独立変数が自己相関している場合の標準誤差の修正

独立変数に相関関係がある場合の標準誤差の修正方法について質問があります。単純な時系列設定では、一連のラグを持つNewey-West共分散行列を使用できます。これにより、残差の相関の問題が処理されます。パネルデータ設定では何をしますか？時間の経過とともに会社を観察する状況を想像してみてください。

Y_{i, t} = a + b Δ X_{i, t} + ϵ_{i, t}

$Y_{i,t} = a + b\Delta{X_{i,t}} + \epsilon_{i,t}$

ここで、。と標準エラーをクラスタリングすると、この問題が解決するようです。私は正しいですか？ $\Delta{X_{i,t}} = X_{i,t} - X_{i,t-n}$ $i$ $t$

clustering standard-error panel-data

— アレックス
ソース

パネル設定で自己相関を修正するには、いくつかの方法があります。クラスタリングを説明する方法は、この方法ではうまく機能しません。あなたができることは：

ユニット識別子、たとえば個人/企業/世帯ID変数の標準エラーをクラスター化します。これにより、自己相関を修正する個人内の任意の相関が可能になります。
$M = 1 + (n - 1) ρ_{e}$ $M = 1 + (n-1)\rho_e$ $\rho_e$
ブロックは標準エラーをブートストラップし、個人は「ブロック」になります。通常、標準エラーを修正するには、ブートストラップレプリケーションが200〜400回で十分です。非常に大きなパネルの場合、このアプローチにはかなりの時間がかかる場合があります。

このトピックの詳細については
、-Cameron and Trivedi（2010） "Microeconometrics Using Stata"、Revised Edition、Stata Press
-Wooldridge（2010） "Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data"、2nd Edition、MIT Press

— アンディ
ソース

OPは独立変数に自己相関を指定しました -この答えは、残差に自己相関がある場合に適用されます。右側に変更があり、左側にレベルがあるモデルを指定することは理にかなっています。

— アンディW

最初の差分を適用して固定効果を削除する場合、従属変数にも適用する必要があることに同意します。それ以外の場合は、説明変数が異なるプールされたOLSの場合も、標準の自己相関補正が機能します。

— アンディ