Errores estándar agrupados y variables ficticias temporales en datos de panel

Question

Supongamos un modelo de regresión lineal simple, tengo $i$ empresas y $t=17$ periodos

$$Y_{it}=\alpha + \beta_2 T_2 + \beta_3 T_3 + \cdots + \beta_{16} T_{16} + \gamma_i + \varepsilon_{it}$$

En este caso, $t=1$ es el período base y $T_t$ son variables ficticias para cada uno de los otros periodos. $\gamma_i$ representa los efectos fijos de la empresa.

Cuando ejecuto esta regresión utilizando errores estándar agrupados a nivel de empresa, el intervalo de confianza (IC) del 95% de las estimaciones de los coeficientes de las variables ficticias temporales aumenta con $t$ es decir, CI de $\beta_3$ es superior a CI de $\beta_2$ CI de $\beta_4$ es superior a CI de $\beta_3$ y sigue aumentando hasta 16. Lo que no ocurre cuando no agrupo los errores estándar, los intervalos CI siguen siendo similares para los diferentes $\beta$ s.

Sospecho que esto es lógico pero, ¿sería posible tener una explicación sencilla para este comportamiento de los errores estándar agrupados?

Answer 1

" ¡Cualquier información sería útil! "

En primer lugar, esto parece depender en cierta medida de los datos. Si en lugar de $Y_{i,t}$ una variable aleatoria, no obtengo un patrón creciente a lo largo del tiempo con errores estándar agrupados y robustos.

En segundo lugar, si tres puntos constituyen un buen punto de partida para hacer generalizaciones, esto puede ser "bastante general". De hecho, esto también ocurre en otros dos paneles en los que realicé esta prueba (es decir: existe un patrón de aumento de los errores estándar a lo largo del tiempo cuando los errores estándar son robustos y agrupados, que obviamente no está presente de otro modo*). *ya que los errores estándar son constantes para las variables ficticias temporales en una especificación de este tipo.

Por lo tanto, supongo que esto implica un aumento significativo de la varianza a lo largo del tiempo. Tal vez usted ha seleccionado algunas unidades en el tiempo $T_1$ y su trayectoria es progresivamente divergente en lo que respecta a la variable $Y_{i,t}$ ?

código en Stata está aquí: https://sites.google.com/view/acazenave-lacroutz/stack_ansb