【面板门槛回归】之 Stata 程序

黃河泉 发表于 2016-12-19 18:00
初步判断，应可使用 Hansen (2000) 门槛的方法，程序在此（不太user-friendly）http://www.ssc.wisc.edu/ ...

好的，太麻烦您了。我先看，如果遇到问题可能还要请教您，再次谢谢您！

您好，我在另一个帖子曾问过您关于
(1) threshololdreg.ado

Stata command "thresholdreg" computes estimates and confidence intervals for threshold models.

In Stata, You run it by typing:

"thresholdreg y x, q(z) h(ind)"

example: thresholdreg y x1 x2, q(z) h(1)


  The inputs are:
  y = dependent variable
  x = independent variables
  z = threshold variable
  ind = heteroskedasticity indicator
      Set ind=0 to impose homoskedasticity assumption
      Set ind=1 to use White-correction for heteroskedasticity (default if option omitted)
的问题，是这样，我所说的核心变量指的是x2作用于y的效果受到x3大小的影响，那么请问x2应该在写在上面这个程序哪个位置
谢谢您对于我上个问题的回答，因为看到您开的这个帖子，所以就把问题转移到这里了，真的很感谢你

另外，我今天尝试了您在这里的xthreg程序，但是会出现如下情况
       panel variable:  region (strongly balanced)
        time variable:  year, 2010 to 2014
                delta:  1 unit

. xthreg lninno lnrdl lnofdi lnimport lnhum lnenvt lnlaw, rx(lnfdi) qx(lnrdk) thnum(1) grid(100) trim(0.5) bs(300)
Panel threshold model need balanced panel, check your data!
我是用的是stata14 请问您知道我的问题出现在哪里么，谢谢您

mufangzhu 发表于 2016-12-25 23:01
另外，我今天尝试了您在这里的xthreg程序，但是会出现如下情况
       panel variable:  region (strongly ...

错误讯息已指出，你的面板资料不是 balanced!

黃河泉 发表于 2016-12-26 06:46
错误讯息已指出，你的面板资料不是 balanced!

谢谢您，那我再修改一下数据！

黄老师，您好！
想向您请教几个关于门限回归的问题。我的研究是基于logit模型的，初步的一些检验表明个体的行为可能存在门槛效应。现在似乎还没有针对离散选择这类非线性模型的门槛估计和检验方法（这个可能）。
所以我的问题是：
1.能否仿照截面或者面板这类线性模型的门槛估计方法，去估计logit模型的门槛值？比如以似然函数的最大值对应的门槛变量值作为门槛值（因为对数似然函数也是加和的形式，同时假定样本的iid是成立的）？
2.基于上述的估计方法，能否借助于bootstrap来检验门槛效应呢？
3.您是否知道或者读过采用过类似实证方法的文献？
谢谢您！

pheadena 发表于 2016-12-26 17:02
黄老师，您好！
想向您请教几个关于门限回归的问题。我的研究是基于logit模型的，初步的一些检验表明个体的 ...

请试试 Sokbae LEE, Myung Hwan SEO, and Youngki SHIN, (2011), “Testing for threshold effects in regression models,” The Journal of the American Statistical Association, Theory and Methods section (2011), 106, 220-231. 或 Andrew HODGE and Sriram SHANKAR (2016), Single-Variable Threshold Effects in Ordered Response Models With an Application to Estimating the Income-Happiness Gradient.'' Journal of Business & Economic Statistics Vol. 34, No. 1, 42-52.

pheadena 发表于 2016-12-26 17:02
黄老师，您好！
想向您请教几个关于门限回归的问题。我的研究是基于logit模型的，初步的一些检验表明个体的 ...

请见 Andrew HODGE and Sriram SHANKAR (2016), Single-Variable Threshold Effects in Ordered
Response Models With an Application to Estimating the Income-Happiness Gradient. Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 34, No. 1, 42-52.

黃河泉 发表于 2016-12-26 17:46
请见 Andrew HODGE and Sriram SHANKAR (2016), Single-Variable Threshold Effects in Ordered
Respons ...

谢谢您！

黄老师您好！我想问问设定两个门槛时，出现两个回归结果(分stage1，stage2)应该看哪个呢?
============ Double threshold regession: stage =  1
  
Minimized Sum of Squared Residuals:    0.0060
Standard error of residuals:    0.0050
Threshold estimate:    0.7543
95% conf. int. of threshold:    0.7350    0.8008
Two Thresholds:    0.7117    0.7543
Threshold regression(Ordinary Std. Err.):
-----------------------------------------------------
     |       Coef         Std           t        prob
-----+-----------------------------------------------
   1 |     0.0105      0.0058      1.8083      0.0718
   2 |    -0.0087      0.0159     -0.5457      0.5858
   3 |     0.0067      0.0015      4.3556      0.0000
   4 |     0.0398      0.0545      0.7298      0.4663
   5 |    -0.0099      0.0208     -0.4764      0.6342
   6 |     0.1246      0.0204      6.1032      0.0000
   7 |    -0.0207      0.0147     -1.4090      0.1601
   8 |    -0.0316      0.0132     -2.3899      0.0176
   9 |     0.0096      0.0043      2.2480      0.0255
  10 |     0.0248      0.0130      1.9017      0.0584
  11 |    -0.0040      0.0019     -2.1711      0.0309
  12 |    -0.0141      0.0063     -2.2396      0.0261
  13 |     0.0023      0.0014      1.5873      0.1138
-----------------------------------------------------
Threshold regression(Robust Std. Err.):
------------------------------------------------------
     |       Coef   Std_Robust           t        prob
-----+------------------------------------------------
   1 |     0.0105       0.0067      1.5646      0.1190
   2 |    -0.0087       0.0140     -0.6211      0.5351
   3 |     0.0067       0.0020      3.4089      0.0008
   4 |     0.0398       0.0416      0.9575      0.3393
   5 |    -0.0099       0.0198     -0.4999      0.6176
   6 |     0.1246       0.0201      6.1852      0.0000
   7 |    -0.0207       0.0154     -1.3405      0.1814
   8 |    -0.0316       0.0114     -2.7781      0.0059
   9 |     0.0096       0.0032      3.0363      0.0027
  10 |     0.0248       0.0095      2.6124      0.0096
  11 |    -0.0040       0.0010     -4.0034      0.0001
  12 |    -0.0141       0.0062     -2.2600      0.0247
  13 |     0.0023       0.0011      2.0711      0.0394
------------------------------------------------------
  
============ Double threshold regession: stage =  2
  
Minimized Sum of Squared Residuals:    0.0059
Standard error of residuals:    0.0050
Threshold estimate:    0.7311
95% conf. int. of threshold:    0.7001    0.7350
Two Thresholds:    0.7311    0.7543
Threshold regression(Ordinary Std. Err.):
-----------------------------------------------------
     |       Coef         Std           t        prob
-----+-----------------------------------------------
   1 |     0.0081      0.0058      1.3932      0.1649
   2 |    -0.0076      0.0159     -0.4784      0.6328
   3 |     0.0063      0.0015      4.0959      0.0001
   4 |     0.0611      0.0544      1.1231      0.2625
   5 |    -0.0065      0.0207     -0.3137      0.7541
   6 |     0.1237      0.0203      6.0987      0.0000
   7 |    -0.0198      0.0146     -1.3571      0.1761
   8 |    -0.0290      0.0120     -2.4250      0.0161
   9 |     0.0072      0.0041      1.7589      0.0799
  10 |     0.0401      0.0150      2.6770      0.0080
  11 |    -0.0039      0.0019     -2.1093      0.0360
  12 |    -0.0138      0.0063     -2.2129      0.0279
  13 |     0.0024      0.0014      1.6689      0.0965
-----------------------------------------------------
Threshold regression(Robust Std. Err.):
------------------------------------------------------
     |       Coef   Std_Robust           t        prob
-----+------------------------------------------------
   1 |     0.0081       0.0069      1.1704      0.2430
   2 |    -0.0076       0.0140     -0.5442      0.5868
   3 |     0.0063       0.0020      3.1374      0.0019
   4 |     0.0611       0.0396      1.5429      0.1242
   5 |    -0.0065       0.0200     -0.3245      0.7458
   6 |     0.1237       0.0202      6.1361      0.0000
   7 |    -0.0198       0.0151     -1.3117      0.1909
   8 |    -0.0290       0.0091     -3.1734      0.0017
   9 |     0.0072       0.0031      2.3371      0.0203
  10 |     0.0401       0.0082      4.9009      0.0000
  11 |    -0.0039       0.0009     -4.2805      0.0000
  12 |    -0.0138       0.0063     -2.1974      0.0290
  13 |     0.0024       0.0011      2.1921      0.0294
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