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基于聚类数据的稳健推理

作者

上市的：
  • A.科林·卡梅隆
  • 道格拉斯·米勒

    （加州大学戴维斯分校经济系）

摘要

在本文中，我们调查了控制回归模型误差的方法，这些误差在组或簇内相关，但在组或集群间不相关。如Moulton（1990年）和Bertrand、Duflo和Mullainathan（2004年）的实证研究所强调的那样，未能对聚类进行控制可能会导致标准误差的低估和统计显著性的夸大。我们强调OLS估计和基于误差相关过程的最小假设的统计推断。我们考虑的复杂性包括特定于簇的固定效应、少数簇、多方向聚类、更有效的可行GLS估计以及对非线性和工具变量估计的适应。

建议引用

  • A.Colin Cameron和Douglas L.Miller，2010年。"基于聚类数据的稳健推理,"工作文件318，加利福尼亚大学戴维斯分校，经济系。
    • 手柄：RePEc:cda:wpaper:318
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    IDEAS上列出的参考文献

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