Eu quero usar o bootstrap do comando Stata para bloquear bootstrap um método de estimativa que inclui efeitos fixos em grupo. Embora seja um comando escrito pelo usuário, Ill simplesmente usamos areg y x, a (id1) nos exemplos abaixo. Mais precisamente, estou me perguntando como calcular erros padrão simples de erorrs agrupados wrt id1 (individual em uma configuração de dados de painel) erros padrão agrupados wrt id2 que abrange id1 (classe em vez de individual em uma configuração de dados de painel) erros padrão agrupados wrt id3 que faz Não abrange id1 (tempo em vez de individual em uma configuração de dados do painel) Não tenho certeza de que entendo o cluster de opções. Idcluster. E grupo e como eles interagem. Por enquanto, isso é o que eu uso erro clustered wrt id1 errors clustered wrt id2 que engloba id1 errors clustered wrt id3 que não abrange id1 Isso é correto Eu quero executar bootstrap de bloco, onde os blocos são países e incluem variáveis de indicadores do país. Eu pensei que o seguinte funcionaria. Mas eu recebo o seguinte erro. Parece que isso deveria funcionar. Se o bootstrap do bloco escolher o mesmo país para cada bloco, então parece que deveria simplesmente largar a interceptação. É o meu erro de codificação ou conceitual Aqui está algum código usando os dados grunfeld. O problema aqui não é com sua codificação, mas é conceitual. O problema é que você não pode identificar cada coeficiente em cada regressão em cada amostra de bootstrap. Nem todos os países estão incluídos no conjunto de dados para cada repetição de inicialização. Você pode diagnosticar o que está acontecendo com a sub-opção vce (. Noisily): Erros são gerados porque alguns coeficientes estão faltando quando a regressão é executada com amostras de inicialização específicas. Em cada regressão, você pode ver que alguns países estão sendo omitidos devido a colinearidade. Isso deve ser esperado e faz muito sentido - os manequins do país poderiam ser 0 para todas as observações na amostra do bootstrap se o país não for desenhado Se você realmente estiver tentando estimar os coeficientes dos manequins do país, você terá que Encontre outra abordagem do que bootstrapping com clusters K se K for o número de países. Se você não se preocupa com os dummies do coeficiente, você poderia usar outro comando que simplesmente absorve os efeitos fixos e apenas relata os coeficientes nas demais variáveis independentes (por exemplo, areg ou xtreg). Uma maneira de pensar sobre o que está acontecendo é que é análogo a isso: com a opção idcluster (), cada país que é desenhado em uma amostra bootstrap recebe seu próprio número de identificação. Se um país é desenhado duas vezes, então há dois manequins. (Os coeficientes para os dois dummies naturalmente se tornam idênticos ou quase idênticos). No entanto, os coeficientes desta saída são completamente desprovidos porque o país 2 será países diferentes em diferentes iterações de inicialização. Como você ignora qualquer saída nos manequins, você também pode usar um modelo como areg ou xtreg, pois eles correm mais rapidamente. Embora existam muitas aplicações onde bootstrapping com clusters funcionaria bem, o problema aqui é a inclusão de dummies de cluster na regressão. Tudo isso implora a questão de saber se este exercício faz algum sentido. Se você está tentando estimar os coeficientes para os dummies do país, então certamente não. Caso contrário, as soluções acima podem estar OK, mas é difícil dizer sem saber a sua pergunta de pesquisa. Respondeu Jul 15 13 às 16:42
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