Agrupación de errores en datos de panel a nivel de ID y comprobación de su necesidad

Question

¿Cuáles son los posibles problemas, con respecto a la estimación de sus errores estándar, cuando se agrupan los errores estándar a nivel de ID? ¿Y cómo se comprueba la necesidad de los errores agrupados?

Cuando se tienen datos de panel, con un ID para cada unidad que se repite a lo largo del tiempo, y se ejecuta un OLS agrupado en Stata, como:

reg y x1 x2 z1 z2 i.id, cluster(id)

O un modelo de efectos fijos:

xtreg y x1 x2 z1 z2, fe cluster(id)

¿Cómo se comprueba la exactitud del uso de errores agrupados?

Answer 1

Stata proporciona una estimación de rho en la salida de xtreg. Rho es el coeficiente de correlación intraclase, que le indica el porcentaje de varianza en la variable dependiente que está en el nivel superior de la jerarquía de datos (aquí el individuo). Si ese valor está por encima de 0,01, es una buena indicación de que debe preocuparse por la agrupación. En cuanto a los problemas, no sé si hay alguno.