stata门槛回归解读

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. xthreg c (m s u i ), rx(y) qx(m) thnum(2) grid(100) trim(0.05 0.05) bs(1000 1000
> )
Estimating  the  threshold  parameters:   1st ......  2nd ......  Done
Boostrap for single threshold
.................................................. +   50
.................................................. +  100
.................................................. +  150
.................................................. +  200
.................................................. +  250
.................................................. +  300
.................................................. +  350
.................................................. +  400
.................................................. +  450
.................................................. +  500
.................................................. +  550
.................................................. +  600
.................................................. +  650
.................................................. +  700
.................................................. +  750
.................................................. +  800
.................................................. +  850
.................................................. +  900
.................................................. +  950
.................................................. + 1000
Boostrap for double threshold model:
.................................................. +   50
.................................................. +  100
.................................................. +  150
.................................................. +  200
.................................................. +  250
.................................................. +  300
.................................................. +  350
.................................................. +  400
.................................................. +  450
.................................................. +  500
.................................................. +  550
.................................................. +  600
.................................................. +  650
.................................................. +  700
.................................................. +  750
.................................................. +  800
.................................................. +  850
.................................................. +  900
.................................................. +  950
.................................................. + 1000

Threshold estimator (level = 95):
-----------------------------------------------------
     model |    Threshold         Lower         Upper
-----------+-----------------------------------------
      Th-1 |       0.3946        0.3943        0.3955
     Th-21 |       0.3946        0.3943        0.3955
     Th-22 |       0.4163        0.4156        0.4194
-----------------------------------------------------

Threshold effect test (bootstrap = 1000 1000):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
    Single |  9.02e+07   3.11e+05       4.01  0.8740  20.1621  25.8616  38.3787
    Double |  8.91e+07   3.07e+05       3.57  0.7830  13.1762  15.6489  24.5966
-------------------------------------------------------------------------------

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       300
Group variable: province                        Number of groups   =        30

R-sq:  within  = 0.6205                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0067                                        avg =      10.0
       overall = 0.0198                                        max =        10

                                                F(7,263)           =     61.44
corr(u_i, Xb)  = -0.1629                        Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
           c |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
           m |  -257.6355   1922.875    -0.13   0.894    -4043.824    3528.553
           s |    7790.36   604.4342    12.89   0.000     6600.214    8980.506
           u |   4050.905   2081.278     1.95   0.053      -47.183    8148.993
           i |   -11672.9   2329.891    -5.01   0.000    -16260.52    -7085.29
             |
    _cat#c.y |
          0  |   .0294806   .0401336     0.73   0.463    -.0495434    .1085046
          1  |   .0449858   .0400281     1.12   0.262    -.0338304    .1238021
          2  |   .0317576   .0375941     0.84   0.399    -.0422661    .1057813
             |
       _cons |  -2438.824   1569.149    -1.55   0.121    -5528.517    650.8695
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  4848.7011
     sigma_e |  582.03597
         rho |  .98579519   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(29, 263) = 580.95                   Prob > F = 0.0000

小白一枚，在一步一步摸索门槛分析中，求助各位大神，上述结果解读。

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关键词：Stata tata 门槛回归 fixed-effect parameters

先找个文章看看，不是先跑 Stata，不然你就会跟现在一样不知道在做什么！

黃河泉 发表于 2017-8-31 15:29
先找个文章看看，不是先跑 Stata，不然你就会跟现在一样不知道在做什么！

谢谢黄老师提醒。我也查看了很多文献，一般都没有对运行结果进行解读分析的，例如怎么取门槛值，判断门槛效应显著否这些都没有说明。都是整理汇总后的结果，直接就说明几个门槛及门槛区间了。

single666 发表于 2017-8-31 16:25
谢谢黄老师提醒。我也查看了很多文献，一般都没有对运行结果进行解读分析的，例如怎么取门槛值，判断门槛 ...

1. 一般从一个门槛的情况开始（你从两个）！2. 首先，要确定有无门槛效果，从 Threshold effect test 发现，你的 Prob (p-value) 都很大，所以没有门槛效果！（此时其它东西都不必看了！）

黃河泉 发表于 2017-8-31 16:42
1. 一般从一个门槛的情况开始（你从两个）！2. 首先，要确定有无门槛效果，从 Threshold effect test 发现 ...

多谢老师指导。操作的时候我是从一个开始，再到两个三个的。我的问题是会操作，但是不会解读结果。所以想着把二重门槛的结果放出来请教论坛大神，难的结果会分析了，简单的就会了。

黃河泉 发表于 2017-8-31 16:42
1. 一般从一个门槛的情况开始（你从两个）！2. 首先，要确定有无门槛效果，从 Threshold effect test 发现 ...

好像懂了老师的取值结果，是从Threshold effect test中，选取Prob值最小的么？而且这个最小是，最好能在1%或5%或10%的显著水平下成立

single666 发表于 2017-8-31 17:07
好像懂了老师的取值结果，是从Threshold effect test中，选取Prob值最小的么？而且这个最小是，最好能在1 ...

不是取最小值，是取其值与 1,5,10% 比（如你所说的）来判定有无门槛效果!

黃河泉 发表于 2017-8-31 17:22
不是取最小值，是取其值与 1,5,10% 比（如你所说的）来判定有无门槛效果!

明白老师的意思了，谢谢老师的指导。还想再问您一句，如果输入命令：xthreg c (m s u i), rx(y) qx(u) thnum(3) grid(400) trim(0.04 0.04 0.04) bs(300 300 300)
得到的结果如下：Threshold effect test (bootstrap =        300        300 300):
                                       
Threshold        RSS        MSE                Fstat    Prob        Crit10        Crit5        Crit1
                                       
Single   8.80e+07   3.04e+05                11.25  0.6333        33.1020        43.2113        75.3878
Double   8.70e+07   3.00e+05                3.33  0.9633        24.4444        28.1648        54.8434
Triple   8.60e+07   2.97e+05                3.40  0.9433        17.8849        22.0633        36.8075
                                       
prob值都比较大，那该怎么处理？

看看这两个附件吧。希望能够有所帮助！

Libaoxinxin 发表于 2017-8-31 18:52
看看这两个附件吧。希望能够有所帮助！

这是一言难尽！