我想估计一个固定效应模型，并使用HC3小样本调整的稳健方差-协方差矩阵。
对于模型本身，我使用以下代码行：
require(plm)
require(sandwich)
require(lmtest)
require(car)
QSFE <- plm(log(SPREAD)~PERIOD, data = na.omit(QSREG), index = c("STOCKS", "TIME"), model = "within")
这工作得很好，现在为了计算HC3的鲁棒标准误差，我使用了函数coeftest和vcovHC
coeftest(x = QSFE, vcov = vcovHC(QSFE, type = "HC3", method = "arellano"))
这是行不通的。返回的错误如下：
Error in 1 - diaghat : non-numeric argument to binary operator
问题出现在vcovHC中：当将类型设置为"HC3"时。它使用函数hatvalues()来计算"diaghat"，该函数不支持plm对象，并返回错误：
Error in UseMethod("hatvalues") :
no applicable method for 'hatvalues' applied to an object of class "c('plm', 'panelmodel')"
有人知道如何使用plm的HC3(HC2(估计器吗。我认为这应该取决于vcov中使用的函数hatvalues，因为HC0/HC1工作得很好，因为这不需要它。
plm开发人员。虽然效率问题在计算上很有趣，但从统计的角度来看，当你有一个300 x 300的面板时，不需要这些小样本校正。你可以很高兴地使用HC0(或者如果你确实想要面板小样本校正"sss"(面板DF(无论如何都是最好的，后者在计算上要轻得多(。
当数据大小增加时，小样本校正变得毫无用处，这是我们没有分配稀缺的开发人员时间来提高效率的主要原因。此外，从统计学的角度来看，请注意，像White Arellano这样的"聚类"vcovs的性质对于T~N来说并不理想，它们适用于N>>T。
最后，有一点需要澄清：你原来的帖子：虽然最初vcovHC是"三明治"包中的一个通用函数，但在面板上下文中，应用了"plm"包的专用方法vcovHC.plm。更好的解释如下：https://www.jstatsoft.org/article/view/v082i03
在plm为plm对象提供的方法中，包plm中没有函数hatvalues，单词"；hatvalues"；甚至不在plm的源代码中。执行coeftest时，请确保已加载包plm。此外，请确保从CRAN安装了最新版本的plm(目前版本为2.2-3(。
如果您已经加载了包plm，那么代码应该可以工作。我的机器上有一个玩具示例。可以肯定的是，您可能希望强制使用plm:提供的vcovHC
拳头，试试vcovHC(QSFE, type = "HC3", method = "arellano")。如果出现同样的错误，请尝试plm::vcovHC(QSFE, type = "HC3", method = "arellano")。
接下来，请尝试：coeftest(QSFE, vcov.=function(x) vcovHC(QSFE, method="arellano", type="HC3"))
编辑：使用所提供的数据集，可以清楚地看出，向vcovHC.plm的调度工作是正确的。此处不涉及包sandwich。根本原因是函数vcovHC.plm的内存需求，参数type设置为"HC3"(以及其他(。这也解释了您对为数据子集工作的函数的评论。
第2版：从plm版本2.4-0开始(内部函数dhat优化(，vcovHC.plm的小样本调整的内存需求显著降低，并且错误不再发生。
vcovHC(QSFE, type = "HC3", method = "arellano")
Error in 1 - diaghat : non-numeric argument to binary operator
Called from: omega(uhat, diaghat, df, G)
Browse[1]> diaghat
[1] "Error : cannot allocate vector of size 59.7 Gbn"
attr(,"class")
[1] "try-error"
attr(,"condition")
<simpleError: cannot allocate vector of size 59.7 Gb>