我使用lm()函数估计R中的固定效应模型。固定效应被包括为factor(FE)。此外，我还包括模型中包含的特定于地区的时间趋势factor(distr):trend。总共，这导致估计了大约250个系数。由于我只对大约10个系数感兴趣，我想删除模型对象的其余部分。具体来说，我想删除对象的这些附加系数的所有内容。为了进一步理解，当前的工作流程是：
1.使用lm()估计回归-一切正常
1.使用coeftest()和vcvovHAC计算HAC标准误差-对于如此多的参数，计算需要花费很长时间
1.将模型插入stargazer()并从表中删除所有不需要的变量-效果很好
如您所见，在计算参数的标准误差时会出现问题。
要解决几个可能即将出现的提示/问题：
1.你为什么不使用plm软件包？

• 残差以某种方式被分组，这在模型诊断过程中变得令人讨厌。此外，aik残差以某种方式被重新排序，并且不能轻易地再次与数据合并

1.你为什么不使用fixest包？

• 它不可能与Stargazer一起使用。

我已经使用model$coefficients删除了模型的系数。然后，当使用summary(model)时，省略系数的标准误差仍然显示，系数显示为NA。然后，问题再次发生在coeftest()上，因为许多系数仍然存在。
因此，我想从模型对象中完全删除这些系数，以便继续处理对象！
我很高兴有任何可能的解决方案的提示！