面板门限回归模型及Stata

转载于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/195125577

门限回归模型(Threshold Regressive Model，简称TR模型或TRM)是汤家豪于1978年提出了门限自回归模型后进一步将这一思想扩展到回归模型中。门限回归模型的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阙值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类，用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题[1]。

STATA回归代码：

[2]目前来说，门槛模型的检验和估计方法主要有三种：南开大学王群勇老师的xtptm命令（2008版或2011版）和xtreg命令（这个命令已经得到Stata官方认可；第三个就是中山大学连玉君老师的xtthres命令。以上命令各有优缺点。简单来说，xtptm和xthreg比较运算比较快，即使在BS次数超过1000的情况下，而xtthres在BS超过500时会耗时长一点；其实时间不是很重要，最核心的区别是这三种方法的检验和估计结果会存在一定的差别，某些情况下，差别会很大，同一套数据，用一种设置，但结果差别很大；连玉君老师的xtthres在检验多重门槛时，会存在门槛区间重叠的问题，导致三重门槛估计结果存在缺失；另外，连老师自己也推荐用王群勇老师的xthreg命令，认为这个命令背后的算法更合理，其运行也比较快，比较稳定。

王群勇老师xthreg语法格式为

xthreg 被解释变量解释变量1 解释变量2..., rx(门槛变量影响到的核心变量) qx (门槛变量) thnum(设定的门槛个数，需要大于1小于等于3) grid(交叉点的个数一般设定为400或者300) trim(削减估计每一门槛的部分一般设定为0.01) bs(重复的次数一般设定为300) thlevel(默认是95%) gen(newvarname) noreg nobslog thgiven options]：

eg1. 单一门槛值，门槛变量不是核心变量，影响到核心变量

门槛变量是专利成功投产率，核心变量是FDI

egen countries = group(country)

xtset countries year

xthreg growth rd 控制变量1 控制变量2, rx(FDI) qx(专利成功投产率) thnum(1) grid(400) trim(0.01) bs(500)

eg2. 单一门槛值，门槛变量是核心变量

门槛变量是债务率，核心变量是债务率

egen countries = group(country)

xtset countries year

xthreg growth laggrowth 控制变量1 控制变量2, rx(债务率) qx(债务率) thnum(1) grid(400) trim(0.01) bs(500)

eg3. 三个门槛值，门槛变量是核心变量

门槛变量是债务率，核心变量是债务率

egen countries = group(country)

xtset countries year

xthreg growth laggrowth 控制变量1 控制变量2, rx(债务率) qx(债务率) thnum(3) grid(400 400) trim(0.01 0.01 0.05) bs(0 300 500) ### 这里可以设置成不同的数值

回归结果如下：

xthreg growth laggrowth 控制变量1 控制变量2, rx(债务率) qx(债务率) thnum(1) grid(400) trim(0.01) bs(500)

以上回归结果，单一门槛值是109.2，然而第二行可以看到概率是大于0.05，因此不存在显著的门槛效应。

进一步看回归结果：

在回归结果中，当门槛值小于109.2时，c.debt 取0，此时系数为0.0001219，并且t值小于1.96 不显著；当门槛值大于109.2时c.debt 取1，此时系数为-0.0004601，并且t值大于-1.96 不显著。

以上结果显示不存在显著的门槛效应。

参考

^https://baike.baidu.com/item/%E9%97%A8%E9%99%90%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%A8%A1%E5%9E%8B/5855534?fr=aladdin
^WongPong2012 -地板 https://bbs.pinggu.org/thread-3490124-1-1.html

面板门限回归模型及Stata相关推荐

门限回归模型的思想_面板门限回归模型及Stata
门限回归模型(Threshold Regressive Model,简称TR模型或TRM)是汤家豪于1978年提出了门限自回归模型后进一步将这一思想扩展到回归模型中 .门限回归模型的基本思想是通过门限 ...
做面板数据分位数回归模型_面板数据门限回归模型
来源 | 数量经济学综合整理转载请联系进行回归分析,一般需要研究系数的估计值是否稳定.很多经济变量都存在结构突变问题,使用普通回归的做法就是确定结构突变点,进行分段回归.这就像我们高中学习的分段函 ...
门限回归模型的思想_Stata+R：门槛回归教程
来源 | 数量经济学综合整理转载请联系进行回归分析,一般需要研究系数的估计值是否稳定.很多经济变量都存在结构突变问题,使用普通回归的做法就是确定结构突变点,进行分段回归.这就像我们高中学习的分段函 ...
空间面板回归模型（stata操作）
空间面板回归模型(stata操作) 一.莫兰检验此检验主要检验所研究的变量(或被解释变量)是否存在空间依赖性.首先利用各省份地区的位置坐标使用stata构造空间权重矩阵(距离矩阵),然后导入stat ...
门槛回归模型_门限回归汇总与空间门槛回归模型简介
来源 | 数量经济学综合整理转载请联系进行回归分析,一般需要研究系数的估计值是否稳定.很多经济变量都存在结构突变问题,使用普通回归的做法就是确定结构突变点,进行分段回归.这就像我们高中学习的分段函 ...
美赛 6：相关性模型、回归模型（十大模型篇）
目录三.相关性模型(SPSS) 1.皮尔逊相关系数 2.皮尔逊相关系数假设检验 3.数据正态分布检验 4.斯皮尔曼相关系数四.回归模型(Stata) 1.多元线性回归分析 2.逐步回归分析 3.岭 ...
stata门限回归（门板回归）代码解读
门限回归(门板回归)Stata 代码解读因变量:Y 自变量: X1, X2, X3, X4, X5, Z1 其中门限变量为:Z1 threshold 函数基础格式:threshold depvar ...
计量经济学及Stata应用第五章习题 5.7 使用回归模型进行餐馆选址。数据集Woody3.dta包含33家Woody‘s连锁餐馆的以下变量……
使用回归模型进行餐馆选址.数据集Woody3.dta包含33家Woody's连锁餐馆的以下变量:y(毛销售收入),competitors(两英里内直接竞争者的数目),pop(三英里内的居民人数),in ...
做面板数据分位数回归模型_面板数据向量自回归模型
计量经济学服务中心专辑汇总!计量百科·资源·干货:Stata |Python |Matlab |Eviews |R Geoda |ArcGis |GeodaSpace |SPSS 一文读 ...

面板门限回归模型及Stata

参考

面板门限回归模型及Stata相关推荐

最新文章

热门文章