Tengo una pregunta sobre cómo corregir los errores estándar cuando la variable independiente tiene correlación. En un entorno simple de series temporales podemos utilizar la matriz de covarianza de Newey-West con un montón de rezagos y eso se encargará del problema de la correlación en los residuos. ¿Qué se hace en un entorno de datos de panel? Imaginemos una situación en la que se observan las empresas a lo largo del tiempo:
$$ Y_{i,t} = a + b\Delta{X_{i,t}} + \epsilon_{i,t} $$
donde el $\Delta{X_{i,t}} = X_{i,t} - X_{i,t-n}$ . Parece que la agrupación de los errores estándar en $i$ y en $t$ debería solucionar este problema. ¿Estoy en lo cierto?
