动态面板模型的门槛效应模型

狮子坟沉淀 发表于 2018-5-13 13:26
感谢分享，不过还是想请教下，您在https://data.mendeley.com/datasets/s8dn3fwygf/1里分享的do文件里似乎 ...

你好！目前没有现成的stata命令来做动态门槛。我是用gauss程序，跑自己的数据来估计table9的。文件包中（不是 do文件）应该有说明的。

adamesky 发表于 2018-5-16 15:08
你好！目前没有现成的stata命令来做动态门槛。我是用gauss程序，跑自己的数据来估计table9的。文件包中（ ...

不好意思，我之前没有认真看您的说明。

感谢分享好资源！
感谢分享好资源！

adamesky 发表于 2018-4-17 22:05
我最近的一篇论文使用了该方法。论文数据连接中有修改后的、适用于逗号分隔符数据文件的gauss代码。具体参见 ...

您好，我下了您的数据跑了一下结果，和您论文结果不太一致，包括seo(2016)的数据，我跑下来结果也和他论文的不一致。可能是由于我不懂怎么看guass直接出来的结果，所以想请教您，guass运行后的结果还需要处理吗，从而得到论文的结果？谢谢，麻烦您了！
下面是程序运行后的结果，但我找不到和论文一致的数据。

threshold variable = illiterate rate

qn~ns~jm~jn~t0 : 200.0000 200.0000   1.0000  2.0000   6.0000

number ofmoments:  24.0000

linearity test fromanalytic      :   0.0000

linearity test fromaveraging:   0.0000

/------ output based on analytic variance formula-----/

proportion of upperregime:   0.6330

estimates and s.e.(threshold~lower regime (lag y,x)~delta (1,lag y,x)

  7.8300   0.3459  0.0959  -0.0247   0.0549 -0.0019  -0.3505   0.0879 -0.1185   0.0062  -0.0135  0.0273   0.1000

  1.0207   0.0717  0.0276   0.0121   0.0123  0.0312   0.2113   0.0545  0.0517   0.0131   0.0057  0.0274   0.2206

upper regimeestimates and s.e. (lag y,x)

  0.4338  -0.0226 -0.0185   0.0414   0.0254 -0.2505

  0.0859   0.0328  0.0049   0.0093   0.0120  0.1794

Long-run parameterestimates and s.e.

  0.0959  -0.0247  0.0549  -0.0019  -0.3505 -0.0226  -0.0185   0.0414  0.0254  -0.2505

  0.0466   0.0183   0.0205  0.0478   0.3083   0.1536  0.0508   0.0294   0.0175  0.1379

OveridentificationJ-statistic (p-value)

10.7826   0.4617

/------ in case of averaging -----/

proportion of upperregime:   0.5859

estimates and s.e.(threshold~lower regime (lag y,x)~delta (1,lag y,x)

  8.4119   0.2649  0.0998  -0.0211   0.0486  0.0621  -0.0888   0.1072 -0.1308   0.0049  -0.0052 -0.0167  -0.0276

  1.5349   0.0913  0.0327   0.0157   0.0089  0.0197   0.1409   0.0872  0.0476   0.0156   0.0044  0.0228   0.3165

upper regimeestimates and s.e. (lag y,x)

  0.3722  -0.0310 -0.0162   0.0433   0.0454 -0.1164

  0.1112   0.0359  0.0057   0.0074   0.0113  0.2436

Long-run parameterestimates and s.e.

  0.0998  -0.0211  0.0486   0.0621  -0.0888 -0.0310  -0.0162   0.0433  0.0454  -0.1164

  0.0495   0.0219  0.0137   0.0321   0.1844  0.1907   0.0513   0.0292  0.0299   0.0653

OveridentificationJ-statistic (p-value)

12.0154   0.3625

elapsed time : 3 minutes  6.78 seconds

zaiaxi 发表于 2019-8-7 19:57
您好，我下了您的数据跑了一下结果，和您论文结果不太一致，包括seo(2016)的数据，我跑下来结果也和他论文 ...

那个程序，每跑一次，结果都有有些差异。这非常正常。主要原因是估计方法所致。我以及seo（2016）只是报告了其中一次的估计结果。

adamesky 发表于 2019-8-19 23:51
那个程序，每跑一次，结果都有有些差异。这非常正常。主要原因是估计方法所致。我以及seo（2016）只是报告 ...

我明白了，谢谢您！

adamesky 发表于 2019-8-19 23:51
那个程序，每跑一次，结果都有有些差异。这非常正常。主要原因是估计方法所致。我以及seo（2016）只是报告 ...

我明白了，谢谢您！

请问一下，输出的结果怎么解读。T值还需要单独编程计算么

请问能交流一下吗 QQ2879664965 这个程序可以直接用吗  有些东西看不懂 想咨询一下

冷眼观蟹 发表于 2017-11-9 23:31
已经解决了

您好 请问您的问题setiv、lagnmatrix等显示未定义 怎么解决的啊？