Simulation with NeweyWest

simuFunctionParNBM<-function(theta, phi, stdEps, stdEta, N, K){
   print(paste("Parallel Processing with N = ",N," and K = ",K))
   library("sandwich")#Lade Paket für Sandwich Schätzer
   library("doMC")
   registerDoMC()

   #Generiere Trade-Indikator
   trade<-matrix(sample(c(1,-1), (N+1)*K, replace=TRUE),ncol=K)

   #Manipuliere `trade` matrix
   tradedelta<-diff(trade)
   tradedelta<-tradedelta[nrow(tradedelta):1,]
   tradelag<-trade[2:nrow(trade),]

   #Generiere Störterme Epsilon und Eta
   epsilon<-matrix(rnorm(N*K), ncol=K)
   eta<-matrix(rnorm((N+1)*K)*0.02, ncol=K)
   etadelta<-diff(eta)
   etadelta<-etadelta[nrow(etadelta):1,]

   #Generiere Midquotedifferenzen als Pointer
   mdelta=theta*tradelag+epsilon

   #Generiere Preisdifferenzen als Pointer
   pricedelta=theta*tradelag+(theta+phi)*tradedelta+epsilon+etadelta
   #Fasse Input Parameter zusammen
   inputParameters<-matrix(c(theta,phi,N,stdEps,stdEta),ncol=5,nrow=1)

   #Beginne Schleife für Schätzung der K Schätzer
   data<-foreach(i=1:K,.combine=rbind) %dopar% {

           #Generiere Zeilen Container
           rowData<-matrix(nrow=1,ncol=40) #Wird auf NULL gesetzt
           nWest<-matrix(nrow=2,ncol=2)

           #Schätzung der Koeffizienten
           tryCatch({


               rowData[1] = regression$coefficients[1] #Schaetzung Theta
               rowData[8] = regression$coefficients[2] #Schaetzung Theta+Phi

               #Schätzung der robusten Standardfehler
               try({
                  nWest<-NeweyWest(regression)
                  rowData[2] = nWest[1,1]
                  rowData[9] = nWest[2,2]
               })
               #print(.Last.value)
               options(show.error.messages = TRUE)
           },
           interrupt = function(ex) {
               cat("An interrupt was detected.\n");
               print(ex)
           },
           error = function(ex) {
               cat("An error was detected.\n")
               print(ex)
           },
           finally = {
               gc()
           })
           return(rowData)
   }
   #Ausgabe der Daten
   return(data)
   gc()
}