3. 连玉君——面板门槛的介绍
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--------------------------------------------------------------------------------Stata 学术论文专题 --------------------------------------------------------------------------------主讲人：连玉君 副教授 单 电 博 主 微 位：中山大学岭南学院金融系 邮: arlionn@163.com 客: http://blog.cnfol.com/arlion 页：http://goo.gl/tRXba 博：http://weibo.com/arlionn
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*----ຫໍສະໝຸດ Baidu------*-Key points: * * (1) gamma 是未知的, 将通过数据的特征自动估计出来； * (2) 可以很方便地扩展多多个门槛的情形 *-另一种表述方式： * * y[it] = u[i] + b1*X[it]*I(q[it]<=gamma) * + b2*X[it]*I(q[it]>gamma) + e[it]
(2)
*-估计方法： * 在样本区间内遍试所可能的 q[it] 值，拟合的最好的就是所需的届点 * *-检验方法： * Bootstrap，因为在原假设下，参数 gamma 是未知的； * 详见: Stata 高级视频, B9_MC_BS.do * *-命令： xtthres 和 xttr_graph *------------*-1.1.3 应用 *-连玉君, 程建. * 不同成长机会下资本结构与经营绩效之关系研究, 当代经济科学, 2006年02期. *-李平,许家云. * 国际智力回流的技术扩散效应研究——基于中国地区差异及门槛回归的实证分析. * 经济学(季刊). 2011年3期 *-李梅,柳士昌 * 对外直接投资逆向技术溢出的地区差异和门槛效应 * 管理世界. 2012年第1期 *-刘胜强,刘星. * 董事会规模对企业R&D投资行为的门槛效应分析. * 预测. 2010年6期
local m "full left right" esttab `m', mtitle(`m') *-------------*-虚拟变量回归：Chow Test 的基本思想 *-如果知道断点 gen d = (t>50) gen xd = x*d reg y x xd est store true50 *-如果不知道断点 gen gen reg est gen gen reg est gen gen reg est gen gen reg est d10 = (t>10) xd10 = x*d10 y x xd10 store t10 d20 = (t>20) xd20 = x*d20 y x xd20 store t20 d30 = (t>30) xd30 = x*d30 y x xd30 store t30 d60 = (t>60) xd60 = x*d60 y x xd60 store t60 // 假设 t=10 在 t=50
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*-面板门槛模型 *---------------------------------------------* Hansen, B., 1999. * Threshold effects in non-dynamic panels: * Estimation, testing, and inference. * Journal of Econometrics, 93(2):345-368. *---------------------------------------------*-主要方法 *- Panel Threshold Model: xtthres *- Bootstrap *- FE (Fixed Effect Model): xtreg, fe global path "`c(sysdir_personal)'PX_papers" //定义课程目录 cd "$path\Hansen_1999" adopath + "$path\adofiles" // 进入本讲目录 // 自编程序
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// 假设 t=20
// 假设 t=30
// 假设 t=60
local m "full t10 t20 t30 true50 t60" esttab `m', mtitle(`m') s(r2 rss ll) nogap compress
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*-典型的处理方法 * 加入解释变量的二次项，如 reg y x x^2 * 加入虚拟变量和交乘项，如 reg y x d d*x * 分组回归 *----------* 存在的问题：x 与 x^2 往往是高度共线性的； * 如何确定分组界点？错误的界点会导致严重的偏误 *-------*-1.1.2 面板门槛模型的设定 shellout "$path\Refs\Hansen_1999.pdf" * * * * ***{ u[i] + b1*X[it] + e[it] y[it] = { { u[i] + b2*X[it] + e[it] y[it] -- 被解释变量 X[it] -- 解释变量 q[it] -- 门槛变量 if q[it]<=gamma (1) if q[it]> gamma (d=1 if top1>0.5)
*-原始论文 shellout "$path\Refs\Hansen_1999.pdf" *-中文介绍 shellout "$path\Refs\连玉君_08_Panel_Data.pdf"
*-------------------*-> 面板门槛模型 *-------------------*----------*-1.1 简介 *-------*-1.1.1 结构突变问题 *--------------------*-结构变化问题非常普遍 *-人力资本与经济增长 *-第一大股东持股比例与公司价值 *-资本结构与公司价值 *--------------_| 型, 扁 S 型 倒 U 型 倒 U 型
*-------------*-1.2 估计方法: 一份模拟的数据
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*-评论： * (1) 在 t=50 处，RSS 是最小的，LL 和 R2 都是最大的 * (2) 在 t!=50处，模型的参数估计偏差很大, * 这意味着传统的估计方法可能存在严重偏误(事先指定断点位置) * 当然，离 t=50 越近，RSS 也越小，这对建模有一定的启示 * (3) 更为合理的方法？ *------------------*-网格搜索结构突变点 gen rss = . forvalues i=5/95{ gen di = (t>`i') gen xdi = x*di qui reg y x xdi qui replace rss = e(rss) in `i' drop di xdi } sort rss list rss t in 1/5 *-图示 line rss t, xline(50,lp(dash) lw(thick)) /// lw(thick) xlabel(0(10)100) sort
*----------*-两个突变点 *-生成模拟数据 clear set seed 1357 // 种子值，只是为了保证结果可重现 set obs 2000 gen t = _n // t=1,2,3... gen e = invnorm(uniform()) if t<=100 // e~N(0,1) gen x = 3*invnorm(uniform()) if t<=100 // x~N(0,3^2) gen y = . tsset t replace y = 1 + 2*x + e if t<=100 replace y = 1 + -2*x + e if t>30&t<=60 replace y = 1 + 4*x + e if t>60&t<=100 save xtthres_sim2.dta, replace // 保存一份模拟数据 scatter y x scatter y t if t<=100 // 看不出规律
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*--------------*-模拟数据的生成：单一门槛 *-模拟方法详见: Stata 高级视频, B9_MC_BS.do clear set obs 100 set seed 123456 gen e = invnorm(uniform()) // e~N(0,1) gen x = 3*invnorm(uniform()) // x~N(0,3^2) gen t = _n // t=1,2,3... gen y = . tsset t replace y = 1 + 2*x + e replace y = 1 + -2*x + e if t>50 save xtthres_sim1.dta, replace *------------*-基本统计分析 scatter y t scatter y x reg est reg est reg est y x store full y x if t<=50 store left y x if t>50 store right
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--------------------------------------------------------------------------------Stata 学术论文专题 --------------------------------------------------------------------------------主讲人：连玉君 副教授 单 电 博 主 微 位：中山大学岭南学院金融系 邮: arlionn@163.com 客: http://blog.cnfol.com/arlion 页：http://goo.gl/tRXba 博：http://weibo.com/arlionn
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*-估计方法： * 在样本区间内遍试所可能的 q[it] 值，拟合的最好的就是所需的届点 * *-检验方法： * Bootstrap，因为在原假设下，参数 gamma 是未知的； * 详见: Stata 高级视频, B9_MC_BS.do * *-命令： xtthres 和 xttr_graph *------------*-1.1.3 应用 *-连玉君, 程建. * 不同成长机会下资本结构与经营绩效之关系研究, 当代经济科学, 2006年02期. *-李平,许家云. * 国际智力回流的技术扩散效应研究——基于中国地区差异及门槛回归的实证分析. * 经济学(季刊). 2011年3期 *-李梅,柳士昌 * 对外直接投资逆向技术溢出的地区差异和门槛效应 * 管理世界. 2012年第1期 *-刘胜强,刘星. * 董事会规模对企业R&D投资行为的门槛效应分析. * 预测. 2010年6期
local m "full left right" esttab `m', mtitle(`m') *-------------*-虚拟变量回归：Chow Test 的基本思想 *-如果知道断点 gen d = (t>50) gen xd = x*d reg y x xd est store true50 *-如果不知道断点 gen gen reg est gen gen reg est gen gen reg est gen gen reg est d10 = (t>10) xd10 = x*d10 y x xd10 store t10 d20 = (t>20) xd20 = x*d20 y x xd20 store t20 d30 = (t>30) xd30 = x*d30 y x xd30 store t30 d60 = (t>60) xd60 = x*d60 y x xd60 store t60 // 假设 t=10 在 t=50
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*-面板门槛模型 *---------------------------------------------* Hansen, B., 1999. * Threshold effects in non-dynamic panels: * Estimation, testing, and inference. * Journal of Econometrics, 93(2):345-368. *---------------------------------------------*-主要方法 *- Panel Threshold Model: xtthres *- Bootstrap *- FE (Fixed Effect Model): xtreg, fe global path "`c(sysdir_personal)'PX_papers" //定义课程目录 cd "$path\Hansen_1999" adopath + "$path\adofiles" // 进入本讲目录 // 自编程序
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*-典型的处理方法 * 加入解释变量的二次项，如 reg y x x^2 * 加入虚拟变量和交乘项，如 reg y x d d*x * 分组回归 *----------* 存在的问题：x 与 x^2 往往是高度共线性的； * 如何确定分组界点？错误的界点会导致严重的偏误 *-------*-1.1.2 面板门槛模型的设定 shellout "$path\Refs\Hansen_1999.pdf" * * * * ***{ u[i] + b1*X[it] + e[it] y[it] = { { u[i] + b2*X[it] + e[it] y[it] -- 被解释变量 X[it] -- 解释变量 q[it] -- 门槛变量 if q[it]<=gamma (1) if q[it]> gamma (d=1 if top1>0.5)
*-原始论文 shellout "$path\Refs\Hansen_1999.pdf" *-中文介绍 shellout "$path\Refs\连玉君_08_Panel_Data.pdf"
*-------------------*-> 面板门槛模型 *-------------------*----------*-1.1 简介 *-------*-1.1.1 结构突变问题 *--------------------*-结构变化问题非常普遍 *-人力资本与经济增长 *-第一大股东持股比例与公司价值 *-资本结构与公司价值 *--------------_| 型, 扁 S 型 倒 U 型 倒 U 型
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*----------*-两个突变点 *-生成模拟数据 clear set seed 1357 // 种子值，只是为了保证结果可重现 set obs 2000 gen t = _n // t=1,2,3... gen e = invnorm(uniform()) if t<=100 // e~N(0,1) gen x = 3*invnorm(uniform()) if t<=100 // x~N(0,3^2) gen y = . tsset t replace y = 1 + 2*x + e if t<=100 replace y = 1 + -2*x + e if t>30&t<=60 replace y = 1 + 4*x + e if t>60&t<=100 save xtthres_sim2.dta, replace // 保存一份模拟数据 scatter y x scatter y t if t<=100 // 看不出规律
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*--------------*-模拟数据的生成：单一门槛 *-模拟方法详见: Stata 高级视频, B9_MC_BS.do clear set obs 100 set seed 123456 gen e = invnorm(uniform()) // e~N(0,1) gen x = 3*invnorm(uniform()) // x~N(0,3^2) gen t = _n // t=1,2,3... gen y = . tsset t replace y = 1 + 2*x + e replace y = 1 + -2*x + e if t>50 save xtthres_sim1.dta, replace *------------*-基本统计分析 scatter y t scatter y x reg est reg est reg est y x store full y x if t<=50 store left y x if t>50 store right