双重檫值模型:考虑是否存在第二个门槛值,自变量超过第一个门槛后效应消失,但超过第二个门槛又出现效应。可以建立双门槛模型进行检验。
细分 subsample:将超过第一个门槛的值细分为多个子样本,查看在不同取值区间,自变量的效应是否存在差异或新的变化趋势。
非线性效应:采用二次项等方式,检验自变量对因变量的效应是否存在非线性关系,以更好拟合门槛区域的数据特征。

我引入过二次项，同时自变量和因变量的图像以及二次项系数都表明是倒u型，单门槛模型是显著的，双门槛不存在，所以单门槛模型结果就是超过了门槛值部分自变量对因变量不显著，这该怎么解释呢？