如何分析hansen（2000）门限效应模型stata程序所得结果？！

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求助各位大神！下面的结果是我用hansen(2000)的门限效应程序所得到的结果，但是对整个结果还是很迷茫，所以贴上来麻烦各位大神帮忙解读一下。执行后门限估计值为1618，所以说两个区制就是q<=1618以及q>1618，但是我不明白的主要有两点：
1.机制1下的Parameter Estimates就是机制1下各解释变量参数的估计值吗？如果是这样的话，下面的.95 Confidence Regions for Parameters.中low和high又代表什么含义呢？不是已经分为机制1、2来讨论了吗？
2.因为回归结果中没有显示出p值，那么我们怎么知道机制1、2各解释变量回归的显著性呢？
Regime1     q<=1618

Parameter Estimates
______________________________________________________________________
Independent Variables         Estimate                St Error
______________________________________________________________________
Intercept                    7.18783039               3.27666071
log_GDP                        -.564862058               .322396056
InvGDP                        .156241317               .247099792
Pop_Growth                        .296449683               .649157617
school                        .51223047               .132881103

.95 Confidence Regions for Parameters.
Independent Variables         Low                     High
______________________________________________________________________
Intercept                    -1.47087894             42.1875147
log_GDP                          -6.46922243            .380940386
InvGDP                          -.394918529            1.26511768
Pop_Growth                          -5.34676911            1.56879861
school                          .133939496            .832116332

Observations:                     26
Degrees of Freedom:               21
Sum of Squared Errors:            2.46650882
Residual Variance:                .117452801
R-squared:                        .636096545


Regime2    q>1618

Parameter Estimates
______________________________________________________________________
Independent Variables         Estimate                St Error
______________________________________________________________________
Intercept                    3.82011703               1.0078202
log_GDP                        -.391806191               .066939251
InvGDP                        .674997868               .142532438
Pop_Growth                        -.517417658               .281175398
school                        .111774935               .100292992

.95 Confidence Regions for Parameters.
Independent Variables         Low                      High
______________________________________________________________________
Intercept                     -6.30936249             6.0821262
log_GDP                           -.544167362            .306447928
InvGDP                           .161002148            .97230028
Pop_Growth                           -2.14785457            .076180314
school                           -.084799329            .558331453

Observations:                     52
Degrees of Freedom:               47
Sum of Squared Errors:            3.78459836
Residual Variance:                .080523369
R-squared:                        .510285004

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关键词：stata程序 Hansen Stata tata 门限效应 程序 模型 如何

在回答问题前，提醒你的观察值似乎太少了（共78笔资料）。你讲的机制是指 regime 吗？你所提的 .95 Confidence Regions for Parameters 应该是由 boostraping procedure 而得来的，也可用来判断估计系数的显著性（你的第2点问题）。

黃河泉 发表于 2017-2-17 17:48
在回答问题前，提醒你的观察值似乎太少了（共78笔资料）。你讲的机制是指 regime 吗？你所提的 .95 Confide ...

谢谢您的回答！这个结果是根据Hansen2000给出的程序来的，所以数据也只有78期的。我说的机制就是指的是regime。因为我在网上看了一些用门限模型的论文，他们都直接给出了两个区制的结果，没有对stata回归结果进行详细的解读，我也是刚接触这个模型，看了您的回答突然明白了。所以说regime1、2下的parameter就是每个机制下的参数估计，然后95 confidence region for parameter 就是指每个变量参数估计的置信区间，如果该机制下某个变量参数估计在置信区间内就说明在5%的水平下不显著，不在区间内就说明在5%的水平下显著对吧？我还有另外一个问题，您知道如果我想把显著水平改成1%或者10%的话应该怎么改hansen的thresholdreg命令吗？原命令是下面这样说明的：
thresholdreg y x, q(z) h(ind)
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)

rapmonie 发表于 2017-2-17 19:09
谢谢您的回答！这个结果是根据Hansen2000给出的程序来的，所以数据也只有78期的。我说的机制就是指的是re ...

1. "如果该机制下某个变量参数估计在置信区间内就说明在 5% 的水平下不显著，不在区间内就说明在 5% 的水平下显著对吧" 这个讲法是不对的（不好意思，刚刚没看清楚）！应该是说若某一估计值所对应 95% 的置信区间若有包括 0，则该估计值不显著异于 0；反之，则显著异于 0。 2. 你需要到 thresholdreg.ado 中第 25 列，将底下的

1. conf1_=.95

复制代码

改成

1. conf1_=.99

复制代码

之类的。

非常谢谢您！

黃河泉 发表于 2017-2-18 07:34
1. "如果该机制下某个变量参数估计在置信区间内就说明在5%的水平下不显著，不在区间内就说明在5%的水平下 ...

非常谢谢您！我一会儿按您说的去改一下代码试一试。其实关于置信区间判断显著性的问题我还有一点儿疑惑，我昨天看完您的回答以后又去网上查了一下，网上说置信区间是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果周围的程度，根据上面的结果那就是说有95%的概率落在该置信区间内，为什么在区间内是不显著的呢？如果按照这个标准来衡量的话不是所有变量回归结果在95%的概率下不限著？

rapmonie 发表于 2017-2-18 07:46
非常谢谢您！我一会儿按您说的去改一下代码试一试。其实关于置信区间判断显著性的问题我还有一点儿疑惑， ...

不好意思，刚刚看错，已于上述回答更正了！

黃河泉 发表于 2017-2-18 07:55
不好意思，刚刚看错，已于上述回答更正了！

哦哦，原来是这样来分析的啊。我计量功底本来就不太扎实，平时用eviews比较多所以一般直接就用P值来判断的，对于置信区间来判断变量回归系数显著性这一点确实是盲点，感谢您的热心回答！给您比个大大的赞！

rapmonie 发表于 2017-2-18 09:08
哦哦，原来是这样来分析的啊。我计量功底本来就不太扎实，平时用eviews比较多所以一般直接就用P值来判断的 ...

You are welcome.

黃河泉 发表于 2017-2-18 09:31
You are welcome.

不好意思又厚着脸皮过来问您！我虽然看了一些关于置信区间的资料，但是对于这个问题理解还不是很清楚，为什么置信区间包括0就意味着变量参数不显著异于0，能麻烦您再解释的详细一点吗？