门限回归(门槛)
门槛回归的数据预处理
门槛回归是一种用于分析门槛效应的统计模型，通常用于处理因变量受某个或某些自变量影响而发生门槛式变化的情况。
在进行门槛回归之前，对数据进行适当的预处理是至关重要的。
下面是对门槛回归数据预处理的讨论。
1. 数据清洗：首先，需要检查数据的质量，并进行必要的清洗。
这可能包括删除缺失值、异常值和重复值。
对于缺失值，可以考虑使用插补或删除含有缺失值的观察对象。
异常值可能包括极端值或明显偏离正常分布的数据点，可以通过删除或使用适当的统计方法进行处理。
2. 变量转换：为了使门槛效应更加明显，可能需要将某些变量进行转换。
例如，如果因变量是连续的，可以考虑将其转换为二元或有序数据。
此外，如果自变量之间存在相关性，可以考虑进行多重共线性处理，例如使用主成分分析或逐步回归等方法。
3. 缺失值处理：对于门槛回归，某些自变量可能包含缺失值。
对于这种情况，可以考虑使用插补方法填充缺失值，如均值插补、回归插补等。
如果无法找到合适的插补方法，也可以考虑删除含有缺失值的观察对象。
4. 数据平衡性检查：门槛效应通常在数据平衡的情况下更易观察到。
因此，需要检查数据是否平衡，如果不平衡，可以通过删除不平衡的数据集或使用适当的平衡方法进行处理。
5. 数据标准化：为了使门槛效应在不同自变量之间具有可比性，需要对数据进行标准化处理。
可以使用Z-score或T-score等方法对数据进行标准化，使其具有相同的尺度。
6. 分类变量处理：对于分类变量，需要将其转换为数值型数据。
可以使用哑变量、卡方检验等方法进行处理。
7. 构建虚拟变量：对于门槛效应可能起作用的特定因素，可以将其视为虚拟变量进行处理。
即创建多个不同的水平组合（即“条件”），并根据不同的组合预测结果的变化趋势来检验是否存在门槛效应。
总之，在进行门槛回归之前，进行适当的预处理可以提高结果的可靠性和解释性。
具体而言，需要考虑数据清洗、变量转换、缺失值处理、平衡性检查、数据标准化和分类变量的处理等步骤。
stata门槛回归控制年度
stata门槛回归控制年度Stata是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学和医学等领域。
它提供了强大的数据处理和分析功能，包括回归分析。
在Stata中，门槛回归（threshold regression）是一种用来探索变量之间非线性关系的方法，其中一个或多个阈值值被用来分割数据，分别应用不同的回归模型。
控制年度是指在回归模型中考虑年度变量对结果的影响，并通过控制这些变量来减少可能的混淆因素。
本文将介绍如何在Stata中进行门槛回归，并控制年度变量。
首先，确保你已经安装了Stata软件，并已经准备好要使用的数据。
以下是在Stata中进行门槛回归并控制年度变量的一般步骤：步骤1：导入数据使用Stata的"import"命令或者导入对应格式的数据文件，将数据导入到Stata中。
例如，如果你的数据是以CSV格式保存的，可以使用以下命令导入数据：import delimited "data.csv", clear步骤2：检查数据使用Stata的数据查看命令（例如"describe"或"summarize"）检查导入的数据，确保数据被正确加载，并且变量类型和标签是正确的。
步骤3：设置阈值根据你的研究目的和理论基础，选择一个或多个阈值值来划分数据。
你可以使用Stata中的条件语句来创建一个新的分组变量，例如：gen group = 0replace group = 1 if variable >= threshold这里，"variable"是你要分组的变量名称，"threshold"是你选择的阈值值。
步骤4：进行门槛回归使用Stata的"treatreg"命令进行门槛回归分析。
该命令需要指定因变量和自变量，并使用"if"条件语句指定分组变量。
hansen(1991)门槛回归模型
hansen(1991)门槛回归模型1. 简介Hansen于1991年提出了门槛回归模型，该模型是一种非线性回归模型，用于捕捉因变量在自变量达到一定阈值时出现的转折点。
该模型在经济学、金融学等领域被广泛应用，能够更准确地描述变量间的非线性关系。
2. 模型公式门槛回归模型的公式可以表示为：$$y_i = \alpha + \beta_1x_i + \beta_2(x_i - \tau)_+ +\varepsilon_i$$其中，$y_i$为因变量，$\alpha$为截距项，$\beta_1$为$x_i$的系数，$\beta_2$为门槛变量$(x_i - \tau)_+$的系数，$\varepsilon_i$为误差项，$\tau$为门槛值，$(x_i - \tau)_+$表示$x_i - \tau$的正部。
3. 模型特点门槛回归模型的特点在于能够捕捉因变量在自变量达到一定阈值时的非线性关系。
这种非线性关系在实际问题中经常出现，传统的线性回归模型往往难以准确描述这种关系。
门槛回归模型通过引入门槛变量来刻画阈值效应，更加贴近实际情况。
4. 参数估计对于门槛回归模型的参数估计，通常采用最小二乘法来进行估计。
为了确定门槛值$\tau$的大小，可以通过网格搜索或优化算法来求解。
由于门槛回归模型的非线性特点，参数的估计和模型的拟合需要更加细致的计算和分析。
5. 应用领域门槛回归模型在经济学、金融学、环境科学等领域有着广泛的应用。
在经济学中，门槛回归模型可以用来研究生产率与劳动力数量之间的关系；在金融学中，可以用来分析股票收益率与市场指数之间的非线性关系；在环境科学中，可以用来探讨温室气体排放和气候变化之间的关系。
6. 模型评价对于门槛回归模型的评价，通常需要考虑模型的拟合优度、参数的显著性、门槛值的确定性等指标。
还需要进行残差分析和稳健性检验，以验证模型的适用性和鲁棒性。
7. 总结门槛回归模型是一种能够捕捉非线性关系的回归模型，具有较好的解释能力和预测能力。
Stata面板回归操作过程、基本指令及概要
Stata面板回归操作过程、基本指令及概要在使用Stata过程中，录入面板数据后，一般需要对初始数据进行识别，因此需要首先进行面板数据的识别，其指令为：1.面板数据识别指令：tsset region year案例：②部分初始数据录入数据操作为：②将上述初始数据录入stata后（注意：录入数据及首行只能是英文字母或者数字，不能有汉字），显示如下：③输入指令tsset region year，显示如下结果. tsset region yearpanel variable: region (strongly balanced)time variable: year, 2005 to 2014delta: 1 unit2.面板数据固定效应回归指令：xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,fe案例：录入数据，并进行面板数据识别之后，输入以上指令：xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,fe其中，xtreg为面板回归指令，y为选取的因变量，ers、eqs、x1、x2、x3、x4、x5为自变量，末尾加fe表示为固定效应，如果末尾加re则是随机效应。
上述回归结果显示如下：3.面板数据随机效应回归指令：xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,re4.hausman 检验指令：Hausman检验是固定效应或者随机效应回归之后，需要加入的一个检验，具体指令如下：qui xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,feest store fequi xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,feest store rehausman fe re5.门限回归指令使用门限（或者门槛）回归模型的，只需要在录入数据后，使用以下指令进行回归即可，xthreg为门限回归指令，y eqs x1 x2 x3 x4 x5分别为自变量和因变量，rx和qx括号中的分别为核心解释变量与门限变量，可以一致也可以不一致。
门槛回归模型系列讲解（二）：门槛回归模型完全攻略
门槛回归模型系列讲解（⼆）：门槛回归模型完全攻略⽬录第⼀部分模型背景以及简介history&Hansen第⼆部分优秀论⽂解读1、优秀中⽂论⽂解读2、优秀英⽂论⽂解读第三部分时间序列门槛模型stata操作第四部分⾯板数据门槛模型stata操作4.1 王群勇⽼师xthreg与xtptm命令4.2 连⽟君⽼师xtthres命令第⼀部分模型背景以及简介进⾏回归分析，⼀般需要研究系数的估计值是否稳定。
很多经济变量都存在结构突变问题，使⽤普通回归的做法就是确定结构突变点，进⾏分段回归。
这就像我们⾼中学习的分段函数。
但是对于⼤样本、⾯板数据如何寻找结构突变点。
所以本⽂在此讲解⾯板门限回归的问题，门限回归也适⽤于时间序列。
、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（结构突变）。
作为原因现象的临界值称为门限值。
例如，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。
history&Hansen常见模型如下：门槛回归模型（thresholdregression，也称门限回归）：汉森（Bruce E. Hansen）在门限回归模型上做出了很多贡献。
Hansen于1996年在《Econometrica》上发表⽂章《Inference when a nuisance parameter is not identified under the nullhypothesis》，提出了时间序列门限⾃回归模型（TAR）的估计和检验。
之后，他在门限模型上连续追踪，发表了⼏篇经典⽂章，尤其是1999年的《Threshold effects in non-dynamicpanels: Estimation, testing and inference》（Hansen(1999) ⾸次介绍了具有个体效应的⾯板门限模型的计量分析⽅法, 该⽅法以残差平⽅和最⼩化为条件确定门限值, 并检验门限值的显著性, 克服了主观设定结构突变点的偏误。
重磅!门限回归总结(Eviews版本)
重磅！门限回归总结（Eviews版本）2018-01-2221:01来源|计量经济学服务中心综合整理转载请联系今日，由计量经济学服务中心举办的高级计量经济学及Eviews应用研讨班圆满落幕，此次课程，首次讲解了用Eviews软件处理门限回归等最新内容。
据悉，此次课程于2018年1月20日至1月20日举办，主要讲解了时间序列专题、面板数据专题等内容，涉及面板数据的平稳性、协整、格兰杰以及VAR、SVAR、GARCH等模型，而今日对因子分析和门限回归进行了学习，下面就跟着小编一起来回顾下今天的内容吧！一、Threshold Regression Estimation阈值回归模型描述了一种简单的非线性回归模型。
TR规范很受欢迎，因为它们很容易。
估计和解释，并能产生有趣的非线性和丰富的动力学。
在TR的应用中，有样品分裂，多重平衡。
非常流行的阈值自回归(TAR)和自激励阈值自回归(SETAR)(Hansen1999,2011;波特2003)。
在功能强大的特性中，Eviews有选择最佳阈值TR模型选择工具。
能够从候选列表中，并且能够指定两种状态的变化和非变化的变量。
例如，您可以轻松地指定两种模式的门限模型并允许EViews估计最优变量和参数、阈值、系数和协方差。
并对变化和回归参数的估计。
二、Smooth Threshold Regression EstimationEViews10为它的计量经济和统计特性提供了令人兴奋的新添加和改进。
详情可以阅读重磅首发|Eviews10.0新增的十大功能变化（一）Eviews10.0新版本主要在Eviews软件界面、数据处理（现场数据展示、与R兼容性、与UN、欧盟、BLS等数据接口）、新命令、图形表格和计算等方面均有更新。
新功能：Smooth Threshold Regression EstimationSmooth Transition Autoregressive(STAR)modeling(Teräsvirta,1994)is an extremely popular approach for nonlinear time series analysis.STAR models,which are a special case of Smooth Transition Regression(STR) models,embed regime-dependent linear auto-regression specifications in a smooth transition nonlinear regression framework.EViews tools for estimation of two-regime STR models with unknown parameters for the shape and location of the smooth threshold.EViews estimation supports several different transition functions,provides model selection tools for selecting the best threshold variable from a candidate list,and offers the ability to specify regime varying and non-varying variables and variables that appear in only one regime. To estimate a smooth transition model,Quick/Estimate Equation...from the main EViews menu,select THRESHOLD-Threshold Regression from the main Method dropdown menu near the bottom of the dialog, and click on the Smooth radio button in the Threshold type setting.The options page allows you specify the transition function,covariance estimation method(including various robust estimators),and optimization settings.Following estimation,EViews offers specialized views for the transition function and weights along with support for tests for linearity against STR alternatives and tests of no remaining nonlinearity and parameter constancy,alongside conventional tests for heteroskedasticity and serial correlation.三、Eviews门限回归总结笔记门限回归模型是一种重要的结构变化模型，当观测变量通过未知门限时，函数模型具有分段线性的特征，并且区制发生变化。
(完整word版)STATA面板数据模型操作命令要点
STATA 面板数据模型预计命令一览表一、静态面板数据的STATA办理命令y it i x it it固定效应模型y it x it itit it it随机效应模型（一）数据办理输入数据●tsset code year该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes该命令是认识面板数据构造● summarize sq cpi unem g se5 ln各变量的描绘性统计（统计剖析）● 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）模型的挑选和查验●1、查验个体效应（混淆效应仍是固定效应）（原假定：使用 OLS 混淆模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe关于固定效应模型而言，回归纳果中最后一行报告的 F 统计量便在于查验所有的个体效应整体上明显。
在我们这个例子中发现 F 统计量的概率为 0.0000 ，查验结果表示固定效应模型优于混淆 OLS模型。
● 2、查验时间效应（混淆效应仍是随机效应）（查验方法：LM统计量）（原假定：使用OLS混淆模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5( 加上“ qui ”以后第一幅图将不会体现) ln,re xttest0能够看出， LM查验获取的 P 值为 0.0000 ，表示随机效应特别明显。
可见，随机效应模型也优于混淆 OLS模型。
● 3、查验固定效应模型or 随机效应模型（查验方法：Hausman查验）原假定：使用随机效应模型（个体效应与解说变量没关）经过上边剖析，能够发现当模型加入了个体效应的时候，将明显优于截距项为常数假定条件下的混淆 OLS模型。
可是没法明确划分 FE or RE 的好坏，这需要进行接下来的查验，以下：Step1 ：预计固定效应模型，储存预计结果Step2 ：预计随机效应模型，储存预计结果Step3 ：进行 Hausman查验●qui xtreg sq cpi unem g se5ln,fe est store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe(或许更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)能够看出， hausman查验的 P 值为 0.0000 ，拒绝了原假定，以为随机效应模型的基本假定得不到知足。
门槛模型和断点回归
门槛模型与断点回归在经济学、社会学以及其他社会科学领域中，研究者经常需要处理各种复杂的数据关系，以揭示不同变量之间的内在逻辑。
其中，门槛模型和断点回归作为两种重要的统计方法，被广泛应用于分析变量间的非线性关系，尤其是在处理某些具有临界值或突变点的数据时。
本文将对这两种模型进行详细的探讨，分析它们的理论基础、应用场景以及在实际研究中的价值。
一、门槛模型概述门槛模型（Threshold Model）是一种非线性回归模型，它假设因变量与自变量之间的关系在不同的区间内具有不同的表现形式。
这种模型特别适用于描述那些在某个临界点或门槛值前后发生显著变化的现象。
例如，在经济学中，收入达到一定水平后，消费习惯可能会发生显著变化；在教育心理学中，学生的学习成绩可能会随着投入学习时间的增加到达一个瓶颈期，之后即便再增加学习时间，成绩提升也不再显著。
门槛模型的关键在于确定门槛值的位置以及不同区间内的函数形式。
通常，研究者可以通过数据拟合和统计检验来确定最佳的门槛值。
一旦门槛值确定，就可以使用标准的回归分析方法来估计每个区间内的参数。
二、断点回归概述断点回归（Regression Discontinuity Design，简称RDD）是一种准实验设计方法，用于估计某个处理或干预在断点处的因果效应。
与门槛模型相似，断点回归也关注变量间的非线性关系，特别是那些在处理或干预前后发生突变的情况。
然而，与门槛模型不同的是，断点回归更侧重于利用自然实验或政策实施产生的断点来识别因果效应。
在断点回归设计中，研究者通常假设处理或干预对断点附近的观测值有相似的影响，但对断点两侧的观测值有不同的影响。
通过比较断点两侧的数据变化，研究者可以估计出处理或干预的净效应。
这种方法在政策评估、教育研究和公共卫生等领域具有广泛的应用。
三、门槛模型与断点回归的比较尽管门槛模型和断点回归都关注变量间的非线性关系，但它们在理论基础、应用场景和分析方法上存在一些差异。
门槛回归(阈值回归)
n=θ
2Hale Waihona Puke θ1。将式(3)进一步改写成矩阵形式:YX+X
δ
ne(4)此时模型中的回归参数为(θ,δ
n,γ)。在γ给定的前提下，式(4)中的θ和δ
n是线性关系。因此,根据条件最小二乘估计方法，用X
γ*= [X X
r]对Y回归，得到相应的残差平方和函数如下：
S
n()S
n((),(),)Y'YY'X
以上的检验过程为只有一个门槛值的检验过程，为了能确定是否存在两个门槛值或者是更多的门槛值，我们应当检验是否存在两个门槛值，拒绝L意味着至少存在一个门槛值。
ˆ
2。在确定有两个门槛值后，再寻我们可以假设己经估计ˆ
1，然后开始寻找第二个门槛值
找第三个门槛值，方法都和前面的一样，直至我们不能拒绝零假设。
将模型(1)(2)的形式改写成单一方程形式时,首先需要定义一个虚拟变量d
i(γ)={q
i≤γ} ,此处{g}是一个指示函数( indicator function)，令集合x
i(γ ) =x
id
i(γ)。因此，模型(1) (2)可写成：
y
i'x
i
n'x
i()e
i(3)通过这种添加虚拟变量的方式,可知θ=θ
Hansen(2000)将“门槛回归”模型的基本形式定义为:
y
i
1'x
ie
i,q
i≤γ(1)y
i
2'x
ie
i,q
i>γ(2)其中，作为解释变量的x
i是一个m维的列向量。q
i被称为“门槛变量”，Hansen(2000)认为门槛变量既可以是解释变量x
stata门槛回归指令
stata门槛回归指令（实用版）目录1.门槛回归的概述2.Stata 门槛回归的基本指令3.Stata 门槛回归的选项介绍4.应用实例正文一、门槛回归的概述门槛回归（Threshold Regression）是一种用于分析变量之间非线性关系的统计方法。
它的主要思想是寻找一个阈值，使得变量在这个阈值上下具有不同的变化趋势。
这种方法在处理样本选择、处理效应以及分析截面数据等方面具有广泛的应用。
二、Stata 门槛回归的基本指令Stata 提供了门槛回归的基本指令为：threshold。
使用该指令，用户可以方便地对数据进行门槛回归分析。
以下是一个简单的使用示例：```threshold dep_var ind_var [if] [in] [, absorb(absorb_vars) [options]]```其中：- dep_var：因变量，即要分析的变量；- ind_var：自变量，即门槛变量；- [if] [in]：可选项，指定观测范围；-, absorb(absorb_vars)：可选项，指定控制变量；- [options]：可选项，指定其他分析选项。
三、Stata 门槛回归的选项介绍Stata 门槛回归提供了丰富的选项，用户可以根据需要进行选择。
以下是一些常用的选项：- absorb(absorb_vars)：吸收控制变量，使它们在回归方程中变为常数项；- after(num_obs)：指定门槛回归的分析对象为观测数量大于等于num_obs 的样本；- before(num_obs)：指定门槛回归的分析对象为观测数量小于等于num_obs 的样本；- cluster(cluster_var)：指定聚类稳健标准误，使估计结果具有更强的稳健性；- logit：使用 Logit 函数作为门槛回归的链接函数；- probit：使用 Probit 函数作为门槛回归的链接函数；- lin：使用线性函数作为门槛回归的链接函数；- custom(func)：自定义链接函数，func 为门槛回归的链接函数。
回归分析中常见的“门槛模型”！
回归分析中常见的“门槛模型”！⽂章来源：社经研究社（ID：SES-2019）在回归分析中，我们常常关⼼系数估计值是否稳定，即如果将整个样本分成若⼲个⼦样本分别进⾏回归，是否还能得到⼤致相同的估计系数。
对于时间序列数据，这意味着经济结构是否随着时间的推移⽽改变。
对于横截⾯数据，⽐如，样本中有男性与⼥性，则可以根据性别将样本⼀分为⼆，分别估计男性样本与⼥性样本。
如果⽤来划分样本的变量不是离散型变量⽽是连续型变量，⽐如，企业规模、⼈均国民收⼊，则需要给出⼀个划分的标准，即“门槛值"。
门槛模型是什么门槛效应，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（结构突变）。
作为原因现象的临界值称为门限值。
例如，在应⽤研究中，⼈们常常怀疑⼤企业与⼩企业的投资⾏为不同，那么如何区分⼤企业与⼩企业呢？另外，受到流动性约束的企业与没有流动性约束企业的投资⾏为也可能不同，如何通过债务股本⽐或其他指标来区分这两类企业？再⽐如，发达国家与发展中国家的经济增长规律可能不同，如何通过⼈均国民收⼊这⼀指标来区分⼀个国家发达与否?总之，经济规律可能是⾮线性的,其函数形式可能依赖于某个变量(称为“门限变量")⽽改变。
如果模型的研究对象包含多个个体多个年度，那么就是⾯板门槛模型。
⾯板门槛模型的原理进⾏回归分析，⼀般需要研究系数的估计值是否稳定。
很多经济变量都存在结构突变问题，使⽤普通回归的做法就是确定结构突变点，进⾏分段回归。
这就像我们⾼中学习的分段函数。
门槛回归模型的实质是利⽤门槛值将样本分为两组，只有当两组样本的估计参数显着不同时，才使⽤门槛回归模型，否则说明不存在门槛，使⽤线性模型就可以了，因此必须对模型进⾏显著性检验。
对于⼤样本、⾯板数据如何寻找结构突变点呢？Hansen(1999)考虑了如下的固定效应（fixed effects）的门限回归模型。
其优点体现在：(1)不需要给定⾮线性⽅程的形式，门槛值及其个数完全由样本数据内⽣决定；(2)该⽅法提供了⼀个渐近分布理论来建⽴待估参数的置信区间，同时还可运⽤ bootstrap⽅法来估计门槛值的统计显着性。
门槛回归基本要求
门槛回归基本要求(Hansen,1999)rx(varlist) is the regime-dependent variable. Time-series operators are allowed. （时间序列数据被允许操作）rx() is required.（格式要求）qx(varname) is the threshold variable（门槛变量）. Time-series operators are allowed. qx() is required.If. 如果门槛变量就是核心（主要）解释变量，fdi 既是门槛变量又是解释变量，命令中要写成rx（fdi）和qx（fdi）If not.xthreg y x1 x3, rx(x2)qx(x3) thnum(1) trim(0.05) grid(400) bs(1000)，这样x3是门槛变量.应该是x2对y 之效果受到x3是否大于或小于某一个门槛值之影响thnum(#) is the number of thresholds.（门槛值数量）In the current version (Stata 13), # must be equal to or less than 3. The default is thnum(1).门槛值数量，在当前的Stata 13版本中，数值选取不能大于3，默认值是1grid(#) is the number of grid points. 大样本情况下采用格点法，一般不用关注。
选用默认值即可。
grid() is used to avoid consuming too much time when computing large samples. The default is grid(300).trim(numlist) is the trimming proportion（修正比例）to estimate each threshold. The number of trimming proportions must be equal to the number of thresholds specified in thnum().The default is trim(0.01) for all thresholds. For example, to fit a triple-threshold model, you may set trim(0.01 0.01 0.05).修正比例的数量必须和门槛值数量相同。
门槛回归解释变量、门槛变量、控制变量
门槛回归解释变量、门槛变量、控制变量文章标题：解析门槛回归中的变量类型及其作用导言门槛回归，在统计学和经济学中是一种常用的回归分析方法，它能够更准确地描述变量之间的非线性关系。
在门槛回归分析中，我们需要对门槛回归中涉及的变量类型有一个清晰的认识，包括门槛变量、解释变量和控制变量。
本文将从浅入深地解析这些变量类型，帮助读者更好地理解门槛回归分析的原理及应用。
一、门槛变量的定义及作用1. 门槛变量的概念门槛变量是指在门槛回归分析中起到划分样本群体的作用的变量。
在门槛回归中，我们通常会设定一个阈值，当某一变量的取值超过或不足这个阈值时，就会引发截然不同的影响。
这个具有影响力的变量就是门槛变量。
2. 门槛变量的作用门槛变量的作用在于帮助我们更准确地描述变量之间的非线性关系。
通过设定门槛变量，我们能够将样本分成不同的群体，分别对其进行回归分析，从而得到更加精确的模型拟合结果。
二、解释变量的作用及重要性1. 解释变量的概念解释变量是用来解释因变量变化的原因或影响因素的变量。
在门槛回归分析中，解释变量对于解释门槛变量产生的不同效应至关重要。
2. 解释变量的作用解释变量的作用在于帮助我们理解门槛变量产生的不同效应。
通过引入解释变量，我们能够更清晰地探究门槛变量与因变量之间的关系，深入理解门槛回归模型的内在机制。
三、控制变量的重要性及影响1. 控制变量的概念控制变量是在门槛回归分析中用来控制其他干扰因素的变量。
在门槛回归中，我们需要尽可能地控制其他可能影响因变量的变量，以确保门槛变量和解释变量之间的关系是准确和可靠的。
2. 控制变量的重要性控制变量的重要性在于确保回归模型的准确性和可靠性。
通过控制其他干扰因素，我们能够更加清晰地揭示门槛变量和解释变量对因变量的影响，提高模型的解释力和预测能力。
结论门槛回归分析中的门槛变量、解释变量和控制变量都是不可或缺的重要元素。
它们共同构成了门槛回归模型的基本框架，帮助我们更准确地描述变量之间的非线性关系，并揭示影响因变量变化的内在机制。
stata门槛回归指令
stata门槛回归指令Stata是一款统计软件，被广泛应用于数据分析和统计建模。
在Stata中，门槛回归是一种强大的分析工具，用于解决因果推断问题。
本文将详细介绍门槛回归的指令和使用方法。
门槛回归是一种非线性回归方法，可以帮助我们探究自变量与因变量之间的非线性关系。
在某些情况下，自变量与因变量之间存在着"门槛"值，当自变量超过或低于门槛值时，因变量的变化规律可能会发生明显的改变。
通过门槛回归，我们可以找出这个门槛值，并研究门槛值对因变量的影响。
在Stata中，执行门槛回归需要用到命令"regress"和"ttobit"。
"regress"命令用于拟合阶梯线性回归模型，而"ttobit"命令用于生成截尾回归。
以下是使用门槛回归的详细步骤：第一步是拟合门槛回归模型。
首先，我们需要加载数据集，使用命令"use"或"import"。
然后，使用"regress"命令拟合一个线性回归模型。
例如，我们可以使用以下命令：```regress y x1 x2```其中，"y"是因变量，"x1"和"x2"是自变量。
第二步是使用"ttobit"命令生成截尾回归。
截尾回归模型是门槛回归模型的特殊形式，在这种模型中，因变量被截尾在某个门槛值上。
我们可以使用以下命令：```ttobit y x1 x2, cutoff(c)```其中，"c"是待估计的门槛值。
第三步是使用门槛检验来确定最佳的门槛值。
Stata提供了一些工具来进行门槛检验，包括平均边际效应和F检验。
我们可以使用以下命令计算平均边际效应：```margins, dydx(x1)```其中，"x1"是自变量。
核心解释变量为0 1变量的门限回归
核心解释变量为0 1变量的门限回归门限回归（Threshold Regression）是一种统计建模方法，用于解决变量为0-1变量的回归问题。
在门限回归中，我们通过设置一个阈值（门限值），将样本分成两个组，并使用不同的回归模型来估计每个组的回归系数。
这种方法被广泛应用于经济学、市场调研、医学等领域，在解释变量为0-1变量的情况下可以提供更准确的预测和分析结果。
门限回归的核心思想是，将样本根据解释变量的取值划分为两个组，然后将每个组分别用不同的回归模型进行建模。
这样做的原因在于，当解释变量为0-1变量时，传统的线性回归模型可能无法很好地捕捉两个组之间的差异。
门限回归可以通过对两个组分别建模，更好地描述变量对因变量的影响。
在门限回归中，通常使用的回归模型是阶梯函数形式的。
具体而言，对于解释变量x，可以设定一个阈值θ，当x大于θ时，回归模型拟合为y = β1 + β2x；当x小于等于θ时，回归模型拟合为y = α1 + α2x。
其中，β1、β2、α1、α2是回归系数。
通过门限回归建模，可以得到两个组的回归系数，从而分别估计解释变量对于因变量的影响。
可以利用这些估计结果来评估解释变量的阈值效应，即解释变量在不同取值上对因变量的影响是否存在显著差异。
门限回归的优势在于，相比传统的线性回归模型，它能更好地适应解释变量为0-1变量的情况。
适当地选择阈值，可以更准确地描述解释变量对因变量的影响。
此外，门限回归还可以探索解释变量的非线性效应，例如在低值和高值上的效应是否存在差异。
门限回归的应用非常广泛。
在经济学中，门限回归可以用于研究收入对消费的影响、就业对经济增长的影响等问题。
在市场调研中，门限回归可以用于预测顾客的购买意愿、产品的市场潜力等。
在医学研究中，门限回归可以用于分析某个因素对疾病的风险是否存在显著差异。
门限回归的建模方法有很多。
最简单的方法是通过图形分析来选择阈值。
将解释变量和因变量画在坐标轴上，观察两个组的分布情况，然后选择最佳的阈值。
stata门槛回归指令
stata门槛回归指令一、Stata门槛回归基本概念门槛回归（Threshold Regression）是一种非线性回归方法，它假设因变量在不同区间上具有不同的回归系数。
这种方法有助于分析变量之间的关系，特别是在存在某种转变的情况下。
Stata是一款功能强大的统计分析软件，可以方便地进行门槛回归分析。
二、门槛回归指令及其应用在Stata中，可以使用`xtreg`指令进行门槛回归分析。
具体语法如下：```xtreg 因变量自变量1 自变量2 ...[if 条件][in 范围]，threshold(参数) ```其中，因变量、自变量和条件等可以根据实际研究需求进行调整。
例如，分析某个行业收入与教育、工作经验等变量之间的关系，可以使用以下代码：```xtreg 收入教育工作经验，threshold(10000)```这表示当收入大于10000时，分析教育与收入之间的关系。
三、示例分析：数据与代码演示为了更直观地展示Stata门槛回归的应用，以下是一个简化的示例。
假设我们有一组数据，包括个人收入、教育程度和工作经验。
我们希望分析教育程度对收入的影响，但仅限于收入超过30000的情况。
```clearset obs 100egen income = 10000 * rnormal((.+ 30000) / 100，1)，replaceegen education = 100 * rnormal((.+ 10) / 100，1)，replaceegen work_experience = 100 * rnormal((.+ 10) / 100，1)，replace xtreg income education work_experience，threshold(30000)```运行以上代码后，Stata将输出门槛回归结果，包括教育程度对收入的影响系数及其显著性。
四、注意事项与技巧1.数据准备：在进行门槛回归分析之前，请确保数据符合门槛回归的前提条件，如自变量与因变量之间存在非线性关系。
STATA面板数据模型操作命令要点
STATA面板数据模型操作命令要点D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。
此时，需要采用工具变量法和是使用固定效应模型。
（三）静态面板数据模型估计●1、固定效应模型估计●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe (如下图所示)其中选项fe表明我们采用的是固定效应模型，表头部分的前两行呈现了模型的估计方法、界面变量的名称（id）、以及估计中使用的样本数目和个体的数目。
第3行到第5行列示了模型的拟合优度、分为组内、组间和样本总体三个层面，通常情况下，关注的是组内（within），第6行和第7行分别列示了针对模型中所有非常数变量执行联合检验得到的F统计量和相应的P值，可以看出，参数整体上相当显著。
需要注意的是，表中最后一行列示了检验固定效应是否显著的F统计量和相应的P值。
显然，本例中固定效应非常显著。
●2、随机效应模型估计若假设本例的样本是从一个很大的母体中随机抽取的，且αi与解释变量均不相关，则我们可以将αi视为随机干扰项的一部分。
第6讲门限回归模型ppt课件
横截面门限回归：
xtptm pollution population urbanization_level industrialization, rx(pgdp) thrvar(fdi) regime(1) iters(300) trim(0.01) grid(100)
FE面板பைடு நூலகம்限回归：
xthreg pollution population urbanization_level industrialization, rx(pgdp) qx(fdi) thnum(1) bs(300) trim(0.01) grid(100)
各选项含义：
• xtptm——执行门限面板回归估计 • agg——被解释变量 • trans、labor、market、iae——非核心解释变量（控制变量） • rx(tax)——核心解释变量设定为tax • thrvar(year)——门限变量设定为year • iters(1000)——自举抽样1000次 • trim(0.05)——分组子样本异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个中间参数 • regime(2)——待检验的门限值数量为两个
称命名然后输出
两个指令option的区别： • rx都代表受门限变量影响的核心解释变量； • xthreg命令里的qx代表门限变量，而xtptm命令里的thrvar代表门限变量 • xthreg命令里的thnum代表门限数量，而xtptm命令里的regime代表门限数量 • xthreg命令里的bs代表自举抽样次数，而xtptm命令里的iters代表自举抽样次数 • trim都代表每个门限分组内异常值去除的比例 • grid代表样本网格计算的网格数（不设的话该值为0，设置这个option可以减少运算时间） • xthreg的回归输出要比xtptm更友好：xtptm按变量顺序命名然后输出，xthreg直接按变量名
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门槛回归模型（阈值回归模型）
（1）模型设置
Hansen(2000) 将“门槛回归”模型的基本形式定义为:
i i i e x y +='1θ, q i ≤γ (1)
i i i e x y +='2θ, q i >γ (2)
其中，作为解释变量的x i 是一个m 维的列向量。
q i 被称为“门槛变量”，Hansen(2000)认为门槛变量既可以是解释变量x i 中的一个回归元 ,也可以作为一个独立的门槛变量。
根据其相应的“门槛值”γ,可将样本分成“两类”(two regimes)。
将模型 (1) (2) 的形式改写成单一方程形式时,首先需要定义一个虚拟变量d i (γ)={q i ≤γ} ,此处{g}是一个指示函数( indicator function)，令集合x i (γ ) = x i d i (γ)。
因此，模型(1) (2)可写成：
i i n i i e x x y ++=)(''γδθ (3)
通过这种添加虚拟变量的方式,可知θ=θ2 ,δn =θ2-θ1。
将式(3)进一步改写成矩阵形式:
e +=n δX +X Y γθ (4)
此时模型中的回归参数为 (θ,δn ,γ) 。
在γ给定的前提下，式(4)中的θ和δn 是线性关系。
因此,根据条件最小二乘估计方法，用X γ* = [X X r ]对Y 回归，得到相应的残差平方和函数如下：
Y X X X X Y Y Y S S n n ')'('')),(),(()(*1***γγγγγγδγθγ--==
估计得到的门槛值就是使S n (γ)最小的γ
ˆ。
被定义为: )(min arg ˆγγγn S n
Γ∈= (5) 其中，Γn =Γ∩{ q 1,…,q n }。
Hansen(2000) 将门槛变量中的每一观测值均作为了可能的门槛值，将满足式(5)的观测值确定为门槛值。
当门槛估计值确定之后,那么其他参数值也就能够相应地确定。
2. 显著性检验
门槛回归模型显著性检验的目的是，检验以门槛值划分的两组样本其模型估计参数是否显著不同。
因此，不存在门槛值的零假设为: H0:θ1 =θ2。
同时构造LM 统计量：
)
ˆ()ˆ(0γγn n S S S n L -= (6) 其中，S 0是在零假设下的残差平方和。
由于LM 统计量并不服从标准的分布。
因此，Hansen(2000)提出了通过“自举法”(Bootstrap )来获得渐进分布的想法，进而得出相应的概率p 值，也称为Bootstrap P 值。
这种方法的基本思想是：在解释变量和门槛值给定的前提
下，模拟(Simulate) 产生一组因变量序列，并使其满足N (0 ,2
ˆe
)，其中e ˆ是式(4)的残差项。
每得到一个自抽样样本，就可以计算出一个模拟的LM 统计量。
将这一过程重复1000次，Hansen(1996)认为模拟产生的LM 统计量大于式(6)的次数占总模拟次数的百分比就是“自举
法”估计得到的P 值。
这里的Bootstrap P 值类似于普通计量方法得出的相伴概率P 值。
例如，当 Bootstrap P 值小于0.01时，表示在1 %的显著性水平下通过了LM 检验，以此类推。
3.置信区间
当确定某一变量存在“门槛效应”时，还需要进一步确定其门槛值的置信区间。
即对零
假设 H0 : γγ=ˆ进行检验，“似然比统计量”( Likelihood Ratio Statistic)可表示为：
)
ˆ()ˆ()()(γγγγn n n n S S S n LR -= (7) Hansen (2000)认为，当LR n (γ)≤c (α) = - 2ln(1 -α)时，不能拒绝零假设(α表示显著性水平)。
其中，在 95 %的置信水平下，c (α) 等于7.35。
以上的检验过程为只有一个门槛值的检验过程，为了能确定是否存在两个门槛值或者 是更多的门槛值，我们应当检验是否存在两个门槛值，拒绝L 意味着至少存在一个门槛值。
我们可以假设己经估计1ˆγ，然后开始寻找第二个门槛值2ˆγ。
在确定有两个门槛值后，再寻找第三个门槛值，方法都和前面的一样，直至我们不能拒绝零假设。