GMM与HAC稳健标准误:5个实用技巧 1️⃣ 当扰动项同时存在条件异方差和自相关(HAC)时,假设方程是过度识别的,可以使用S的HAC估计来计算更有效的参数估计。2️⃣ 在ivreg2中设定gmm2s robust bw()选项时,可以加权计算Newey-West稳健标准误。注意,bw()只能用于时间序列数据,且括号内的数字要比命令newey中的l...
HAC聚类标准误是一种用于处理异方差和自相关问题的统计方法。在时间序列数据的分析中,特别是在经济学中,这种标准误被广泛使用。 HAC标准误是对异方差和自相关具有鲁棒性的误差,也被称作Newey-West标准误。其核心思想是通过对模型中的标准误进行聚类,以更准确地估计模型参数的置信区间。这种聚类方法可以有效处理异方差...
HAC标准误是一种修正的标准误估计方法,用于处理存在异方差性(Heteroscedasticity)和自相关(Autocorrelation)的数据。在经济学研究中,往往会遇到这样的情况,即数据的方差不是恒定的,并且数据之间存在时间上的相关性。传统的标准误估计方法无法正确反映这种异方差性和自相关性,因此需要采用HAC标准误来得到更准确的结果。 二...
Stata中的标准误问题【4】HAC与聚类稳健标准误。谢谢关注点赞和收藏,如果大家感兴趣会继续发布后续的学习视频 - Seeker&Discoverer于20230423发布在抖音,已经收获了625个喜欢,来抖音,记录美好生活!
有的，HAC里有个A，所以还考虑到自相关，所以一般用的是Newey-West，而White只是HC，两者的最大区别在...
white是hac的特殊情况，只看方差估计的中间那一部分的话。E(xixi′εi2)这个是white。，∑j=−∞...
HAC标准误通过在计算标准误时考虑样本中的异方差和自相关结构,从而得到更为准确的参数估计和显著性检验结果。 HAC标准误的计算方法通常分为两个步骤:需要估计异方差和自相关的结构;然后,在计算标准误时将这些结构考虑进去。关于异方差的估计方法,最常用的是广义最小二乘法(GLS)和加权最小二乘法(WLS);关于自相关...
HAC是Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent的缩写,意为异方差和自相关一致性。在传统的OLS(普通最小二乘法)回归分析中,假设误差项具有零均值、异方差性和无自相关性,然而在实际应用中,这些假设往往不成立。HAC标准误是通过考虑误差项的异方差性和自相关性来修正OLS估计的标准误,从而更准确地进行统计推断...
HAC标准误比异方差标准误更容易计算 C. 存在结构性突变,这导致传统的标准误公式在统计推断中结果有偏差 D. 由于存在随机性趋势,这导致传统的标准误公式在统计推断中结果有偏差 AI智答 联系客服周一至周五 08:30-18:00 剩余次数:0 Hello, 有问题你_
(E2)ols_spatial_HACdateadoptedtempdiff0prectseastempmeanprectmeanabslat///const,lat(latitude)lon(longitude)t(const)p(cellid)dist(500)lag(0)dispols_spatial_HACdateadoptedtempdiff0prectseastempmeanprectmeantempmean2prectmean2abslatabslat2americas///const,lat(latitude)lon(longitude)t(const)p(...