请问连老师关于面板门限回归~

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收藏 2012-12-25

最近采用老师的模型做了一篇论文，投出去后专家给出外审意见如下：采用门限模型后，所做的估计是FE还是RE的，为什么？各地区的效应值是多少？应有相应的解释。

我很困惑啊，面板门限模型也分FE还是RE么？听老师的视频好像没有强调这个问题啊。我估计可能是FE，但是如何回答专家“为什么选择FE“这个问题呢？另外，程序的估计结果能够计算出“各地区的效应值”么？我查了您原来用这个模型发表的论文，好像也没有这个东东啊。请老师解惑......

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arlionn

2012-12-26 09:14:53

我在 Stata 高级视频教程中并未讲解面板门槛模型，这个内容出现在 Stata 学术论文视频教程中，专题的名称是 Hansen_1999.

如下是我的回复：

1. 你可以看看 Hansen(1999) 的原文，以及我提供的 PDF 讲义，这个模型是采用 FE 模型进行估计的。

2. 至于为何不采用 RE，Hansen 的原文并未提及。我个人的观点的是，RE 的假设条件很严格，在 90% 以上的文献中都没有使用这种模型。Hansen 1999 的论文主要强调结构变化问题的处理方法，至于个体效应他只需要合理控制即可，此时，FE 是最佳选择。

3. 估计完面板门槛模型后，如何获得每家公司的截距项？其实 Hansen 1999 的论文中虽然没讲，但是其模型设定的基本思想其实就是通过搜索的方式，找出门槛值。至此之后，整个模型的设定其实就是一个普通的 FE 模型，只是包含了一些交乘项以反映结构变化问题而已。
用 Stata 学术论文视频中的一个例子进行说明：（参见 Hansen_1999.do，第 598-526 行）

  *-2- 使用 xtthres 命令进行估计
use xtthres_sim_xt.dta, clear
      set seed 1357911
      xtthres y , thres(q) dthres(x) bs1(30) bs2(30) bs3(20)

  *-3- 绘图
xttr_graph             // 第一轮搜索结果
      graph export Figs\xtthres_fig01.wmf, replace
xttr_graph, m(22) white // 第二轮，搜索第二个门槛，黑白图片
      graph export Figs\xtthres_fig02.wmf, replace
xttr_graph, m(21)       // 第二轮，重新搜索第一个门槛
      graph export Figs\xtthres_fig03.wmf, replace
xttr_graph, m(3)       // 第三轮，第三个门槛
      graph export Figs\xtthres_fig04.wmf, replace

  *-4- 呈现估计结果
local q1 = e(rhat21)    // 取出门槛值
      local q2 = e(rhat22)
      gen d1 = (q<=`q1')       // 生成虚拟变量
      gen d2 = (q> `q2')
      gen xd1 = x*d1          // 交乘项
      gen xd2 = x*d2
      xtreg y x xd1 xd2, fe    // 常规标准误
      est store fe
      xtreg y x xd1 xd2, fe robust // 稳健型估计
      est store fe_robust
      local m "fe fe_robust"
      esttab `m', mtitle(`m') nogap s(r2 r2_w N F) ///
            star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)

  *-（新增：）获得每家公司的截距项
   reg y x xd1 xd2 i.id    //

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xiongyingsharon

2012-12-27 14:58:08

arlionn 发表于 2012-12-26 09:14
我在 Stata 高级视频教程中并未讲解面板门槛模型，这个内容出现在 Stata 学术论文视频教程中，专题的名称是 ...

感谢连老师的回复，还有一个问题请教老师。每个截面单元的截距项求出来以后，其经济含义如何解释呢？难道解释为解释变量均为0时，y的自发增长么？我翻阅了一些采用该模型的文献，没发现哪篇文献把每个截面单元的截距项估计值列出来，我不太明白审稿人为什么在意见中特别强调这一点。

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arlionn

2012-12-27 16:45:22

我个人认为，那些截距项本身没有多少意义，之所以在模型中加入他们，是为了控制不可观测的个体效应，这也是多数 FE 模型的核心思想。
就你的问题而言，如果把 20 多个省份和地区的截距项都列出来，也确实有点勉为其难。我建议你在附录中列一下，做个解释即可。

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