stata中，怎么进行聚类校正从而得到稳健标准误 加入robust选项
计量经济学中，我在做实证分析时，模型既有异方差又有自相关，怎么处理？这个问题是怎么处理的呢？ 首先，若是横截面数据主要考虑异方差，若是时间序列主要考虑自相关。你现在的情况同时存在异方差和自相关，建议你先考虑产生自相关的原因是模型误设还是纯粹的自相关。如果只是纯粹的自相关，可以用FGLS解决自相关的问题。而你在解决了自相关后发现，还存在异方差的问题。但是通常情况下方差都是未知的，我们不方便再做加权最小二乘了。这时要解决异方差的问题，可以采用怀特的“异方差稳健标准误”，基于这个标准误构造出的统计量可以做出有效的统计推断。再说一种方法吧，当同时存在异方差和自相关时，你可以直接使用HAC，也就是异方差自相关一致标准误，基于这个标准误构造的统计量可以做出正确的推断。它的前提是你的样本需要足够大。最后，还需要你根据自己的情况构造出一个合适的模型，上面那些只是理论上的参考。
如何理解聚类稳健标准差？ 在论文中读到 standard errors clustered at the xx level，不明白是什么意思。求给个通俗易懂的解释~
2sls中如何添加聚类稳健标准误的stata 命令 可以添加稳健标准误的
请问什么是稳健标准差（robust st。
回归系数不显著怎么办？ 比如用似无关回归 张芝 75 人赞同了该回答 看JF、JFE、RFS上面的文章，实证结果总是相当地显著，不论作者采用何种思路做稳健性检验，都是怎么做怎么显著。。
stata处理自相关问题（HAC、FGLS等）
