Cameron et al. (2011) 多元クラスタリングによる頑健な推論

論文情報

  1. Colin Cameron, Jonah B. Gelbach & Douglas L. Miller (2011) Robust Inference With Multiway Clustering, Journal of Business & Economic Statistics, 29:2, 238-249, DOI: 10.1198/jbes.2010.07136

要約

本論文では、OLS推定量だけでなく、logit, probit, GMMなどの非線形推定量に対する分散推定量を提案する。この分散推定量は、非入れ子化された双方向または多元クラスタリングがある場合に、クラスタ・ロバスト推論を可能にする。この分散推定量は、一方向クラスタリングのための標準的なクラスタロバスト分散推定量またはサンドイッチ推定量（例えば、Liang and Zeger 1986; Arellano 1987）を拡張したものであり、同様の比較的弱い分布仮定に依存している。我々の手法は、StataやSASなどの統計パッケージに簡単に実装でき、一方向クラスタリングがある場合には、すでにクラスタ・ロバストな標準誤差を提供している。この手法は、2方向ランダム効果モデルのモンテカルロ解析、Bertrand, Duflo, and Mullainathan (2004)の状態年効果の例を2次元に拡張したプラセボ法則のモンテカルロ解析、および2方向クラスタリングが存在する経験的文献の研究への応用によって実証される。