楼主: wbj3106
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wbj3106 发表于 2017-3-8 10:44:22 |AI写论文

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黃河泉 发表于8楼  查看完整内容

沙发
wbj3106(未真实交易用户) 发表于 2017-3-8 10:46:39
好像没悬赏。。。第一次发帖，见谅。问题解决的话10论坛币
藤椅
momingqimiao7(未真实交易用户) 在职认证  学生认证  发表于 2017-3-8 13:46:51
xthreg y x, rx(q) qx(q)  thnum(2) grid(400) bs(300, 300)
命令输错了吧
板凳
wbj3106(未真实交易用户) 发表于 2017-3-8 14:29:09 来自手机
momingqimiao7 发表于 2017-3-8 13:46
xthreg y x, rx(q) qx(q)  thnum(2) grid(400) bs(300, 300)
命令输错了吧
rx()里面不应该是随q不用而不用的解释变量(即核心解释变量)吗？
报纸
momingqimiao7(未真实交易用户) 在职认证  学生认证  发表于 2017-3-8 14:40:07
那应该就是这样 xthreg y ,rx(x) qx(q) thnum(2) grid(400) bs(300, 300)
地板
黃河泉(未真实交易用户) 在职认证  发表于 2017-3-8 15:45:36
  1. import excel "E:\thrpd.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear

  3. xtset id year

  5. xthreg y, rx(x) qx(q) trim(0.05) thnum(1) grid(100) bs(100)
  6. xthreg y, rx(x) qx(q) trim(0.05 0.05) thnum(2) grid(100) bs(100 100)
  7. xthreg y, rx(x) qx(q) trim(0.05 0.05 0.05) thnum(3) grid(100) bs(100 100 100)
复制代码
7楼
黃河泉(未真实交易用户) 在职认证  发表于 2017-3-8 15:46:27
结果为
  1. . xthreg y, rx(x) qx(q) trim(0.05) thnum(1) grid(100) bs(100)
  2. Estimating  the  threshold  parameters:   1st ......  Done
  3. Boostrap for single threshold
  4. .................................................. +   50
  5. .................................................. +  100

  7. Threshold estimator (level = 95):
  8. -----------------------------------------------------
  9.      model |    Threshold         Lower         Upper
  10. -----------+-----------------------------------------
  11.       Th-1 |       0.2996        0.2906        0.3149
  12. -----------------------------------------------------

  14. Threshold effect test (bootstrap = 100):
  15. -------------------------------------------------------------------------------
  16. Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
  17. -----------+-------------------------------------------------------------------
  18.     Single |  5.15e+04   264.1248    1278.98  0.0000   8.4402   9.6769  11.5493
  19. -------------------------------------------------------------------------------

  21. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       200
  22. Group variable: id                              Number of groups   =        40

  24. R-sq:  within  = 0.9661                         Obs per group: min =         5
  25.        between = 0.9681                                        avg =       5.0
  26.        overall = 0.9664                                        max =         5

  28.                                                 F(2,158)           =   2253.46
  29. corr(u_i, Xb)  = 0.0591                         Prob > F           =    0.0000

  31. ------------------------------------------------------------------------------
  32.            y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  33. -------------+----------------------------------------------------------------
  34.     _cat#c.x |
  35.           0  |   2.000373   .2165654     9.24   0.000     1.572637     2.42811
  36.           1  |   10.52018   .1577061    66.71   0.000      10.2087    10.83166
  37.              |
  38.        _cons |  -.1485861   1.345138    -0.11   0.912    -2.805357    2.508184
  39. -------------+----------------------------------------------------------------
  40.      sigma_u |  7.3867804
  41.      sigma_e |  18.054829
  42.          rho |  .14338658   (fraction of variance due to u_i)
  43. ------------------------------------------------------------------------------
  44. F test that all u_i=0: F(39, 158) = 0.83                     Prob > F = 0.7428

  46. . xthreg y, rx(x) qx(q) trim(0.05 0.05) thnum(2) grid(100) bs(100 100)
  47. Estimating  the  threshold  parameters:   1st ......  2nd ......  Done
  48. Boostrap for single threshold
  49. .................................................. +   50
  50. .................................................. +  100
  51. Boostrap for double threshold model:
  52. .................................................. +   50
  53. .................................................. +  100

  55. Threshold estimator (level = 95):
  56. -----------------------------------------------------
  57.      model |    Threshold         Lower         Upper
  58. -----------+-----------------------------------------
  59.       Th-1 |       0.2996        0.2906        0.3149
  60.      Th-21 |       0.2996        0.2906        0.3149
  61.      Th-22 |       0.6030        0.5603        0.6048
  62. -----------------------------------------------------

  64. Threshold effect test (bootstrap = 100 100):
  65. -------------------------------------------------------------------------------
  66. Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
  67. -----------+-------------------------------------------------------------------
  68.     Single |  5.15e+04   264.1248    1278.98  0.0000  10.1124  11.8001  15.3439
  69.     Double |  346.3002     1.7759   28806.85  0.0000  12.4276  16.2598  25.0349
  70. -------------------------------------------------------------------------------

  72. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       200
  73. Group variable: id                              Number of groups   =        40

  75. R-sq:  within  = 0.9998                         Obs per group: min =         5
  76.        between = 0.9991                                        avg =       5.0
  77.        overall = 0.9996                                        max =         5

  79.                                                 F(3,157)           = 229751.59
  80. corr(u_i, Xb)  = -0.0568                        Prob > F           =    0.0000

  82. ------------------------------------------------------------------------------
  83.            y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  84. -------------+----------------------------------------------------------------
  85.     _cat#c.x |
  86.           0  |    2.00171   .0178144   112.36   0.000     1.966523    2.036897
  87.           1  |   8.023478   .0209059   383.79   0.000     7.982185    8.064771
  88.           2  |   11.99134   .0161743   741.38   0.000      11.9594    12.02329
  89.              |
  90.        _cons |   .0790651   .1106597     0.71   0.476    -.1395088    .2976389
  91. -------------+----------------------------------------------------------------
  92.      sigma_u |  1.2612509
  93.      sigma_e |  1.4851713
  94.          rho |  .41900672   (fraction of variance due to u_i)
  95. ------------------------------------------------------------------------------
  96. F test that all u_i=0: F(39, 157) = 3.57                     Prob > F = 0.0000

  98. . xthreg y, rx(x) qx(q) trim(0.05 0.05 0.05) thnum(3) grid(100) bs(100 100 100)
  99. Estimating  the  threshold  parameters:   1st ......  2nd ......  3rd ......  Done
  100. Boostrap for single threshold
  101. .................................................. +   50
  102. .................................................. +  100
  103. Boostrap for double threshold model:
  104. .................................................. +   50
  105. .................................................. +  100
  106. Boostrap for triple threshold model:
  107. .................................................. +   50
  108. .................................................. +  100

  110. Threshold estimator (level = 95):
  111. -----------------------------------------------------
  112.      model |    Threshold         Lower         Upper
  113. -----------+-----------------------------------------
  114.       Th-1 |       0.2996        0.2906        0.3149
  115.      Th-21 |       0.2996        0.2906        0.3149
  116.      Th-22 |       0.6030        0.5603        0.6048
  117.       Th-3 |       0.5603        0.5427        0.6030
  118. -----------------------------------------------------

  120. Threshold effect test (bootstrap = 100 100 100):
  121. -------------------------------------------------------------------------------
  122. Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
  123. -----------+-------------------------------------------------------------------
  124.     Single |  5.15e+04   264.1248    1278.98  0.0000   9.1776  11.9388  13.5179
  125.     Double |  346.3002     1.7759   28806.85  0.0000  11.6815  15.3370  17.1814
  126.     Triple |  316.7032     1.6241      18.22  0.3000  35.2106  75.0455  294.5263
  127. -------------------------------------------------------------------------------

  129. Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       200
  130. Group variable: id                              Number of groups   =        40

  132. R-sq:  within  = 0.9998                         Obs per group: min =         5
  133.        between = 0.9991                                        avg =       5.0
  134.        overall = 0.9997                                        max =         5

  136.                                                 F(4,156)           = 187220.51
  137. corr(u_i, Xb)  = -0.0563                        Prob > F           =    0.0000

  139. ------------------------------------------------------------------------------
  140.            y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  141. -------------+----------------------------------------------------------------
  142.     _cat#c.x |
  143.           0  |   2.000733   .0170926   117.05   0.000      1.96697    2.034496
  144.           1  |    8.00577   .0205858   388.90   0.000     7.965107    8.046433
  145.           2  |   8.376387   .0945791    88.56   0.000     8.189566    8.563208
  146.           3  |   11.98967   .0155234   772.36   0.000     11.95901    12.02033
  147.              |
  148.        _cons |   .1222914   .1067658     1.15   0.254    -.0886018    .3331846
  149. -------------+----------------------------------------------------------------
  150.      sigma_u |  1.2470622
  151.      sigma_e |   1.424833
  152.          rho |  .43375966   (fraction of variance due to u_i)
  153. ------------------------------------------------------------------------------
  154. F test that all u_i=0: F(39, 156) = 3.79                     Prob > F = 0.0000
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8楼
wbj3106(未真实交易用户) 发表于 2017-3-8 17:48:44 来自手机
黃河泉 发表于 2017-3-8 15:45
啊，黄老师！我那天还看到了您的《你可以有个不一样的门槛模型》，想好好学一下
9楼
黃河泉(未真实交易用户) 在职认证  发表于 2017-3-8 18:03:08
wbj3106 发表于 2017-3-8 17:48
啊，黄老师！我那天还看到了您的《你可以有个不一样的门槛模型》，想好好学一下
我本身喜欢学习新的、而且有用的（我个人觉得有很多是"没用"的，或是应用学者不 care 的）东西，共勉之！
10楼
wbj3106(未真实交易用户) 发表于 2017-3-8 19:41:50
黃河泉 发表于 2017-3-8 18:03
我本身喜欢学习新的、而且有用的（我个人觉得有很多是"没用"的，或是应用学者不 care 的）东西，共勉之！
谢谢黄老师！之前说赠与帮解决的帖子10个论坛币的，但是我是新手，在发帖时不知道要选“悬赏贴”。要不您随便上传个附件，收10论坛币，然后我支付吧，不好意思
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