，我有一个由 3 个方程组成的系统，我正在使用 --sureg-- 来估计它。

sureg (voteshare_party1 voteshare_party2 = X_variables i.fixedeffectvariable1), isure

但是，我想在区域级别对标准错误进行聚类。但是我从这个论坛以前的帖子中了解到，这是不可能的。如果这是可能的，那么请让我知道我应该如何进行。

所以，我使用了 --gsem-- 命令（不能使用 --sem-- 因为我需要添加固定效果），我现在的代码是：

gsem (voteshare_party1 <- X_variables i.fixedeffectvariable1) (voteshare_party2 <- X_variables i.fixedeffectvariable1), covstruct(e.voteshare_party1 e.voteshare_party2, unstructured) nocapslatent vce(cluster Area_level_variable)

我不得不使用 -nocapslatent- 因为我不想包括任何其他变量，除了估计回归中提到的那些。

但是，它继续运行并显示相同的似然值和（不是凹的），因此，我不得不使用 iterate(20)。在中间停止迭代是否会给出正确的结果？

我的问题：我们可以在 --sureg-- 中聚类标准错误吗？在我的情况下，--gsem-- 会是一种更有效的估计方程的方法吗？在中间停止迭代是否会给出正确的结果？我对 Stata 比较陌生，因此，我非常感谢您对此的指导。如果我没有清楚地解释自己，我很乐意分享更多背景信息。

谢谢你

标签： regressionstataeconomicsstandard-error