Robuste Standardfehler Panel Regression, aber welche?

Modelle zur Korrelations- und Regressionsanalyse

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Sentinel66
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Robuste Standardfehler Panel Regression, aber welche?

Beitrag von Sentinel66 » Do Apr 25, 2019 6:22 pm

Hallo zusammen,

ich habe ein Short Panel (unbalance) mit n=120-140 und t=5. Da ich Dummy-Variablen verwende habe ich mich für ein Random Effect Model entschieden.
Hausmann Test legt zwar Fixed Effect nahe, aber es wurde auch auf zufällige Effekte getestet, sowie ein Lagrange Multiplier Test durchgeführt, welcher ebenfalls für das Random Effect Model spricht.

Mein Problem ist das ich Autokorrelation und Heteroskedastizität habe, sie beigefügte Tests.

Ich habe verstanden, dass ich bei Heteroskedastizität White-Schätzer verwenden kann, aber mir diese nicht bei Autokorrelation helfen.
Bei der Funktion vcovHC habe ich jedoch zwei White-Schätzer zur Verfügung, deren Unterschiede sich mir nicht erschließen, zudem gibt es noch die Methode "Arellano". Korrigiert mich, wenn ich hier falsch liege, aber diese scheint nur für Fixed Effect geeignet zu sein?

Was ist mit der Funktion vcovNW? Kann ich auch HAC-Schätzer der Varianz-Kovarianzmatrix der Fehlerterme von Newey und West verwenden? Würden diese bei Autokorrelationen helfen?

coeftest(rem, vcovHC( rem, method =c ("white1")))

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Durbin-Watson test for serial correlation in panel models

data:  y ~ x
DW = 1.5314, p-value = 4.261e-10
alternative hypothesis: serial correlation in idiosyncratic errors

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	Breusch-Godfrey/Wooldridge test for serial correlation in panel models

data:  y ~ x
chisq = 37.458, df = 2, p-value = 7.348e-09
alternative hypothesis: serial correlation in idiosyncratic errors

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	Pesaran CD test for cross-sectional dependence in panels

data:  y ~ x
z = -0.10855, p-value = 0.9136
alternative hypothesis: cross-sectional dependence

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	Breusch-Pagan LM test for cross-sectional dependence in panels

data:  y ~ x
chisq = 13745, df = 9554, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: cross-sectional dependence

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	Goldfeld-Quandt test

data:  rem
GQ = 1.1463, df1 = 308, df2 = 307, p-value = 0.1159
alternative hypothesis: variance increases from segment 1 to 2

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studentized Breusch-Pagan test

data:  rem
BP = 86.101, df = 18, p-value = 7.185e-11

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rms::vif(rem)
          xPAY            xKE           xAKP          xDIVK           xDIV          xLOSS   xANALYST_AVE       xCAP_LOG 
      1.060528       1.114401       1.047093       1.071133       1.208046       1.086268       1.162861       2.376698 
         xGATT           xRF1  xVOLUME_D_LOG          xFREE         xTop10          xMH25          xMH50  xBLOCK123_GER 
      1.115393       1.061741       2.499682       2.221451       2.929993       1.941119       3.183225       1.217264 
 xBLOCK123_STR xBLOCK123_HFPE 
      1.568223       1.122760 

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EDi
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Re: Robuste Standardfehler Panel Regression, aber welche?

Beitrag von EDi » Do Apr 25, 2019 8:57 pm

Alternative bei genügend Daten/Zeitpunkte:
Die autokorrelation in den Residuen explizit modellieren (kostet aber einige Freiheitsgrade und dauert zu rechnen...).

Ansonsten halte ich aber generell nicht viel von solchen Tests, aber mehr von Diagnostischen Plots (z. B. acf der residuen).
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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Sentinel66
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Re: Robuste Standardfehler Panel Regression, aber welche?

Beitrag von Sentinel66 » Fr Apr 26, 2019 9:52 am

Hallo Edi,

den Plot habe auf und pacf ich dir beigefügt. Die Frage ist für mich jetzt. Welche Korrektur muss ich nehmen white1, white2 oder doch vcovNW und welche Variante?
Ich werde aus dem Paper von Croissant/Millo aus dem Journal of Statistical Software aus 2008 auch nicht schlauer, sowie der Dokumentation zu vcovHC und vcovNW.

Mit freundlichen Grüßen
Marco
Dateianhänge
Rplotpacf.jpeg
Rplot01.jpeg

Sentinel66
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Re: Robuste Standardfehler Panel Regression, aber welche?

Beitrag von Sentinel66 » Mi Mai 01, 2019 1:03 pm

Damit jemand wenn er über die Suche auf das Thema stößt auch eine Lösung erhält:

Ich habe mich für die HAC-Schätzer nach Newey-West entschieden, welche ebenfalls über das Paket ppm verfügbar ist.
Nach meinem Kenntnisstand ist diese analog wie bei einer normalen linearen Regression anwendbar.

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