Я делаю регрессию данных панели в R. Набор данных включает несколько переменных для кантонов (швейцарские юрисдикции) в течение нескольких лет. Подготовка данных:Ускоренный бутстрап кластера в регрессии данных панели в R
> install.packages("clusterSEs")
> library(clusterSEs)
> fakefunk <- plm.data(dataset1, c("canton","year"))
Я оцениваю следующий фиксированных эффектов модели:
> ffe2 <- plm(logPCexp_r~dummy_bref+sigperpop20_gini_all, model="within", effect="time", data = fakefunk)
До сих пор так хорошо. У меня мало кластеров, поэтому я хочу использовать процедуру бустер-ловушки дикого кластера после Cameron, Gelbach & Miller (2008). Данные кластеризуются на уровне кантона. Я использую следующую команду с последующим сообщением об ошибке:
> cluster.wild.plm(ffe2, fakefunk, cluster="canton", ci.level = 0.95, boot.reps = 1000, report = TRUE, prog.bar = TRUE)
Error in cluster.wild.plm(ffe2, fakefunk, cluster = "canton", ci.level = 0.95, :
invalid clustering variable; see help file
Мой вопрос прост: что я делаю неправильно? Документация относительно команды коротка. По-видимому, я не могу группироваться в «кантоне». Если я выберу «группу», это тоже не сработает.
Ссылки: A. Colin Cameron & Ионы B. Gelbach & Douglas L. Miller, 2008. "Bootstrap-основе Улучшения для умозаключений кластерных ошибок," Обзор экономики и статистики, MIT Press, т. 90 (3), страницы 414-427, август.