老师，您好！咨询你一个问题：当我做完门槛效应检验后，结果显示存在一个门槛值，并产生了一个序列-cat.能否根据把-cat作为条件，单独对其他因素进行回归呢？例如研究y x1 x2 x3之间的关系，x4为门槛变量，门槛检验结果显示存在一个门槛值，分为两个区间分别用0、1表示，能否单独做回归，如：xtreg y x1 x2 x3 if-cat==1(0),fe r或者做动态面板回归，如xtabond2 y x1 x2 x3 if-cat=1(0),gmm(y,lag(1 2)) nolevel twostep r?

老实说，这不是好主意！你是想处理什么额外问题吗（动态或内生性）？

虽然存在门槛值，但是解释变量的显著性不强，而且有的估计系数不符合现实意义

这个就不好回答了！

黄老师，我也出现了r（3200）的问题，具体情况和数据指令发送到您邮箱了，请您尽快解答一下，谢谢！

我试了一下，也出现一样问题，你恐怕要问原作者（他应该最熟悉），我帮不上忙！

楼主您好，请问时间序列数据的话用此命令可以吗

不可以，只适用面板资料！你若把想做的回归与资料型态跟我讲，或许我可以给一点建议！

您好，我做的是沪深300指数收益率，人民币一年期存款利率以及投资者情绪的时间序列分析，指数收益率是被解释变量，利率是解释变量，投资者情绪是中介变量。想看看会不会存在断点，我昨天才听说过门槛模型，在网上看到的都是关于面板数据的命令，还不知道怎么用，忘得到您的指点。

初步判断，应可使用 Hansen (2000) 门槛的方法，程序在此（不太user-friendly）http://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/progs/progs_threshold.html
而原始文章在此 http://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/progs/ecnmt_00.html
虽然文中例子为横断面资料，也应可适用时间序列资料！

好的，太麻烦您了。我先看，如果遇到问题可能还要请教您，再次谢谢您！

您好，我在另一个帖子曾问过您关于
(1) threshololdreg.ado

Stata command "thresholdreg" computes estimates and confidence intervals for threshold models.

In Stata, You run it by typing:

"thresholdreg y x, q(z) h(ind)"

example: thresholdreg y x1 x2, q(z) h(1)


  The inputs are:
  y = dependent variable
  x = independent variables
  z = threshold variable
  ind = heteroskedasticity indicator
      Set ind=0 to impose homoskedasticity assumption
      Set ind=1 to use White-correction for heteroskedasticity (default if option omitted)
的问题，是这样，我所说的核心变量指的是x2作用于y的效果受到x3大小的影响，那么请问x2应该在写在上面这个程序哪个位置
谢谢您对于我上个问题的回答，因为看到您开的这个帖子，所以就把问题转移到这里了，真的很感谢你

另外，我今天尝试了您在这里的xthreg程序，但是会出现如下情况
       panel variable:  region (strongly balanced)
        time variable:  year, 2010 to 2014
                delta:  1 unit

. xthreg lninno lnrdl lnofdi lnimport lnhum lnenvt lnlaw, rx(lnfdi) qx(lnrdk) thnum(1) grid(100) trim(0.5) bs(300)
Panel threshold model need balanced panel, check your data!
我是用的是stata14 请问您知道我的问题出现在哪里么，谢谢您

错误讯息已指出，你的面板资料不是 balanced!

谢谢您，那我再修改一下数据！

黄老师，您好！
想向您请教几个关于门限回归的问题。我的研究是基于logit模型的，初步的一些检验表明个体的行为可能存在门槛效应。现在似乎还没有针对离散选择这类非线性模型的门槛估计和检验方法（这个可能）。
所以我的问题是：
1.能否仿照截面或者面板这类线性模型的门槛估计方法，去估计logit模型的门槛值？比如以似然函数的最大值对应的门槛变量值作为门槛值（因为对数似然函数也是加和的形式，同时假定样本的iid是成立的）？
2.基于上述的估计方法，能否借助于bootstrap来检验门槛效应呢？
3.您是否知道或者读过采用过类似实证方法的文献？
谢谢您！

请试试 Sokbae LEE, Myung Hwan SEO, and Youngki SHIN, (2011), “Testing for threshold effects in regression models,” The Journal of the American Statistical Association, Theory and Methods section (2011), 106, 220-231. 或 Andrew HODGE and Sriram SHANKAR (2016), Single-Variable Threshold Effects in Ordered Response Models With an Application to Estimating the Income-Happiness Gradient.'' Journal of Business & Economic Statistics Vol. 34, No. 1, 42-52.

请见 Andrew HODGE and Sriram SHANKAR (2016), Single-Variable Threshold Effects in Ordered
Response Models With an Application to Estimating the Income-Happiness Gradient. Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 34, No. 1, 42-52.

谢谢您！

黄老师您好！我想问问设定两个门槛时，出现两个回归结果(分stage1，stage2)应该看哪个呢?
============ Double threshold regession: stage =  1
  
Minimized Sum of Squared Residuals:    0.0060
Standard error of residuals:    0.0050
Threshold estimate:    0.7543
95% conf. int. of threshold:    0.7350    0.8008
Two Thresholds:    0.7117    0.7543
Threshold regression(Ordinary Std. Err.):
-----------------------------------------------------
     |       Coef         Std           t        prob
-----+-----------------------------------------------
   1 |     0.0105      0.0058      1.8083      0.0718
   2 |    -0.0087      0.0159     -0.5457      0.5858
   3 |     0.0067      0.0015      4.3556      0.0000
   4 |     0.0398      0.0545      0.7298      0.4663
   5 |    -0.0099      0.0208     -0.4764      0.6342
   6 |     0.1246      0.0204      6.1032      0.0000
   7 |    -0.0207      0.0147     -1.4090      0.1601
   8 |    -0.0316      0.0132     -2.3899      0.0176
   9 |     0.0096      0.0043      2.2480      0.0255
  10 |     0.0248      0.0130      1.9017      0.0584
  11 |    -0.0040      0.0019     -2.1711      0.0309
  12 |    -0.0141      0.0063     -2.2396      0.0261
  13 |     0.0023      0.0014      1.5873      0.1138
-----------------------------------------------------
Threshold regression(Robust Std. Err.):
------------------------------------------------------
     |       Coef   Std_Robust           t        prob
-----+------------------------------------------------
   1 |     0.0105       0.0067      1.5646      0.1190
   2 |    -0.0087       0.0140     -0.6211      0.5351
   3 |     0.0067       0.0020      3.4089      0.0008
   4 |     0.0398       0.0416      0.9575      0.3393
   5 |    -0.0099       0.0198     -0.4999      0.6176
   6 |     0.1246       0.0201      6.1852      0.0000
   7 |    -0.0207       0.0154     -1.3405      0.1814
   8 |    -0.0316       0.0114     -2.7781      0.0059
   9 |     0.0096       0.0032      3.0363      0.0027
  10 |     0.0248       0.0095      2.6124      0.0096
  11 |    -0.0040       0.0010     -4.0034      0.0001
  12 |    -0.0141       0.0062     -2.2600      0.0247
  13 |     0.0023       0.0011      2.0711      0.0394
------------------------------------------------------
  
============ Double threshold regession: stage =  2
  
Minimized Sum of Squared Residuals:    0.0059
Standard error of residuals:    0.0050
Threshold estimate:    0.7311
95% conf. int. of threshold:    0.7001    0.7350
Two Thresholds:    0.7311    0.7543
Threshold regression(Ordinary Std. Err.):
-----------------------------------------------------
     |       Coef         Std           t        prob
-----+-----------------------------------------------
   1 |     0.0081      0.0058      1.3932      0.1649
   2 |    -0.0076      0.0159     -0.4784      0.6328
   3 |     0.0063      0.0015      4.0959      0.0001
   4 |     0.0611      0.0544      1.1231      0.2625
   5 |    -0.0065      0.0207     -0.3137      0.7541
   6 |     0.1237      0.0203      6.0987      0.0000
   7 |    -0.0198      0.0146     -1.3571      0.1761
   8 |    -0.0290      0.0120     -2.4250      0.0161
   9 |     0.0072      0.0041      1.7589      0.0799
  10 |     0.0401      0.0150      2.6770      0.0080
  11 |    -0.0039      0.0019     -2.1093      0.0360
  12 |    -0.0138      0.0063     -2.2129      0.0279
  13 |     0.0024      0.0014      1.6689      0.0965
-----------------------------------------------------
Threshold regression(Robust Std. Err.):
------------------------------------------------------
     |       Coef   Std_Robust           t        prob
-----+------------------------------------------------
   1 |     0.0081       0.0069      1.1704      0.2430
   2 |    -0.0076       0.0140     -0.5442      0.5868
   3 |     0.0063       0.0020      3.1374      0.0019
   4 |     0.0611       0.0396      1.5429      0.1242
   5 |    -0.0065       0.0200     -0.3245      0.7458
   6 |     0.1237       0.0202      6.1361      0.0000
   7 |    -0.0198       0.0151     -1.3117      0.1909
   8 |    -0.0290       0.0091     -3.1734      0.0017
   9 |     0.0072       0.0031      2.3371      0.0203
  10 |     0.0401       0.0082      4.9009      0.0000
  11 |    -0.0039       0.0009     -4.2805      0.0000
  12 |    -0.0138       0.0063     -2.1974      0.0290
  13 |     0.0024       0.0011      2.1921      0.0294
------------------------------------------------------

你这个结果适用 xthreg 跑的吗？如若不是，我无法回答！

用的xtptm

黄老师，您好！请问门限模型能引入虚拟变量吗，门限模型显著是否意味着否定了线性模型呢？

1. 当然可以，2. 没错！

可是我引入的虚拟变量的系数都是0，我怀疑我做的门限模型其实是固定效应模型的一种？不知道我的理解是否正确呢？

没错，有些虚拟变量会这样，对每一个 id 其值都不变就会这样（与 id 固定效果共线）！

我懂了！谢谢黄老师!

您好，请问是不是只有面板数据才能做门槛分析？

谢谢分享知识

横断面资料与时间序列资料都可！