S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。
豪斯曼的门槛方法结果解读
豪斯曼的门槛方法结果解读豪斯曼的门槛方法（Hausman's Threshold Method）是一种用于检测和处理回归模型中的异方差性（heteroscedasticity）的技术。
这种方法由美国经济学家James E. Hausman在1978年提出，旨在解决普通最小二乘法（OLS）在存在异方差性时估计的不准确性。
异方差性指的是在不同的观测值上，误差项的方差不同。
在回归分析中，如果误差项存在异方差性，那么普通最小二乘法的估计结果可能会产生偏误，因为OLS假设误差项具有恒定的方差。
豪斯曼的门槛方法通过引入一个门槛变量来解决这个问题，这个门槛变量通常是解释变量中的一个，用来划分观测值，使得在门槛的两侧，误差项的方差是恒定的。
豪斯曼的门槛方法的结果解读通常包括以下几个方面：1. 门槛效应的存在性：首先，需要判断门槛效应是否存在。
如果存在，这意味着解释变量中的一个或多个对误差项的方差有显著影响。
2. 门槛变量的选择：确定哪个解释变量作为门槛变量。
这通常是通过模型选择过程来确定的，比如使用似然比检验或沃尔德检验来选择最佳门槛变量。
3. 门槛值的确定：确定了门槛变量后，需要确定门槛值。
这通常是通过最大化似然函数或使用交叉验证来确定的最佳门槛值。
4. 回归结果的解读：在确定了门槛值后，需要对回归结果进行解读。
这包括估计系数的符号、大小和统计显著性，以及模型的拟合优度、预测能力等。
5. 异方差性的影响：豪斯曼的门槛方法可以帮助我们了解异方差性对回归估计的影响。
如果门槛方法显著改善了模型的估计，那么可以认为异方差性对原始的OLS估计有显著的影响。
6. 实证经济学的含义：豪斯曼的门槛方法不仅是一个统计技术，它还具有重要的实证经济学含义。
例如，门槛效应可能表明在不同的水平上，经济行为或政策的效果是不同的。
总之，豪斯曼的门槛方法的结果解读需要综合考虑统计显著性、经济意义以及模型的预测能力等多个方面，以得出合理的经济学结论。
门限自回归模型中门限和延时的小波识别
门限自回归模型中门限和延时的小波识别一、门限自回归模型中门限和延时的小波识别1、门限自回归模型门限自回归模型(TAR，Threshold Autoregression Model)是一个简单的相关模型，用于描述变量X在被观测时间t和被观测时间t-1之间的相关性，该模型可以用来预测有限点Y的值，从而对潜在趋势顺利进行拟合。
TAR模型基于门限的概念，其制定的基本假设是：在某些观测时间，观测结果会根据其在上一个观测时间的结果而发生变化，也就是说，同一空间中观测值的变化率（SVR）实际上与前一观测结果相关。
2、门限与延时小波将小波分析应用于门限自回归模型中，可以获得较高的准确率，其原理是利用小波的平均稳定性、稳健性和多重尺度。
具体来说，通过在门限自回归模型中插入一个延时小波盒，可以使模型在噪声大的情况下更加稳健。
小波的重要特征之一就是其均衡性：即在一段时间内，对一个序列的值的平均值和标准差均比较稳定。
因而，如果要使用噪声大的序列进行模型拟合，那么我们就可以在自回归模型内部插入一个小波盒，这样就能够抵消噪声的影响，从而有效地提高模拟的准确性。
3、门限的特点延时小波的应用可以在门限自回归模型中得到实现，其基本特征就是门限的存在，它将模型中的延时项和自变量项划分开来，使得门限联合模型可以通过改变输入自变量来改变延时项的执行行为，从而更有效地拟合序列中的潜在趋势。
另外，研究发现，门限联合模型具有自回归要求得到无偏估计的优点，这使得该模型较其他有限自回归模型更容易拟合序列。
4、应用通过将门限自回归模型和延时小波应用于序列拟合，可以使得拟合的精度和稳健性大大增加。
为了更加准确地实现此目的，需要对门限和延时的许多参数进行有效的调整，以便更好地模拟数据的趋势。
如果正确地配置了这些参数，就可以有效地提供减小误差并实现稳健性的序列拟合效果。
因此，门限自回归模型和延时小波的结合，已经成为当前序列拟合的首选方法。
门限模型中的模型平均估计方法
门限模型中的模型平均估计方法门限模型是广泛使用的技术，它可以用于处理两个群体之间的离散型数据。
门限模型不仅可以处理数据，还可以进行预测，分析和找出其中的规律。
为了更准确地预测结果，需要进行模型平均估计。
下面是10条关于门限模型中模型平均估计方法的详细描述：1. 了解模型平均估计的重要性门限模型中的模型平均估计是指使用多个模型来进行预测，并对这些模型的结果进行平均处理。
这个过程可以提高预测的准确性和稳定性。
2. 理解模型的不确定性在使用门限模型时，需要注意到模型的不确定性，这包括模型参数、数据和模型本身的不确定性。
处理这些不确定性的方法之一是模型平均估计。
3. 选择适合的模型集合模型平均估计需要选择合适的模型集合，这些模型应具有不同的参数和特征，以便在不同情况下提供更准确的预测。
4. 使用信息标准选择模型可以使用信息标准，如AIC和BIC，来选择候选模型，这些标准可以帮助确定哪些模型是最优的。
5. 对模型进行权值分配对于多个模型的情况，需要对这些模型进行权值分配，以反映每个模型在总体预测中的贡献。
这些权值可以基于似然函数或信息标准来计算。
6. 实施模型的组合方法模型平均估计需要实施模型的组合方法。
诸如简单平均、加权平均、贝叶斯模型平均等方法都可用于此目的。
7. 选择可行性的方法根据数据和模型的特征，可以选择不同的组合方法。
使用贝叶斯模型平均方法时需要先使用马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）技术进行后验分布估计。
8. 对预测进行评估完成模型平均估计后，需要对预测进行评估。
这可以通过预测准确性和稳定性的度量来完成。
9. 确认最终的预测结果通过选择可靠的模型集合、确保适当的权值分配和组合方法，以及评估预测的准确性和稳定性，可以提高最终的预测结果的可靠性。
10. 维护模型平均估计的透明度和可重复性为了确保模型平均估计的透明度和可重复性，在选择模型集合、权值分配和组合方法时应记录并报告相关的信息。
这将有助于其他人理解你的分析过程，并尝试复制你的结果。
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。
“S”形曲线模型在奥运安保情报中的应用
回顾 历 届 奥 运 会 的安 全 问题 ，曾频 频 发 生 自然 灾 害 和 人 为 事 故 。 １７ ９ ２年 慕 尼 黑 奥运 会 “ 九 月 流 血 事 件 ” 怖 组 织 “ 色 九 月 ” 以 色 黑 。 恐 黑 将 列 运 动 员 胁 迫 为 人质 ，造 成 １ 名 以 色 列 人 ， 名 德 国警 察 和 ５名恐 怖 １ １ 分 子 死 亡 ： ９ ６年 美 国 亚 特 兰 大 奥 运会 上，奥 林 匹克 公 园炸 弹爆 炸 造 １９ 成 １ 死亡，０ 人 １０多 人 受 伤 。 由 于 这 些 流 血 事 件 的发 生 及 严 峻 的 国 际 安 全形 势， 全 在 北 京 ２ ０ 安 ０ ８奥 运 会 的 举 办 中 显 得越 来 越重 要 。做好 奥
【 摘 要 】 如今 的 世界 ， 够 举 办 奥运 会 已 经成 为一 个 国 家的 国 际形 象和 综 合 国力 的 象征 。 全 问题 是 举 办 奥 运 会 的 生 命 线 ， 情报 信 息 在 能 安 而 是 奥 运 会 安 全 工 作 的 生 命 线 和 重要 警 务 资 源 ， 强情 报 信 息 工作 是 应 对 奥 运 期 间安 全 形 势 的 迫 切 需 要 。 运 会 已经 圆满 闭幕 ， 运 安 保 工 作 亦 加 奥 奥 圆满 完 成 ， 安 保 工 作 中 积 累 的 成 功 经验 为担 任 其 他 重 大活 动 安 保 工 作 任 务 的 有 关 单 位 提 供 了借 鉴 。 文 通 过 “ ” 曲线 建 立 了某 地 区刑 事 案 在 本 ｓ形 件 发 案 数 的 预 测 与控 制模 型 ． 据 模 型 分析 找 到 了控 制 刑 事 案 件 增 长 的时 间段 ， 当地 奥 运 安 保 工 作 提供 了参 考 ， 结 合 实 际给 全 运 会 、 根 给 并 国庆 、
常见的网络病毒模型总结
SI
S
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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。
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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。
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 E s t i m a t i o n o f a T h r e s h o l d M o d e l》。
？
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，提高门限效应的显着性检验效率。
？
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 K r e m e r，A l e x a n d e r B i c k，D i e t e r N a u t z，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、下载文件包（请自行搜索），解压缩，复制到X:\Program
Files\(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\(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【】。
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 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——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【】
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。