表3 三重门槛估计值
| 门槛估计值 | 95%的置信区间 |
单一门槛模型 | 9.989 | [9.975 , 10.027] |
双重门槛模型: Ito1 Ito2 | 9.215 10.141 | [9.115 , 9.267] [10.130 , 10.148] |
三重门槛模型 | 10.771 | [10.720 , 10.781] |
这是三重门槛估计值,结果就是这样,然后我就对变量赋值,小于9.215的为d 1,如果满足要求则d1=1,如果不满足要求则d1=0。
在9.215与10.141之间的就赋值为d2,在10.141和10.771之间的就赋值为d3,大于10.771的就赋值为d4,但这样做过之后发现,d1和d4是有效的,d2和d3是无效的。然后我的回归命令为:
gen d1=(lnavgdp<=9.215)
gen d2=(9.215<lnavgdp<=10.141)
gen d3=(10.141<lnavgdp<=10.771)
gen d4=(10.771<lnavgdp)
gen lnscaled1=lnscale*d1
gen lnscaled2=lnscale*d2
gen lnscaled3=lnscale*d3
gen lnscaled4=lnscale*d4
xtreg lnavgdp fdi edu fiscal lnscaled1 lnscaled2 lnscaled3 lnscaled4,fe robust
这样做出来后,lnscaled3的系数被omitted了,一看d2和d3在所有情况下都是1,所以赋值失败,这个回归也没意义了。请教连老师这样是不是我的问题不适合用这样模型来验证还是方法有问题呢?