老师，您好，我用您的命令findit xthreg下载的时候，总是提醒我这样的文字，请问老师，这个是怎么回事呢，谢谢老师

老师，您好，我在下载命令是，总是提醒我这样的文字，请问哪里出问题了呢，请老师告知，谢谢老师package name:  st0373.pkg        from:  http://www.stata-journal.com/software/sj15-1/

connection timed out -- see help r(2) for troubleshooting
could not load st0373.pkg from http://www.stata-journal.com/software/sj15-1/

r(2);

同学，你是怎么弄的呢，我总是提醒超时，一直下载不了xthreg

同学，你是怎么弄的呢，我总是提醒超时，一直下载不了xthreg

老师，按您这个程序，总是提醒我这样，请问是怎么回事呢
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SJ-15-1 st0373  . . . . . . . . Fixed-effect panel threshold model using Stata
        (help xthreg if installed)  . . . . . . . . . . . . . . . . .  Q. Wang
        Q1/15   SJ 15(1):121--134
        fits the fixed-effect panel threshold model

Web resources from Stata and other users

(contacting http://www.stata.com)
http://www.stata.com/websee.cgi? ... mp;j=a&k=xthreg could not be opened
> for read by copytextfile

r(601);

老师，麻烦您帮我看下命令和结果，我的门槛变量就是核心解释变量，Threshold effect test的p值小于0.1，说明存在单一的门槛值19.8652，小于19.8652时核心解释变量x增加1%y增加0.029%，大于19.8652时核心解释变量x增加1%y下降0.13%。这样解释对吗？但是系数0.029的p值大于0.1了，这说明什么呢？
. xthreg y2 hycwgg1 hhia , rx(x) qx(x) thnum(1) trim(0.05) grid(400)  bs(1000)
Estimating  the  threshold  parameters:   1st ......  Done
Boostrap for single threshold
.................................................. +   50
.................................................. +  100
.................................................. +  150
.................................................. +  200
.................................................. +  250
.................................................. +  300
.................................................. +  350
.................................................. +  400
.................................................. +  450
.................................................. +  500
.................................................. +  550
.................................................. +  600
.................................................. +  650
.................................................. +  700
.................................................. +  750
.................................................. +  800
.................................................. +  850
.................................................. +  900
.................................................. +  950
.................................................. + 1000

Threshold estimator (level = 95):
-----------------------------------------------------
     model |    Threshold         Lower         Upper
-----------+-----------------------------------------
      Th-1 |      19.8652       19.8158       19.9082
-----------------------------------------------------

Threshold effect test (bootstrap = 1000):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
    Single |  2.72e+07  4792.9834       4.16  0.0920   3.7638   5.5495  14.9747
-------------------------------------------------------------------------------

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =      5680
Group variable: ID                              Number of groups   =       568

R-sq:  within  = 0.0014                         Obs per group: min =        10
       between = 0.0339                                        avg =      10.0
       overall = 0.0039                                        max =        10

                                                F(4,5108)          =      1.82
corr(u_i, Xb)  = 0.0582                         Prob > F           =    0.1217

------------------------------------------------------------------------------
          y2 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     hycwgg1 |  -2.080311   1.429647    -1.46   0.146    -4.883031    .7224099
        hhia |  -4.273057   23.00395    -0.19   0.853    -49.37065    40.82453
             |
    _cat#c.x |
          0  |   .0286919   .0627921     0.46   0.648    -.0944076    .1517914
          1  |  -.1298331   .0627065    -2.07   0.038    -.2527647   -.0069015
             |
       _cons |    3.36338   3.193659     1.05   0.292     -2.89756    9.624319
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  22.013656
     sigma_e |  72.940783
         rho |  .08348053   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(567, 5108) = 0.91                   Prob > F = 0.9361

1. y2 是什么？单位是啥？你没讲，我就无法知道你的解释对不对 (不过这是最基本之问题，不是吗？) 2. 就不显著异于 0，表示 x 对 y2 无影响。

谢谢老师！

老师您好，请问可以在rx()放入前面解释变量的交互项么？以及在回归中使用类似面板中的固定效应？
主要是现在，我有两个解释变量A、B均对被解释变量有显著作用，但是在使用交互项验证调节作用时，这两个解释变量的交互项反倒不显著了，然后我用A作为门限变量，发现B对被解释变量的作用受到A的门限效应的影响，然后我就想再验证下考虑固定效应时，AB交互项是否也受门限的影响，但是这里程序跑不了，显示 thest():  3200  conformability err> or thestm():  -  function returned err or <istmt>:     -  function returned error。请问可以指出一下问题么？代码：xthreg y a b ab c d e f g h, rx(ab) qx(a) thnum(2) trim(0.05 0.05) grid(300) bs(500 500)

点错了

同学你好，我现在的结果也是这样，你最后怎样改进了？麻烦指引一下，谢谢

感谢感谢  学习了  会用到的

黄老师您好，我想请教您关于面板门槛回归的问题。
代码如下：
xi:xthreg y  $control i.year ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8, rx(x) qx(x) thnum(1) trim(0.03) bs(300) vce(cluster code)

出现的问题是：
thest():  3200  conformability error
                thestm():     -  function returned error
                 <istmt>:     -  function returned error

很奇怪，当我加入行业固定效应，也就是行业虚拟变量的时候，程序便运行不了，可是当我去掉其中一个行业，比如ind8时，程序便可以运行，我想问这种问题应该如何解决呢

请问：验证存在单一门槛，但是小于门槛或大于门槛后，影响系数都不显著，如何解释？还能否做门槛效应模型？

这就尴尬了，似乎没什么好解释的！

我测应该是共线性之问题，正常你不应该加入产业 FE，因为你已经考虑厂商 FE。

谢谢黄老师的耐心解答!另外我还有几个问题，烦请黄老师解惑。
1、boostrap的次数理论上是不是越多结果越精确，我看大部分论文都是300次，但是300次不会不稳定吗？
2、grid的多少是随样本量而变吗，不同样本量下取多少合适？

好帖，谢谢

作者你好，我下载了您给的压缩包却还是不能使用相应的命令请问是为什么呢？

这些都是没有标准答案的问题，1. boostrap 次数多一点总是较稳定的。2. 我通常会试试 0.05 或 0.1 之类的。

非常感谢分享。。

请教一下老师：如果门槛被解释变量是虚拟变量，也就是r(x)里面的是虚拟变量，取值为0或1，导致无法使用"xthreg"命令，这种情况怎么解决呀？

学习了

黄老师 真心不错

黄老师，您好！在做双门槛回归时，样本数量分布非常不均匀，这样做出来的结果科学吗？
会不会影响回归系数，我做出来的结果回归系数分别为：-18；-6；0.4
（<门槛值1的样本量高达91%，>门槛值1并且<门槛值2的样本量有7%，>门槛值2的样本量只占2%）
感谢黄老师~
------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
      TobinQ |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
  _cat#c.Tax |
          0  |  -18.47714   3.659754    -5.05   0.000    -25.71752   -11.23675
          1  |  -6.213829   3.382858    -1.84   0.069    -12.90641    .4787505
          2  |   .4913465   3.148277     0.16   0.876    -5.737144    6.719837
             |
       _cons |   2.184277   .0586327    37.25   0.000     2.068279    2.300274
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  1.1844435
     sigma_e |  .78313531
         rho |  .69581454   (fraction of variance due to u_i)
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黄老师，你好！为什么我的门槛值显著，但是却没有置信区间

黄老师，你好！我的问题是门槛值通过了显著性检验，但是门槛值没有置信区间（具体情况如下图）
我翻阅了这50多条评论，还是没有找到解决方案，很抱歉打扰了！

老师您好，我用xthreg这个命令grid(10) trim(0.01) bs(400)，grid可以设置为10么，设置300，400门槛效应p值有点大0.08多。（样本量2176个）

不合适！

请将完整指令发出来！