S门限模型的操作和结果详细解读
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。
简述s型曲线的计算过程
简述s型曲线的计算过程S型曲线，也称为S形增长曲线或S型增长模型，是一种常见的数学模型，用于描述某个变量随时间逐渐增长，并最终趋于稳定的过程。
它的名称来源于它所呈现的曲线形状，曲线起初缓慢增长，然后迅速增加，最后再度减缓趋于平缓。
S型曲线在经济学、生物学、市场营销等领域具有广泛应用，可以帮助我们更好地了解一些复杂的变量增长过程。
S型曲线可以用一个数学函数来描述，其中最常用的是 logistic 方程。
logistic 方程可以用以下公式表示：y = L / (1 + e^(-k(x-x0)))在这个公式中，y 是变量的值，L 是曲线的顶点值，k 是增长的速度，x0 是曲线的中点，e 是自然对数的底数。
公式中的变量 x 表示时间。
首先，我们需要确定数值 L、k 和 x0 的值。
这些值可以通过研究或实验数据来获得，也可以通过拟合曲线来估计。
L 表示曲线所能达到的最高值，k 表示增长速度的快慢，x0 表示曲线的中点位置。
这些值的确定将直接影响到曲线的形状和趋势。
接下来，我们可以使用计算机软件或计算器来计算每个时间点的变量值。
以 Excel 为例，我们可以依次输入时间点的值（x 值），然后使用 logistic 方程来计算对应的 y 值。
例如，假设我们选定的时间点为0、1、2、3、4、5，那么我们需要在Excel 中创建一个包含这些时间点的列。
接着，在某个单元格中输入 logistic 方程的公式，并将 L、k和 x0 的值替换到公式中相应的位置。
然后，使用填充函数将这个公式应用到时间点列中的每个单元格，即可得到每个时间点对应的变量值。
在计算过程中，我们可以发现，随着时间的增长，曲线的增长速度逐渐加快，直到达到拐点后开始减缓，最终趋于稳定。
这反映了变量在逐渐接近其最大值时的变化过程。
计算得到的变量值可以进一步用于分析和预测。
我们可以绘制S型曲线图来观察曲线的形状和变化趋势。
通过观察曲线的拐点，可以推断变量增长的临界点或分水岭。
s型控制曲线
s型控制曲线S型控制曲线（S曲线）是一种常用的管理工具，它通过图形化展示目标的变化趋势，帮助我们更好地理解和掌握问题的发展进程。
本文将从定义、应用领域、特点以及使用方法等方面详细介绍S型控制曲线，希望读者通过本文的阅读能够对S型控制曲线有更深入的了解。
首先，我们来定义一下S型控制曲线。
S型控制曲线是一种呈S形状的曲线，它图形化地展示了目标在不同阶段的增长或变化趋势。
S型控制曲线由三个阶段组成，分别是起始阶段、增长阶段和平稳阶段。
起始阶段是指目标在初始阶段变化缓慢，增长较慢；增长阶段是指目标增长速度加快，快速增长；平稳阶段是指目标增长达到饱和状态，增长速度趋于稳定。
S型控制曲线在各个领域都有广泛的应用。
在市场营销中，S型控制曲线可以用来分析产品销售的趋势，帮助企业预测和制定销售策略。
在项目管理中，S型控制曲线可以用于项目的进度控制和资源分配，帮助项目团队及时调整工作计划，确保项目按时完成。
在人力资源管理中，S型控制曲线可以用来评估员工的绩效变化，制定员工激励和晋升计划。
S型控制曲线具有一些明显的特点。
首先，曲线形状稳定，能够准确反映目标的增长趋势。
其次，曲线具有延迟效应，即目标在起始阶段增长缓慢，然后在增长阶段迅速加速，最后在平稳阶段趋于稳定。
最后，曲线的拐点位置可以用来预测目标的最终状态，帮助我们制定相应的策略和措施。
那么，如何使用S型控制曲线呢？首先，我们需要明确目标和可量化的指标。
其次，根据目标的特性和实际情况选择合适的S型控制曲线模型。
然后，收集相关数据并进行分析，画出S型控制曲线。
最后，根据曲线的变化趋势制定相应的战略和措施，以实现目标的快速增长和稳定发展。
综上所述，S型控制曲线是一种重要的管理工具，它能够帮助我们更好地理解和掌握目标的发展过程。
通过对S型控制曲线的应用，我们可以预测趋势、制定策略、实现目标。
希望读者通过本文的阅读，对S型控制曲线有更深入的认识，并将其应用于实际工作中，取得更好的管理效果。
常见的网络病毒模型总结
SI
S
t
I
t
AI
At
I
t
IS
I
t
I
t
dR t
dt
I
RS
R
t
dAt
dt
S
t
At
AI
At I
t
模型的参数定义如下：
2) N：输入率，代表了网络中新计算机的进入；
3) ：非染病因素的死亡率；
4) SI ：易感计算机的感染率； 5) AI ：新病毒开始的解毒计算机的感染率； 6) ：感染计算机的移出率； 7)IS ：感染计算机的移出率； 8)RS : 由于一个操作的干预而移出的移出率； 9) ：易感计算机进入解毒类的移出率。此过程是在易感计算机和解毒类
“免疫”的结点或者死亡的结点，又以某一生还比率 μ 变成了易感染者，换言之部
分于感染而失去的结点在时间 t 时，又加入到易感染者行列，这就是 SIRS 模型
dI t I t S t I t
dt
dS t
dt
S
t
I
t
R
t
1.6
dR t I t R t
dt
其中的 μ 为消失（Removed）后结点的变为易感染者的生还率变量，其他的
dt
t0
大的条件：
S0I0
I0
0即
S0
。也就是说易感染的数目只有大于门限
值，病毒才可能流行，若
S0
，那么病毒是流行不起来的，而这一点与
Kermack-Mckendrick 的结论是一致的。
5.SAIR 模型
数学模型描述是：
dS t
dt
N
t
S
t
(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。
(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。
空间滞后门限模型的估计和应用
03
空间滞后门限模型的应用
宏观经济领域
预测经济趋势
通过空间滞后门限模型，研究者 可以有效地预测经济趋势和未来 经济走向。这种模型能够考虑地 理位置和空间相关性的影响，从 而更准确地反映经济活动之间的 联系。
评估政策影响
空间滞后门限模型可以用于评估 政策对不同地区经济的影响。例 如，通过模型分析不同地区的税 收政策对经济发展的影响，有助 于政府制定更加科学合理的经济 政策。
门限模型的概念与类型
门限模型是一种非线性模型，其核心思想是将 变量间的关系划分为不同的阈值区间，每个区 间对应不同的模型形式。
研究现状评述
01
空间滞后门限模型的 应用范围
空间滞后门限模型广泛应用于地理学 、经济学、环境科学等领域，用于研 究空间自相关性和非线性关系。
02
当前研究的主要贡献
目前，已有大量文献对空间滞后门限 模型的理论基础、模型估计和检验方 法进行了深入研究，为该领域的发展 做出了重要贡献。
可解释性强
03
空间滞后模型的参数具有明确的经济学含义，便于解释和解读
。
空间滞后模型的重要性
处理空间自相关问题
在许多实际问题中，观测值之间可能存在空间自相关问题， 如相邻地区的经济指标可能相互影响。空间滞后模型为这类 问题提供了有效的解决方法。
提供政策启示
通过对空间滞后模型的分析，可以为政策制定提供有益的启 示，例如在制定区域经济发展政策时，需要考虑地区间的相 互影响。
拓展模型应用领域
空间滞后门限模型在经济学、 地理学等领域具有广泛的应用 前景，未来可以进一步拓展其
应用范围。
改进模型效率
目前空间滞后门限模型的估计 方法尚不够完善，未来可以进 一步改进模型的估计效率，提
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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。
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 fro m 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。