Stata门限模型地操作和结果详细解读汇报汇报

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令固定效应模型εαβit ++=x y it i it μβit +=x y it it随机效应模型εαμit +=it it （一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现)xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA面板数据模型操作命令讲解编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（STATA面板数据模型操作命令讲解）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

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STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令固定效应模型随机效应模型 (一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计(统计分析)●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量εαβit++=x y it i it μβit+=x y it it εαμit+=ititgen F_y=F。

y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2。

y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应)（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln，fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0。

0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应(混合效应还是随机效应)(检验方法:LM统计量）(原假设:使用OLS混合模型)●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln，re （加上“qui"之后第一幅图将不会呈现）xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

STATA面板数据模型操作命令讲解(word文档良心出品)

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令εαβit ++=x y it i it 固定效应模型μβit +=x y it itεαμit +=it it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

(完整word版)STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令εαβit ++=x y it i it 固定效应模型μβit +=x y it itεαμit +=it it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

Stata运行结果及分析

log: e:\赵耐青\统计分析结果.loglog type: textopened on: 20 Jul 2002, 10:47:03.. /* 调用数据库*/. use "E:\赵耐青\clinical trial data(Chenfeng).dta", clear.. /* 描述数据库*/. describeContains data from E:\赵耐青\clinical trial data(Chenfeng).dta obs: 240vars: 60 7 Feb 2002 21:41size: 35,760 (87.5% of memory free)------------------------------------------------------------------------------- storage display valuevariable name type format label variable label------------------------------------------------------------------------------- No int %8.0g 编号Center byte %8.0g 中心编号Name str3 %9s 姓名Gender byte %8.0g sex 性别Age byte %8.0g 年龄(岁)Hight int %8.0g 身高(cm)Weight float %9.0g 体重(kg)Base1 byte %8.0g 糖尿病病程(年)Base2 byte %8.0g 神经病病变病程(年) mdns0 byte %8.0g 疗前MDNSmdns1 byte %8.0g 疗后1月MDNSmdns2 byte %8.0g 疗后2月MDNSmdns3 byte %8.0g 疗后3月MDNSmdns4 byte %8.0g 疗后4月MDNSmdns5 byte %8.0g 疗后5月MDNSmdns6 byte %8.0g 疗后6月MDNSfell0 byte %8.0g 疗前感觉障碍得分fell1 byte %8.0g 疗后1月感觉障碍得分fell2 byte %8.0g 疗后2月感觉障碍得分fell3 byte %8.0g 疗后3月感觉障碍得分fell4 byte %8.0g 疗后4月感觉障碍得分fell5 byte %8.0g 疗后5月感觉障碍得分fell6 byte %8.0g 疗后6月感觉障碍得分gca0 float %9.0g 疗前正中感觉N传导速度gca1 float %9.0g 疗后正中感觉N传导速度gcb0 float %9.0g 疗前尺感觉N传导速gcb1 float %9.0g 疗后尺感觉N传导速gcc0 float %9.0g 疗前腓感觉N传导速度gcc1 float %9.0g 疗后腓感觉N传导速度yca0 float %9.0g 疗前正中运动N传导速度yca1 float %9.0g 疗后正中运动N传导速度ycb0 float %9.0g 疗前腓总运动N传导速度ycb1 float %9.0g 疗后腓总运动N传导速度HbA1c0 float %9.0g 疗前糖化血红蛋白HbA1c1 float %9.0g 疗后糖化血红蛋白RBC0 float %9.0g 疗前红细胞数RBC1 float %9.0g 疗后红细胞数WBC0 float %9.0g 疗前白细胞数WBC1 float %9.0g 疗后白细胞数CRE0 float %9.0g 疗前肌酐CRE1 float %9.0g 疗后肌酐ALT0 float %9.0g 疗前谷丙转氨酶ALT1 float %9.0g 疗后谷丙转氨酶TG0 float %9.0g 疗前甘油三脂TG1 float %9.0g 疗后甘油三脂CHO0 float %9.0g 疗前总胆固醇CHO1 float %9.0g 疗后总胆固醇ECG0 byte %8.0g ECG 疗前心电图ECG1 byte %8.0g ECG 疗后心电图side1 byte %8.0g 不良反应之一degree1 byte %8.0g degree 程度relate1 byte %8.0g relate 与药物的关系side2 byte %8.0g 不良反应之二degree2 byte %8.0g degree 程度relate2 byte %8.0g relate 与药物的关系side3 byte %8.0g 不良反应之三degree3 byte %8.0g degree 程度relate3 byte %8.0g relate 与药物的关系Group float %9.0g group 分组变量d float %9.0g------------------------------------------------------------------------------- Sorted by:.. /* 各中心各组病例分配*/. tab Center Group| 分组变量中心编号| Treatment Placebo | Total-----------+----------------------+----------1 | 24 24 | 482 | 24 24 | 483 | 24 24 | 484 | 24 24 | 485 | 24 24 | 48-----------+----------------------+----------Total | 120 120 | 240结果显示，各中心均按方案完成了规定的入组病例数。

stata门槛效应结果解读

stata门槛效应结果解读在 Stata 中，门槛效应 (Threshold Effect) 是指某个变量的效应在达到一定阈值时才会表现出来。

在检验门槛效应时，可以使用Stata 中的 thresh 命令。

具体步骤如下:1. 使用 thresh 命令创建门槛效应模型。

例如，可以使用thresh 命令创建一个门槛效应模型，其中门槛值为 3，表示只有变量值大于等于 3 时，才能被认为是具有门槛效应的。

2. 使用 Stata 中的 econometrics 命令进行回归分析，并将门槛效应变量作为自变量之一。

3. 分析回归结果，查看门槛效应是否显著。

可以使用 Stata 中的 pvalue 命令查看回归结果的显著性，以及使用 coef 命令查看门槛效应变量的系数。

例如，假设我们想检验年龄对于教育程度的门槛效应，可以使用以下命令:```thresh age education >= 3econometrics education * age```上述命令将创建一个门槛效应模型，其中门槛值为 3，表示只有教育程度大于等于 3 时，才能被认为是具有门槛效应的。

接下来，使用 econometrics 命令进行回归分析，并将门槛效应变量作为自变量之一，查看回归结果。

在 Stata 中，可以使用 pvalue 命令查看回归结果的显著性，以及使用 coef 命令查看门槛效应变量的系数。

例如，使用 pvalue 命令可以查看回归结果是否显著:```pvalue education * age```如果回归结果不显著，则表明门槛效应不显著。

此时，可以使用thresh 命令查看门槛效应是否存在，以及门槛效应变量的系数是否显著。

STATA面板数据模型操作命令讲解(word文档良心出品)

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的 STATA 处理命令固定效应模型随机效应模型（一）数据处理输入数据• tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 • xtdes该命令是了解面板数据结构・ xtdescode: 1i 2, ■■■( 20n 工 20 year : 3004, 2005, ■…,2014T =11Delta(year) =1 unit span(year) =11 periods(code*year uniquely identifies eachobservation)Distribution of:min 8%2璃50^ 75% 95%max1111 11111111 11Freq. Percent Cum. Pattern20 100.00 100.00 1111111111120100.00XXXXXXXXXXX・ summarize sc I cpi unem gse5 InvariableObs Mean Std ・ Dev.Mi nMax sq 220 .Q142798 2.9303464.75e-0626.22301cpi2201*10655 *032496 1.045 1. 25 unem22Q .0349455 .0071556 .012 ,046 g220,10907 .0427523 0246 .2357220 .0268541 011671? .0053.0693220.1219364.0240077,074,203• summarize sq cpi unem g se5 In各变量的描述性统计（统计分析）• gen lag_y=L.y ///////产生一个滞后一期的新变量*= Xitit• ;itto U 一 if对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F 统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

Stata操作讲义知识讲解

Stata操作讲义知识讲解S t a t a操作讲义Stata操作讲义第一讲 Stata操作入门第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。

它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。

Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。

另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。

由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。

但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。

更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。

Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。

用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。

事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata 自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA面板数据模型操作命令讲解面板数据模型主要用于分析在一段时间内，多个个体上观察到的数据。

在面板数据模型中，个体可以是个人、家庭、公司等。

面板数据模型的分析主要包括汇总统计、描述性统计、回归分析等。

下面是一些STATA中常用的面板数据分析命令的介绍和使用说明：1. xtset命令：该命令用于设置数据集的面板数据特征。

在使用面板数据模型之前，需要先将数据集设置为面板数据。

使用xtset命令可以指定面板数据集的个体维度和时间维度。

示例：xtset id year该命令将数据集按照id（个体）和year（时间）进行分类。

2. xtsummary命令：该命令用于生成面板数据的汇总统计信息，包括平均值、标准差、最小值、最大值等。

示例：xtsummary var1 var2该命令将变量var1和var2的汇总统计信息显示出来。

3. xtreg命令：该命令用于进行固定效应模型（Fixed Effects Model）的估计，其中个体效应被视为固定参数，时间效应被视为随机参数。

示例：xtreg y x1 x2, fe该命令将变量y对x1和x2进行固定效应模型估计。

4. xtfe命令：该命令用于进行固定效应模型的估计，并提供了更多的选项和功能。

示例：xtfe y x1 x2, vce(robust)该命令将变量y对x1和x2进行固定效应模型估计，并使用鲁棒标准误。

5. xtlogit命令：该命令用于进行面板Logistic回归分析，适用于因变量为二分类变量的情况。

示例：xtlogit y x1 x2, re该命令将变量y对x1和x2进行面板Logistic回归分析，并进行随机效应的估计。

6. areg命令：该命令用于进行差别法（Difference-in-Differences）模型的估计，适用于时间和个体差异的面板数据分析。

上述命令只是STATA中一部分常用的面板数据模型操作命令。

在实际应用中，根据具体的研究需求和数据特征，还可以使用其他面板数据模型命令进行分析，如xtlogit、xtprobit等。

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA面板数据模型操作命令讲解1. xtset：该命令用于设置面板数据模型的数据结构。

在使用面板数据模型命令之前，需要先使用xtset命令来指定数据集的面板结构。

例如，如果数据集中包含一列代表时间（年份）和一列代表个体（公司），则可以使用以下命令指定数据结构：2. xtreg：该命令用于估计面板数据模型的普通最小二乘回归系数。

以下是xtreg命令的一般形式：xtreg dependent_var independent_vars, options其中，dependent_var是依赖变量，independent_vars是自变量，options是可选参数。

通过指定options参数，可以对估计结果进行调整和控制，例如指定固定效应、随机效应或混合效应模型。

3. xtreg, fe：该命令用于估计固定效应模型。

固定效应模型是一种控制个体固定效应的面板数据模型。

使用以下命令可以估计固定效应模型：xtreg dependent_var independent_vars, fe通过指定fe参数，可以估计固定效应模型，并控制除个体固定效应以外的其他混杂效应。

4. xtreg, re：该命令用于估计随机效应模型。

随机效应模型是一种允许个体固定效应和随机效应的面板数据模型。

使用以下命令可以估计随机效应模型：xtreg dependent_var independent_vars, re通过指定re参数，可以估计随机效应模型，并考虑个体固定效应和随机效应对因变量的影响。

5. xtreg, mle：该命令用于估计混合效应模型。

混合效应模型是一种允许个体固定效应和随机效应的面板数据模型，并且可以对效应参数进行最大似然估计。

使用以下命令可以估计混合效应模型：xtreg dependent_var independent_vars, mle通过指定mle参数，可以估计混合效应模型，并通过最大似然估计法对参数进行估计。

stata双层门槛结果解读

stata双层门槛结果解读
Stata中的双层门槛模型是一种用于分析连续因变量和两个阈
值的模型。

在解读双层门槛模型结果时，我们需要考虑几个关键因素。

首先，我们需要关注模型的拟合优度。

通常情况下，我们会查
看模型的拟合指标，比如R-squared（R方），AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则），来评估模型对数据的拟合程度。

这些
指标可以帮助我们了解模型的解释能力和预测能力。

其次，我们需要关注模型中的参数估计结果。

在双层门槛模型中，我们通常会关注阈值的估计值，以及其他自变量的系数估计。

这些参数估计可以帮助我们理解不同阈值下因变量与自变量之间的
关系。

另外，我们还需要关注参数估计的显著性。

在Stata中，通常
会输出参数估计的t统计量和p值，用于判断参数估计的显著性。

通过这些统计量，我们可以判断模型中的变量是否对因变量有显著
影响。

此外，我们还可以通过绘制双层门槛模型的预测图来直观地解
释模型结果。

预测图可以帮助我们理解在不同阈值下因变量与自变
量之间的关系，并且可以帮助我们对模型结果进行可视化解释。

最后，我们需要对模型结果进行综合解读。

这包括对拟合优度、参数估计、参数显著性以及预测图的综合分析，以便全面理解双层
门槛模型对数据的解释能力和预测能力。

总之，解读Stata中双层门槛模型的结果需要综合考虑模型的
拟合优度、参数估计、参数显著性以及预测图等多个方面，以便全
面理解模型对数据的解释能力和预测能力。

(完整版)Stata门限模型的操作和结果详细解读

一、门限面板模型概览如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。

这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。

但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。

再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。

由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。

这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。

这个效应被称为门槛效应或门限效应。

门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象。

作为原因现象的临界值称为门限值。

在上面的例子中，成果和时间存在非线性关系，但是在每个阶段是线性关系。

有些人将这样的模型称为门槛模型，或者门限模型。

如果模型的研究对象包含多个个体多个年度，那么就是门限面板模型。

汉森（Bruce E. Hansen）在门限回归模型上做出了很多贡献。

了解门限模型最好的办法，首先就要阅读他的文章。

他的文章很有特点：条理很清晰，推导过程详细，语言简练，语法不复杂。

有关他的论文、程序、数据可以参考Hansen的个人网站：/~bhansen/progs/progs_subject.htm。

Hansen于1996年在《Econometrica》上发表文章《Inference when a nuisance parameter is not identified under the null hypothesis》，提出了时间序列门限自回归模型（TAR）的估计和检验。

Stata门限模型的操作和结果详细解读

一.门限面板模子概览假如你不肯意看下面一堆堆的文字,更不想看计量模子的估量和磨练道理,那就去《数目经济技巧经济研讨》上,找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章,浏览一遍,看看文章计量部排列示的统计量和磨练成果.如许,在软件操纵时,你就知道每一步得到的成果有什么意义,怎么解释了,起码心里会有点印象.一般情形下,一个研讨生消费在研讨上的时光越多,他的成果越丰硕,也就是说,研讨成果和研讨时光消失某种正向联系关系.但是,这种联系关系是线性的吗？在最初阶段,他可能看了两三年的文献,也没有写出一篇优良的文章,但是一旦过了这个基本期,他的能量和成果将如火山迸发一样喷涌出来,此时,他投入少量的时光,就能产出大量优质文章.再过几年,他可能会进入别的一种境界,固然比以前有了极大进步,但是研讨进入新的瓶颈期,文章揭橥的数目削减.由此可以看出,研讨成果与研讨年限消失一种阶段性的线性关系.这个基本期的结点.瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研讨阶段分成三个部分,在不合部分,成果和时光的线性关系都不合.这个效应被称为门槛效应或门限效应.门限效应,是指当一个经济参数达到特定的数值后,引起别的一个经济参数产生忽然转向其它成长情势的现象.作为原因现象的临界值称为门限值.在上面的例子中,成果和时光消失非线性关系,但是在每个阶段是线性关系.有些人将如许的模子称为门槛模子,或者门限模子.假如模子的研讨对象包含多个个别多个年度,那么就是门限面板模子.汉森（Bruce E. Hansen）在门限回归模子上做出了许多进献.懂得门限模子最好的办法,起首就要浏览他的文章.他的文章很有特色：层次很清楚,推导进程具体,说话简洁,语法不庞杂.有关他的论文.程序.数据可以参考Hansen的小我网站：/~bhansen/prog s/progs_subject.htm.Hansen于1996年在《Econometrica》上揭橥文章《Inference when a nuisance parameter is not identified under the null hypothesis》,提出了时光序列门限自回归模子（TAR）的估量和磨练.之后,他在门限模子上持续追踪,揭橥了几篇经典文章,尤其是1999年的《Threshold effects in nondynamic panels: Estimation, testing and inference》,2000年的《Sample splitting and threshold estimation》和与他人合作的《Instrumental Variable Estimation of a Threshold Model》.在这些文章中,Hansen介绍了包含个别固定效应的静态均衡面板数据门限回归模子,阐述了计量剖析办法.办法方面,起首要经由过程减去时光均值方程,清除个别固定效应,然后再运用OLS（最小二乘法）进行系数估量.假如样本数目有限,那么可以运用自举法（Bootstrap）反复抽取样本,进步门限效应的明显性磨练效力.在Hansen（1999）的模子中,解释变量中不克不及包含内生解释变量,无法扩大运用范畴.Caner和Hansen在解决了这个问题.他们研讨了带有内生变量和一个外生门限变量的面板门限模子.与静态面板数据门限回归模子有所不合,在含有内生解释变量的面板数据门限回归模子中,须要运用简化型对内生变量进行必定的处理,然后用2SLS （两阶段最小二乘法）或者GMM（广义矩估量）对参数进行估量.当然,有关门限回归模子的最新研讨,还可以参考《Inflation and Growth: New Evidence From a Dynamic Panel Threshold Analysis》（Stephanie Kremer,Alexander Bick,Dieter Nautz,）.二.计量模子的假设.估量和磨练略三.门限面板模子回归估量stata操纵指南——基于王群勇xtptm程序有关这个程序的有用性,我们不去穷究,就以为它是准确的程序.（一）前期预备1.失去一台能联网的电脑;2.电脑中有能正常运行的Stata程序,最好是Stata/SE 12,没有这个程序请自行搜刮;3.下载xtptm.zip文件包（请自行搜刮）,解紧缩,复制到X:\Program Files\Stata12.0(full)\ado文件夹下,单独运用一个文件夹,最好直接运用xtptm文件夹.也就是说,stata下面有文件夹ado,ado下面有文件夹xtptm,xtptm下面包含了若干文件;4.指定门限程序文件夹（每次从新打开stata都须要指定这个路径）,输入敕令（可以不包含点和空格“. ”,直接运用敕令）：. cd "D:\Program Files\Stata12.0(full)\ado\xtptm"D:\Program Files (x86)\Stata12_winX86_x64\ado\xtptm 以上路径须要依据本身的现实情形指定;5.下载相干文件,输入敕令：. findit moremata 回车 ,弹出帮忙文件,依次将“Web resources from Stata and other users”下面的11个链接打开,点击响应装配按钮,下载装配.个中,第六个链接装配停止后会提醒装配消失问题,不必管.因为指定了程序路径（cd谁人敕令）,装配完成后,xtptm文件夹会增长许多文件.至此,预备工作做完了.（二）门限回归实例1.到此【下载数据】.这个数据包含29个个别（省份）,21个年度（1990）,是一个均衡面板数据.将数据复制粘贴到Stata 数据库中.办法是：菜单栏Data>Data Editor>Data Editor (Edit),粘贴数据,粘贴时选择“第一行设定为变量名”.然后,在数据界面,点击保管,将数据保管到xtptm文件夹内.如许今后每次都可以直接打开这个数据文件（仍须要用cd敕令指定门限程序的路径）.封闭数据编辑框,进行下面的操纵.2.设定个别与时光,假如个别名称是字符,还须要先将字符转化为数值：. encode provin , gen(prov) #将字符型的变量provin转换为数值型的变量prov . xtset prov year #设定个别和时光分离由prov和year变量的数据暗示最终数据列表如图所示.3.履行门限回归,输入如下敕令：. xtptm agg trans labor market iae, rx(tax) thrvar(year) iters(1000) trim(0.05) grid(100) regime(2)寄义：xtptm——履行门限面板回归估量agg——被解释变量bor.market.iae——非焦点解释变量（掌握变量）rx(tax)——焦点解释变量设定为tax thrvar(year)——门限变量设定为year iters(1000)——自举抽样1000次trim(0.05)——分组子样本平常值去除比例为百分之五grid(100)——将样本分成100个栅格然后取100个中央参数regime(2)——待磨练的门限值数目为两个4.转到【回归成果解释】??.回归成果解释这个程序只能绘制第一个门限值的磨练图.敕令为：. _matplot LR, colume (1 2)#留意：LR后面没有#号。

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令固定效应模型εαβit ++=x y it i it μβit +=x y it it随机效应模型εαμit +=it it （一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现)xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

stata计数模型结果解读

stata计数模型结果解读Stata计数模型是一种常用的统计分析工具，其结果解读对于研究者来说非常重要。

下面我将详细解读Stata计数模型的结果，以帮助读者更好地理解。

一、模型选择首先，在使用Stata计数模型之前，我们需要根据数据类型和研究目的选择合适的模型。

常见的计数模型包括泊松回归模型和负二项回归模型。

泊松回归模型适用于计数数据的情况下，而负二项回归模型则适用于存在过度分散的情况。

二、结果解读1.系数估计值：在Stata计数模型中，系数估计值表示自变量对因变量的影响程度。

正值表示自变量增加时，因变量也随之增加；负值则表示自变量增加时，因变量减少。

系数估计值的大小可以反映自变量对因变量影响的大小，但需要注意的是，这只是一个相对的度量。

2.标准误：标准误是衡量系数估计值稳定性的指标。

较小的标准误表示系数估计值较为可靠，而较大的标准误则表示系数估计值的波动性较大。

3.Z值和P值：Z值是用于检验系数估计值是否显著的统计量，其绝对值越大表示该自变量对因变量的影响越显著。

P值是对应的显著性水平，通常以0.05为临界值。

如果P值小于0.05，则表示该自变量对因变量的影响是显著的。

4.似然比统计量和伪R方：似然比统计量用于比较不同模型之间的拟合优度，其值越大表示模型拟合越好。

伪R方是用于评估模型拟合优度的指标，其值越接近1表示模型拟合越好。

三、注意事项1.共线性问题：如果自变量之间存在高度共线性，可能导致系数估计值不稳定，甚至产生错误的结论。

因此，在使用Stata计数模型时，需要注意检查自变量之间的相关性。

2.模型假设检验：在使用Stata计数模型之前，需要对模型的假设进行检验。

例如，对于泊松回归模型，需要检验是否存在过度分散；对于负二项回归模型，需要检验是否存在零膨胀等问题。

3.解释结果时需要谨慎：Stata计数模型的结果只是提供了一个参考依据，解释结果时需要结合实际情况进行综合判断。

Stata门限模型的操作和结果详细解读

一、门限面板模型概览如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。

这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。

但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。

再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。

由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。

这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。

这个效应被称为门槛效应或门限效应。

门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象。

作为原因现象的临界值称为门限值。

在上面的例子中，成果和时间存在非线性关系，但是在每个阶段是线性关系。

有些人将这样的模型称为门槛模型，或者门限模型。

如果模型的研究对象包含多个个体多个年度，那么就是门限面板模型。

汉森（Bruce E. Hansen）在门限回归模型上做出了很多贡献。

了解门限模型最好的办法，首先就要阅读他的文章。

他的文章很有特点：条理很清晰，推导过程详细，语言简练，语法不复杂。

有关他的论文、程序、数据可以参考Hansen的个人网站：/~bhansen/progs/progs_subject.htm。

Hansen于1996年在《Econometrica》上发表文章《Inference when a nuisance parameter is not identified under the null hypothesis》，提出了时间序列门限自回归模型（TAR）的估计和检验。

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA面板数据模型操作命令讲解STATA是一种常用的统计分析软件，可以用于面板数据模型的操作。

面板数据模型是一种用来分析涉及多个单位和多个时间点的数据的统计模型，其主要特点是能够考虑单位间和时间间的相关性。

在STATA中，可以使用一系列命令来进行面板数据模型的操作，包括数据导入、数据清洗、模型估计和结果展示等。

下面将详细介绍STATA中面板数据模型操作的常用命令。

首先，要进行面板数据模型的操作，首先需要将数据导入到STATA中。

STATA支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV和数据库等。

常用的导入命令包括：1. use命令：用于导入STATA格式的数据文件。

例如：use data.dta2. import命令：用于导入其他格式的数据文件。

例如：import excel data.xlsx, firstrow导入数据后，接下来需要进行数据清洗和变量定义。

可以使用一系列命令对数据进行操作，例如生成新变量、删除缺失值和标识变量等。

常用的数据清洗命令包括：1. generate命令：用于生成新变量。

例如：generate log_y = log(y)2. drop命令：用于删除变量。

例如：drop x3. replace命令：用于替换变量值。

例如：replace y = 0 if y < 0数据清洗完成后，就可以开始估计面板数据模型。

常用的估计命令包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。

下面分别介绍这两种模型的估计命令。

1.固定效应模型的估计命令：xtreg y x1 x2, fe其中，xtreg表示面板数据的回归命令，y为因变量，x1和x2为自变量，fe为固定效应模型的选项。

2.随机效应模型的估计命令：xtreg y x1 x2, re其中，re表示随机效应模型的选项。

除了固定效应模型和随机效应模型，STATA还支持其他面板数据模型的估计方法，如差分估计（Difference-in-Differences）、合成控制法（Synthetic Control Method）等。

Stata门限模型的操作和结果详细解读

一、门限面板模型概览如果您不愿意瞧下面一堆堆得文字,更不想瞧计量模型得估计与检验原理,那就去《数量经济技术经济研究》上,找一篇标题带有“双门槛(或者双门限)”得文章,浏览一遍,瞧瞧文章计量部分列示得统计量与检验结果。

这样,在软件操作时,您就知道每一步得到得结果有什么意义,怎么解释了,起码心里会有点印象。

一般情况下,一个研究生花费在研究上得时间越多,她得成果越丰富,也就就是说,研究成果与研究时间存在某种正向关联。

但就是,这种关联就是线性得吗？在最初阶段,她可能瞧了两三年得文献,也没有写出一篇优秀得文章,但就是一旦过了这个基础期,她得能量与成果将如火山爆发一样喷涌出来,此时,她投入少量得时间,就能产出大量优质文章。

再过几年,她可能会进入另外一种境界,虽然比以前有了极大提高,但就是研究进入新得瓶颈期,文章发表得数量减少。

由此可以瞧出,研究成果与研究年限存在一种阶段性得线性关系。

这个基础期得结点、瓶颈期得起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分,在不同部分,成果与时间得线性关系都不同。

这个效应被称为门槛效应或门限效应。

门限效应,就是指当一个经济参数达到特定得数值后,引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式得现象。

作为原因现象得临界值称为门限值。

在上面得例子中,成果与时间存在非线性关系,但就是在每个阶段就是线性关系。

有些人将这样得模型称为门槛模型,或者门限模型。

如果模型得研究对象包含多个个体多个年度,那么就就是门限面板模型。

汉森(Bruce E、Hansen)在门限回归模型上做出了很多贡献。

了解门限模型最好得办法,首先就要阅读她得文章。

她得文章很有特点:条理很清晰,推导过程详细,语言简练,语法不复杂。

有关她得论文、程序、数据可以参考Hansen得个人网站:。

Hansen于1996年在《Econometrica》上发表文章《Inference when a nuisance parameter is not identified under the null hypothesis》,提出了时间序列门限自回归模型(TAR)得估计与检验。

Stata门限模型的操作及结果详细解读

一、门限面板模型概览如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。

这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。

但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。

再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。

由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。

这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。

这个效应被称为门槛效应或门限效应。

门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象。

作为原因现象的临界值称为门限值。

在上面的例子中，成果和时间存在非线性关系，但是在每个阶段是线性关系。

有些人将这样的模型称为门槛模型，或者门限模型。

如果模型的研究对象包含多个个体多个年度，那么就是门限面板模型。

汉森（Bruce E. Hansen）在门限回归模型上做出了很多贡献。

了解门限模型最好的办法，首先就要阅读他的文章。

他的文章很有特点：条理很清晰，推导过程详细，语言简练，语法不复杂。

有关他的论文、程序、数据可以参考Hansen的个人网站：/~bhansen/progs/progs_subject.htm。

Hansen于1996年在《Econometrica》上发表文章《Inference when a nuisance parameter is not identified under the null hypothesis》，提出了时间序列门限自回归模型（TAR）的估计和检验。

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