Saya menanyakan pertanyaan ini kemarin di StackOverflow, dan mendapat jawaban, tetapi kami sepakat bahwa itu agak sedikit meretas dan mungkin ada cara yang lebih baik untuk melihatnya.
Pertanyaannya: Saya ingin menghitung kesalahan standar Newey-West (HAC) untuk vektor (dalam hal ini vektor pengembalian saham). Fungsi NeweyWest()
dalam sandwich
paket melakukan ini, tetapi mengambil lm
objek sebagai input. Solusi yang ditawarkan Joris Meys adalah memproyeksikan vektor ke 1, yang mengubah vektor saya menjadi residu untuk dimasukkan NeweyWest()
. Itu adalah:
as.numeric(NeweyWest(lm(rnorm(100) ~ 1)))
untuk varian mean.
Haruskah saya melakukannya seperti ini? Atau ada cara untuk lebih langsung melakukan apa yang saya inginkan? Terima kasih!
r
standard-error
autocorrelation
heteroscedasticity
Richard Herron
sumber
sumber
lm
objek. Saya sering memiliki vektor (katakanlah serangkaian pengembalian saham) yang saya tidak ingin terlibat dalam regresi (karena saya tidak peduli tentang proyeksi itu, selain pada 1), tetapi saya masih menginginkan HAC kesalahan standar. Dalam hal ini estimasi parameter adalah return saham. Jawaban di atas melakukan itu, tetapi membutuhkan penghitunganlm
objek, yang saya benar-benar tidak perlu. Jadi saya bertanya-tanya apakah ada rutin di R yang melakukan ini tanpa membuatlm
objek.lm
objek untuk kasus satu vektor. Saya rasa tidak. Terima kasih telah membantu saya menjelaskan pertanyaan saya!Jawaban:
Misalkan kita memiliki regresi
Kemudian OLS memperkirakan β adalah β - β = ( X ' X ) - 1 X ' u dan dengan asumsi bahwa β adalah berisi perkiraan kita memiliki V sebuah r ( β ) = E [ ( X ' X ) - 1 X ' u u ′ X ( X ′ X ) - 1 ]β^
Asumsi OLS yang biasa adalah bahwa dan E ( u u ′ | X ) =E( u | X) = 0 yang memberi kita
V sebuah r ( β ) = σ 2 E ( X ' X ) - 1
ini matriks kovarians biasanya dilaporkan dalam paket statistik.E( kamu kamu′| X) = σ2sayan
Jika adalah heteroscedastic dan (atau) autocorellated, maka E ( u u ′ | X ) ≠ σ 2 I n dan output yang biasa memberikan hasil yang menyesatkan. Untuk mendapatkan hasil yang benar, kesalahan standar HAC dihitung. Semua metode untuk kesalahan HAC menghitung d i a g ( E ( X ′ X ) - 1 X ′ u u ′ X ( X ′ X ) - 1 ) .kamusaya E( kamu kamu′| X) ≠ σ2sayan
Jadi wajar kalau fungsi itu
NeweyWest
meminta model linier. Metode Newey-West menghitung kesalahan standar yang benar dari penduga model linier. Jadi solusi Anda adalah sempurna benar jika Anda menganggap bahwa return saham Anda mengikuti model dan Anda ingin memperkirakan V sebuah r ( μ ) menjaga terhadap penyimpangan dalam u t .sumber
lm
objek.lm
objeknya adalah cara untuk pergi! Terima kasih untuk ringkasan yang bagus ... kadang-kadang dalam aplikasi saya terlalu jauh dari teori.