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);关于自相关的估计方法,一般采用自相关的样本估计和自相关稳健的标准误。得到异方差和自相关的估计后,可以通过计算异方差和...
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标准误是一种校正方法,它可以通过对残差项进行加权来纠正异方差问题,并通过考虑残差项的自相关性来纠正自相关问题。HAC标准误的计算方法基于估计残差项的自协方差矩阵,并使用异方差自相关稳健核函数来进行加权平均。常见的核函数包括Bartlett核函数、Parzen核函数和Tukey-Hanning核函数等。 使用HAC标准误可以得到相对...
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=−∞...