对于多个模型使用 stargazer() 的 lm() 中的鲁棒标准误差

Question

我正在使用 stargazer() 显示 OLS 的结果，包括两个模型 m3adj 和 m4adj 的稳健标准误差。 这是我的代码：

model.lst <- list(m3adj, m4adj)

stargazer(model.lst,
          title = "Initial Results",
          type = "html",
          align = TRUE,
          no.space=TRUE,
          column.labels = c("Model 1 (Main effect)", "Model 2 (Main effect of sub dimensions)"), 
          omit.stat=c("LL","ser", "f"), 
          ord.intercepts = TRUE,
          notes.append=TRUE,
          se = c(list(NULL,robust_se3, NULL, robust_se4)), #include robust standard errors
          single.row = TRUE, 
          report = "vcs*", 
          notes="Heteroscedasticity-robust standard errors in parantheses.",
          add.lines=list(c('Year-quarter fixed effects', 'Yes','Yes')),
          star.cutoffs = c(0.05, 0.01, 0.001)
)

但是，我在

robust_se3

和

robust_se4

中计算的稳健标准误差仅部分显示。我只在模型 1 的括号中得到 SE，但对于模型 2，我在括号中得到随机数，并且仅得到几个变量的随机数。有什么想法可以修复我的代码，以便我可以为这两个模型包含强大的 SE？

Answer 1

我自己找到了答案： 首先使用代码计算每个模型m3和m4的稳健标准误差

robust_se2 <- sqrt(diag(vcovHC(m2, type = "HC0")))

然后按如下方式调整stargazer：

model.lst <- list(m3, m4)

stargazer(model.lst,
          title = "Initial Results",
          type = "html",
          align = TRUE,
          no.space=TRUE,
          column.labels = c("Model 1 (Main effect)", "Model 2 (Main effect of sub dimensions)"), 
          omit.stat=c("LL","ser", "f"), 
          ord.intercepts = TRUE,
          notes.append=TRUE,
          se = list(robust_se3, NULL, robust_se4), #include robust standard errors
          single.row = TRUE, 
          report = "vcs*", 
          notes="Heteroscedasticity-robust standard errors in parantheses.",
          add.lines=list(c('Year-quarter fixed effects', 'Yes','Yes')),
          star.cutoffs = c(0.05, 0.01, 0.001)
)