【面板门槛回归】之 Stata 程序

黃河泉 发表于 2020-2-9 18:28
你的问题太大了，xthreg 加 robust 选项大致可解决异方差、自相关之问题，内生性就较不易解决！

好的，谢谢黄老师

_matplot e(LR), columns(1 2) yline(7.35, lpattern(dash)) connect(direct) msize(small) mlabp(0) mlabs(zero) ytitle("LR Statistics") xtitle("FIRST Threshold") recast(line) 单门槛画图代码
_matplot e(LR22), columns(1 2) yline(7.35, lpattern(dash)) connect(direct) msize(small) mlabp(0) mlabs(zero) ytitle("LR Statistics") xtitle("Second Threshold") recast(line) 双门槛画图代码
老师麻烦您帮我看下，为什么我的单门槛画出来的图为什么是这个样子，我刚刚问同学，她说建议按照单门槛模型来解释，希望您题出建议

黄老师您好，我有个问题想请教一下，我用xthreg加vce(robust)命令，变量结果都挺好，但是结果中的f检验显示是·（空白？）如图一所示。然后我又试了一下把vce(robust)选项删去，f检验结果就有了，变量结果也挺好，如图2所示。想请问一下老师，这是怎么回事啊？我应该怎么调整来使得加vce(robust)选项的情况下，f检验能正常出现呢（因为我论文结果里需要列出f检验的结果）。期待您的回复，谢谢！
图1：
xthreg y3 is m infr fd gov,rx(mot) qx(rd) thnum(1) grid(400) trim( 0.02 ) bs(300) vce(robust)
Estimating  the  threshold  parameters:   1st ......  Done
Boostrap for single threshold
.................................................. +   50
.................................................. +  100
.................................................. +  150
.................................................. +  200
.................................................. +  250
.................................................. +  300

Threshold estimator (level = 95):
-----------------------------------------------------
     model |    Threshold         Lower         Upper
-----------+-----------------------------------------
      Th-1 |       0.2100        0.2000        0.2200
-----------------------------------------------------

Threshold effect test (bootstrap = 300):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
    Single |    0.0661     0.0004      49.16  0.0000  20.7404  23.2570  29.3277
-------------------------------------------------------------------------------
Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       195
Group variable: i                               Number of groups   =        13

R-sq:  within  = 0.8967                         Obs per group: min =        15
       between = 0.0026                                        avg =      15.0
       overall = 0.1409                                        max =        15

                                                F(6,12)            =         .
corr(u_i, Xb)  = -0.0308                        Prob > F           =         .

                                     (Std. Err. adjusted for 13 clusters in i)


图2：
xthreg y3 is m infr fd gov,rx(mot) qx(rd) thnum(1) grid(400) trim( 0.02 ) bs(300)
Estimating  the  threshold  parameters:   1st ......  Done
Boostrap for single threshold
.................................................. +   50
.................................................. +  100
.................................................. +  150
.................................................. +  200
.................................................. +  250
.................................................. +  300

Threshold estimator (level = 95):
-----------------------------------------------------
     model |    Threshold         Lower         Upper
-----------+-----------------------------------------
      Th-1 |       0.2100        0.2000        0.2200
-----------------------------------------------------

Threshold effect test (bootstrap = 300):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
    Single |    0.0661     0.0004      49.16  0.0000  20.7404  23.2570  29.3277
-------------------------------------------------------------------------------
Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       195
Group variable: i                               Number of groups   =        13

R-sq:  within  = 0.8967                         Obs per group: min =        15
       between = 0.0026                                        avg =      15.0
       overall = 0.1409                                        max =        15

                                                F(7,175)           =    217.10
corr(u_i, Xb)  = -0.0308                        Prob > F           =    0.0000

13guojing 发表于 2020-3-8 11:13
黄老师您好，我有个问题想请教一下，我用xthreg加vce(robust)命令，变量结果都挺好，但是结果中的f检验显示 ...

我从来不 care 这个 F 值，我也不觉得它有什么重要性！

谢谢老师

老师好，我在检验三重门槛的时候，发现p值都是<0.1的但是下面图为什么少了一列2呢？还有老师，得出的三个门槛估计值的第三个和第一个相等这个是意味着什么呢，是否需要舍弃？希望老师可以指点一下

老师，做门槛回归时，发现单门槛检验的P值为0.09，是否要拒绝，直接报告无门槛效应存在？因为看到有些文章把10%也算显著，但不如0,05以下效果好

zym239 发表于 2020-3-15 20:33
老师，做门槛回归时，发现单门槛检验的P值为0.09，是否要拒绝，直接报告无门槛效应存在？因为看到有些文章把 ...

这由你决定 (我个人会认为有)。

黃河泉 发表于 2020-3-8 11:23
我从来不 care 这个 F 值，我也不觉得它有什么重要性！

黄老师您好，请问使用xthreg指令做固定效应门限回归，不想控制个体，只想控制行业该如何操作呢？

科技168 发表于 2020-3-20 10:28
黄老师您好，请问使用xthreg指令做固定效应门限回归，不想控制个体，只想控制行业该如何操作呢？

没办法！