楼主: 但求毕业
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[面板数据求助] 面板门槛回归的门槛值是否会因为BS次数不同而不同呢 [推广有奖]

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但求毕业 发表于 2024-7-27 21:08:53 |AI写论文

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各位大佬!求帮帮帮忙!我在做面板门槛回归时,BS次数设置300次和1000次的门槛值一样,请问这是正常的吗
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关键词:面板门槛 门槛回归 门槛值

沙发
Stakiny 发表于 2024-7-29 19:47:32
正常,门槛值与自抽次数无关,自抽次数只影响p值。

藤椅
但求毕业 发表于 2024-8-2 12:42:36
Stakiny 发表于 2024-7-29 19:47
正常,门槛值与自抽次数无关,自抽次数只影响p值。
谢谢!谢谢!

板凳
但求毕业 发表于 2024-8-6 20:56:09
Stakiny 发表于 2024-7-29 19:47
正常,门槛值与自抽次数无关,自抽次数只影响p值。
不好意思,请问这个p值值得是F统计量对应的p值吗,我做500次和1000次的抽样,发现门槛回归的系数和显著性水平p值也没有不变化,只有F统计量对应的P值变了一点点,请问这样正常吗?又麻烦您了!非常感谢您!

报纸
赵安豆 发表于 2024-8-7 09:49:32
在进行面板门槛回归(Panel Threshold Regression)分析时,使用Bootstrap(简称BS)方法是为了估计门槛参数的标准误以及构建置信区间,从而判断门槛效应是否显著。理论上,门槛值的估计并不会因为Bootstrap次数的不同而有本质变化,但其标准误和置信区间的稳定性可能会受到Bootstrap次数的影响。

通常情况下,增加Bootstrap的重复次数会提高结果的精度与稳定性。例如,在300次和1000次的Bootstrap下得到相同的门槛值是可能的,因为这一估计主要由数据本身决定。但是,更高的BS次数可以提供更窄的置信区间,从而对门槛效应的存在性有更强的信心。

所以,你观察到在设置为300次和1000次时门槛值相同的情况,并不意味着一定有异常或错误发生。这可能反映了你的数据确实存在一个稳定的门槛点。然而,在进行结果解读时,建议使用更多的Bootstrap次数以获得更可靠的置信区间估计。

同时,也应注意检查模型的其他假设条件是否满足,以及是否存在多重共线性等潜在问题,确保回归分析的有效性和可靠性。

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地板
Stakiny 发表于 2024-8-12 08:57:20
但求毕业 发表于 2024-8-6 20:56
不好意思,请问这个p值值得是F统计量对应的p值吗,我做500次和1000次的抽样,发现门槛回归的系数和显著性 ...
是的。你最好看一下Hansen(1999)的原文,理解静态面板门槛模型的基本原理,否则科研写作过程中很容易出错。

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