Stata门限模型的操作和结果详细解读
stata面板门限模型_3200_conformability_error
stata面板门限模型3200 conformability error1. 引言1.1 概述本文旨在介绍Stata面板门限模型以及涉及到的相关理论背景、数据与方法、结果与讨论以及结论和启示等部分。
通过对面板门限模型的详细解释与实例分析，我们将揭示其作为一种强大统计方法的应用潜力。
1.2 文章结构本文按照以下结构进行组织：首先，在第二部分中，我们将介绍面板数据分析和门限模型背后的基本理论，以帮助读者建立必要的知识框架。
接下来，在第三部分，我们将详细描述数据收集、描述统计和Stata数据准备步骤，并演示如何使用Stata软件实施面板门限模型。
然后，在第四部分中，我们将呈现并讨论面板门限模型的结果，并对敏感性分析和稳健性检验进行进一步探讨。
最后，在第五部分中，我们将总结研究发现并提供对相关政策和决策的启示和建议，并指出进一步研究的方向和可能性。
1.3 目的本篇文章旨在深入探讨Stata面板门限模型的应用和优势，并以一个具体案例来展示其在实际研究中的潜力和意义。
通过本文，读者将了解到如何使用Stata软件实施面板门限模型以及如何解释和分析其结果。
此外，我们还希望通过这篇文章向研究者、政策制定者和决策者们传递面板门限模型所揭示的经济现象和政策效果的重要信息，为相关领域的进一步研究提供有价值的启示和方向。
以上是关于文章“1. 引言”部分内容的详细描述。
2. 理论背景：2.1 面板数据分析：面板数据分析是一种经济学和社会科学研究中常用的方法。
与传统的截面数据（cross-sectional data）和时间序列数据（time series data）不同，面板数据由跨越时间和个体的观察值组成。
通过使用面板数据，我们可以同时考察个体间和时间间的变化，从而更全面地理解变量之间的关系。
2.2 门限模型介绍：门限模型（Threshold Model）是一种广泛应用于经济学和管理学领域的回归模型。
在门限模型中，变量之间的关系在特定阈值点上发生改变。
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STATA是一种常用的统计分析软件，它提供了强大的面板数据模型操作命令，方便用户进行数据分析和模型构建。
面板数据模型是一种可以通过同时考虑跨个体和跨时间的数据集来分析经济和社会现象的方法。
以下是STATA中面板数据模型操作命令的要点：1.面板数据模型设置：STATA中可以通过设置数据集的面板特征，包括个体维度和时间维度。
个体维度通常表示被观测的个体，如公司、国家等；时间维度通常表示观测的时间周期，如年度、季度等。
可以使用STATA中的面板数据命令，如“xtset”来设置面板数据的个体和时间维度。
2.面板数据统计描述：面板数据模型中，首先需要对数据进行统计描述，了解变量的分布情况和相关性。
可以使用STATA中的“xtsum”命令进行面板数据的统计描述，包括平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，还可以使用“xtcorr”命令计算变量之间的相关系数。
3.面板数据的面板单位固定效应模型：面板单位固定效应模型是面板数据模型中常用的一种方法，可以通过控制个体特定的时间不变因素来估计个体变量对于其他变量的影响。
可以使用STATA中的“xtreg”命令来估计面板单位固定效应模型。
在命令中需要指定固定效应变量，并使用特殊符号“i.”加在变量名称前。
4.面板数据的面板时间固定效应模型：面板时间固定效应模型是面板数据模型中另一种常用的方法，可以通过控制时间特定的个体不变因素来估计时间变量对于其他变量的影响。
可以使用STATA中的“xtreg”命令来估计面板时间固定效应模型。
在命令中需要指定固定效应变量，并使用特殊符号“t.”加在变量名称前。
5.面板数据的随机效应模型：随机效应模型是面板数据模型中一种较为灵活的方法，可以同时估计个体和时间变量的影响。
可以使用STATA中的“xtreg”命令来估计面板数据的随机效应模型。
在命令中需要加入“, re”选项来指定估计随机效应模型。
6.面板数据的固定效应与随机效应比较：面板数据模型中，固定效应和随机效应模型都是常用的方法，但它们对于个体不变因素的处理方式不同。
(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。
S门限模型的操作和结果详细解读
S门限模型的操作和结果详细解读文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）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：。
？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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
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-dynamic panels: Estimation, testing and inference》，2000年的《Sample splitting and threshold estimation》和2004年与他人合作的《Instrumental Variable Estimation of a Threshold Model》。
在这些文章中，Hansen介绍了包含个体固定效应的静态平衡面板数据门限回归模型，阐述了计量分析方法。
方法方面，首先要通过减去时间均值方程，消除个体固定效应，然后再利用OLS（最小二乘法）进行系数估计。
如果样本数量有限，那么可以使用自举法（Bootstrap）重复抽取样本，提高门限效应的显著性检验效率。
在Hansen（1999）的模型中，解释变量中不能包含内生解释变量，无法扩展应用领域。
Caner和Hansen在2004年解决了这个问题。
他们研究了带有内生变量和一个外生门限变量的面板门限模型。
与静态面板数据门限回归模型有所不同，在含有内生解释变量的面板数据门限回归模型中，需要利用简化型对内生变量进行一定的处理，然后用2SLS（两阶段最小二乘法）或者GMM（广义矩估计）对参数进行估计。
当然，有关门限回归模型的最新研究，还可以参考《Inflation and Growth: New Evidence From a Dynamic Panel Threshold Analysis》（Stephanie Kremer，Alexander Bick，Dieter Nautz，2009）。
二、计量模型的假设、估计和检验
略
三、门限面板模型回归估计stata操作指南——基于王群勇xtptm程序
有关这个程序的有效性，我们不去追究，就认为它是正确的程序。
（一）前期准备
1、拥有一台能联网的电脑；
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索；
3、下载xtptm.zip文件包（请自行搜索），解压缩，复制到X:\Program Files\Stata12.0(full)\ado文件夹下，单独使用一个文件夹，最好直接使用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（每次重新打开stata都需要指定这个路径），输入命令（可以不包含点和空格“. ”，直接使用命令）：
. cd "D:\Program Files\Stata12.0(full)\ado\xtptm"
D:\Program Files (x86)\Stata12_winX86_x64\ado\xtptm
以上路径需要根据自己的实际情况指定；
5、下载相关文件，输入命令：
. findit moremata
回车，弹出帮助文件，依次将“Web resources from Stata and other users”下面的11个链接打开，点击相应安装按钮，下载安装。
其中，第六个链接安装结束后会提示安装出现问题，不用管。
因为指定了程序路径（cd那个命令），安装完成后，xtptm文件夹会增加很多文件。
至此，准备工作做完了。
（二）门限回归实例
1、到此【下载数据】。
这个数据包括29个个体（省份），21个年度（1990-2010），是一个平衡面板数据。
将数据复制粘贴到Stata数据库中。
方法是：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，点击保存，将数据保存到xtptm文件夹内。
这样以后每次都可以直接打开这个数据文件（仍需要用cd命令指定门限程序的路径）。
关闭数据编辑框，进行下面
的操作。
2、设定个体与时间，如果个体名称是字符，还需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 #设定个体和时间分别由prov和year变量的数据表示最终数据列表如图所示。
3、执行门限回归，输入如下命令：
. xtptm agg trans labor market iae, rx(tax) thrvar(year) iters(1000) trim(0.05) grid(100) regime(2)
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
4、转到【回归结果说明】
4、回归结果说明
这个程序只能绘制第一个门限值的检验图。
命令为：. _matplot LR, colume (1 2)
#注意：LR后面没有#号。