我刚刚解决了

这命令是可以的

xthreg NPR LNIN LEVEL LDR CAR M2 GDP, rx(FI) qx(FI) thnum(1) grid(400) trim(0.05) bs(300)

我把trim(0.01)改成了trim(0.05)就可以1了，调调参数就OK了

改成0.1最稳

您好！请问你后来解决这个问题了吗？

`xthreg`是Stata中用于估计面板阈值回归模型的命令。在这种模型中，门槛变量（threshold variable）用于划分数据，以便模型可以在不同的门槛值下展现不同的行为。核心解释变量（core explanatory variable）是你试图研究其对因变量影响的主要变量。

一般来说，门槛变量与核心解释变量是可以相同的，但在实际操作中，将它们设定为相同可能会引起一些问题，特别是在解释和模型设定上。当门槛变量与核心解释变量相同，意味着你假设解释变量自身的不同水平将决定模型的不同行为。这在理论上是有可能的，但在实际应用中可能不太常见，因为这种设定隐含了一个非线性的关系，而且可能会使模型解释和估计变得复杂。

如果在使用`xthreg`时遇到错误，且怀疑是因为门槛变量与核心解释变量相同导致的，可以考虑以下几点：

1. **检查错误信息**：首先，仔细检查Stata返回的错误信息，看是否明确指出了是因为门槛变量与核心解释变量相同的问题。

2. **模型设定**：重新考虑模型设定，是否有理论支持让门槛变量与核心解释变量相同？如果没有强烈的理论支持，可能需要重新选择门槛变量。

3. **分别处理**：如果确实需要探究变量自身作为门槛变量的影响，可以考虑将数据根据不同的阈值分成几部分，然后分别估计模型，而不是寻求一个统一的门槛回归模型。

4. **查阅文献和帮助文件**：查看最新的相关研究文献和`xthreg`的官方文档，看是否有类似的应用案例和解决方案。

5. **求助社区**：如果问题仍然没有解决，可以将具体的错误信息和模型设定发到Stata相关的论坛或社区，征求其他用户或专家的意见。

总之，虽然从理论上讲，门槛变量与核心解释变量可以相同，但在实际操作中可能会遇到一些问题。需要根据模型的具体设定和理论背景，仔细考虑是否适合采用这样的设定。

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你好，那只有一个解释变量x，该如何处理？谢谢

老师您好，请问我的原始数据包含31,000个观测值，无缺失值，为什么xthreg2后，样本量减少至9,100个？我对比了一下参与回归的样本和未参与回归的，好像也没有发现两者有什么明显的区别。还请老师解答，谢谢您！