plm 包中的 pFtest 问题返回 p 值 = NA

Question

我在使用

pFtest()

包中的

plm

功能时遇到问题。

我正在使用以下三个测试（请参阅下面的代码）。但是，如果您查看输出，您会发现对于 pFtest，我得到的 p 值 = NA。我想这是由于

df1 = 0

和

F-value = -Inf

但我不知道为什么会这样。这种情况可以正常发生还是我的数据可能有问题？

我的数据集相当大，但我在 plm 命令中使用了

index=c("CountryName","Dates")

，并且回归工作正常。我只遇到随机效应回归问题，我必须手动使用

random.method="nerlove"

，因为其他方法不起作用。日期采用日期格式，数据为每日数据，以防万一。

输入代码：

# LM Test for random effects vs OLS
plmtest(SevFX_Pooling_Stringency)
# F Test for fixed effects vs OLS
pFtest(SevFX_Within_Stringency,SevFX_Pooling_Stringency)
# Hausmann Test
phtest(SevFX_Random_Stringency, SevFX_Within_Stringency)

输出：

> # LM Test for random effects vs OLS
> plmtest(SevFX_Pooling_Stringency)

    Lagrange Multiplier Test - (Honda) for unbalanced panels

data:  StringencyIndex ~ gap_potgdp + CasesPerKPop + DeathsPerKPop +  CountryName
normal = -3.678, p-value = 0.9999
alternative hypothesis: significant effects

> # F Test for fixed effects vs OLS
> pFtest(SevFX_Within_Stringency,SevFX_Pooling_Stringency)

    F test for individual effects

data:  StringencyIndex ~ gap_potgdp + CasesPerKPop + DeathsPerKPop +  CountryName
F = -Inf, df1 = 0, df2 = 12982, p-value = NA
alternative hypothesis: significant effects

> # Hausmann Test
> phtest(SevFX_Random_Stringency, SevFX_Within_Stringency)

    Hausman Test

data:  StringencyIndex ~ gap_potgdp + CasesPerKPop + DeathsPerKPop +  CountryName
chisq = 2.9904e-11, df = 2, p-value = 1
alternative hypothesis: one model is inconsistent

Answer 1

顺便说一句，如果模型的顺序错误，运行 pFtest 后也会出现 p-value=NA。 pFtest 函数应首先包含内部（即 FE）模型，然后包含池模型，反之亦然。如果您输入 pFtest(po,fe) 您将得到等于 NA 的 p 值