问

测试面板数据中的多重共线性R

Jamie-逗比发布于 2023-02-13 20:04

我正在使用plm包中运行面板数据回归,R并希望控制解释变量之间的多重共线性.
我知道-package中有vif()函数car,但据我所知,它不能处理面板数据输出.
的plm可以做其他的诊断,如单位根测试,但我发现没有方法来计算多重.

有没有办法计算类似的测试vif,或者我可以只将每个变量视为时间序列,省略面板信息并使用car包运行测试？

我无法透露数据,但问题应与所有面板数据模型相关.
该维度大约为1,000个观测值,超过50个时间段.
我使用的代码如下所示:

pdata <- plm.data(RegData, index=c("id","time"))
fixed <- plm(Y~X, data=pdata, model="within")

然后

vif(fixed)

返回错误.

先感谢您.

1 个回答

已经参考其他统计软件包询问了这个问题,例如SAS https://communities.sas.com/thread/47675和Stata http://www.stata.com/statalist/archive/2005-08/msg00018.html常见的答案是使用合并模型来获得VIF.逻辑是,由于多重共线性仅与自变量有关,因此无需使用面板方法控制单个效果.

这是从另一个站点提取的一些代码:
```
mydata=read.csv("US Panel Data.csv")
attach(mydata)  # not sure is that's really needed
Y=cbind(Return) # not sure what that is doing
pdata=plm.data(mydata, index=c("id","t"))
model=plm(Y ~ 1+ESG+Beta+Market.Cap+PTBV+Momentum+Dummy1+Dummy2+Dummy3+Dummy4+Dummy5+
                   Dummy6+Dummy7+Dummy8+Dummy9,
           data=pdata,model="pooling")
vif(model)
```
2023-02-13 20:08 回答

YYYan1023

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