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求问stata做面板门限回归，出来门限值之后如何根据门槛分组
千变云影
7723 16
2019-04-16
悬赏 20 个论坛币 未解决
求助各位大佬，我用stata面板做的门限回归，是30个省10年的人均gdp，这样回归得到两个门槛，然后我应该如何将省份分类呢？因为每年每省的人均gdp不一样，这样是均值然后再按门槛找省吗？

实在走投无路，求助求助，
下面是结果
================ Fundamental information: ===================
  
Number of Regime independent variables:    3
Number of Regime dependent variables:    1
Number of individuals in panel:   30
Number of periods in panel:   10
  
================ Ordinary Fixed effect regression: =========
  
Sum of Squared Residuls:       3.3683
Stardard error of regression:       0.1125
Regression Result(ordinary standard error):
----------------------------------------------------
    |       Coef         Std           t        Prob
----+-----------------------------------------------
  1 |     0.3346      0.0791      4.2309      0.0000
  2 |     0.0073      0.0325      0.2250      0.8222
  3 |     0.1699      0.0509      3.3411      0.0010
  4 |     2.0507      0.1579     12.9902      0.0000
----------------------------------------------------
Regression Result(Robust standard error):
-----------------------------------------------------
    |       Coef   Std_Robust           t        Prob
----+------------------------------------------------
  1 |     0.3346       0.0953      3.5101      0.0005
  2 |     0.0073       0.0430      0.1702      0.8650
  3 |     0.1699       0.0633      2.6829      0.0078
  4 |     2.0507       0.1648     12.4401      0.0000
-----------------------------------------------------
  
================ Single threshold regession: ===================
  
Minimized Sum of Squared Residuals:    3.0808
Standard error of residuals:    0.1078
Threshold estimator:   10.0298
95% conf. intv. of threshold:    9.9186   10.1039
LR Critical value to test gamma=gamma0:    7.3523
Threshold regression(Ordinary Std. Error):
----------------------------------------------------
    |       Coef         Std           t        prob
----+-----------------------------------------------
  1 |     0.3421      0.0758      4.5124      0.0000
  2 |     0.0081      0.0311      0.2604      0.7948
  3 |     0.1523      0.0489      3.1165      0.0020
  4 |     1.7412      0.1636     10.6455      0.0000
  5 |     1.7695      0.1615     10.9571      0.0000
----------------------------------------------------
Threshold regression(Robust Std. Error):
-----------------------------------------------------
    |       Coef   Std_Robust           t        prob
----+------------------------------------------------
  1 |     0.3421       0.0868      3.9424      0.0001
  2 |     0.0081       0.0371      0.2185      0.8272
  3 |     0.1523       0.0608      2.5034      0.0129
  4 |     1.7412       0.1537     11.3312      0.0000
  5 |     1.7695       0.1526     11.5959      0.0000
-----------------------------------------------------
Note: Critcal (Inverse CDF of LR stat): -2*ln(1-sqrt(1-alpha))
Ho: No threshold; Ha: Single threshold
Number of bootstrap:1000
F-stat & Prob:   24.7268   0.0000
F-critical value of 90% 95% 99%:
                 1
    +---------------+
  1 |  2.630108609  |
  2 |  3.826696277  |
  3 |  5.945965985  |
    +---------------+
Thresholds in single model:
  10.02980292
  
============ Double threshold regession: stage =  1
  
Minimized Sum of Squared Residuals:    2.8925
Standard error of residuals:    0.1047
Threshold estimate:   11.1419
95% conf. int. of threshold:   11.0863   11.2161
Two Thresholds:   10.0298   11.1419
Threshold regression(Ordinary Std. Err.):
----------------------------------------------------
    |       Coef         Std           t        prob
----+-----------------------------------------------
  1 |     0.4461      0.0778      5.7380      0.0000
  2 |    -0.0142      0.0307     -0.4620      0.6445
  3 |     0.1653      0.0475      3.4773      0.0006
  4 |     1.9463      0.1663     11.7026      0.0000
  5 |     1.9766      0.1645     12.0128      0.0000
  6 |     2.0159      0.1677     12.0235      0.0000
----------------------------------------------------
Threshold regression(Robust Std. Err.):
-----------------------------------------------------
    |       Coef   Std_Robust           t        prob
----+------------------------------------------------
  1 |     0.4461       0.0877      5.0866      0.0000
  2 |    -0.0142       0.0349     -0.4066      0.6847
  3 |     0.1653       0.0600      2.7542      0.0063
  4 |     1.9463       0.1584     12.2868      0.0000
  5 |     1.9766       0.1575     12.5474      0.0000
  6 |     2.0159       0.1602     12.5798      0.0000
-----------------------------------------------------
  
============ Double threshold regession: stage =  2
  
Minimized Sum of Squared Residuals:    2.8801
Standard error of residuals:    0.1044
Threshold estimate:   10.0854
95% conf. int. of threshold:    9.9927   10.1039
Two Thresholds:   10.0854   11.1419
Threshold regression(Ordinary Std. Err.):
----------------------------------------------------
    |       Coef         Std           t        prob
----+-----------------------------------------------
  1 |     0.4498      0.0776      5.7952      0.0000
  2 |    -0.0257      0.0307     -0.8355      0.4042
  3 |     0.1452      0.0478      3.0363      0.0026
  4 |     2.0081      0.1623     12.3714      0.0000
  5 |     2.0391      0.1609     12.6706      0.0000
  6 |     2.0800      0.1641     12.6749      0.0000
----------------------------------------------------
Threshold regression(Robust Std. Err.):
-----------------------------------------------------
    |       Coef   Std_Robust           t        prob
----+------------------------------------------------
  1 |     0.4498       0.0882      5.0986      0.0000
  2 |    -0.0257       0.0343     -0.7481      0.4551
  3 |     0.1452       0.0572      2.5396      0.0117
  4 |     2.0081       0.1592     12.6148      0.0000
  5 |     2.0391       0.1582     12.8866      0.0000
  6 |     2.0800       0.1610     12.9196      0.0000
-----------------------------------------------------
Thresholds in double model:
                 1
    +---------------+
  1 |  11.14191953  |
  2 |  10.08540875  |
    +---------------+
Ho: Single threshold; Ha: Double threshold
Number of bootstrap:1000
F-stat & Prob:   18.3951   0.0000
F-critical value of 90% 95% 99%:
                  1
    +----------------+
  1 |  -.4562528558  |
  2 |   1.614163291  |
  3 |   6.876039948  |
    +----------------+
  
============== Descrpitive statistic in each regime: ===========
  
Descriptive statistics of y-X-THR at regime :  1
----------------------------------------------------------------
    |       Mean         Std         Min         Max       Count
----+-----------------------------------------------------------
  1 |     9.7761      0.7284      7.6231     11.0152         121
  2 |     0.3775      0.4102     -0.3109      1.3874         121
  3 |     5.1021      0.9720      3.0831      6.8738         121
  4 |     7.9157      0.4737      6.4329      8.6940         121
  5 |     3.7475      0.1405      3.3407      4.0164         121
  6 |     9.7062      0.2715      8.7541     10.0686         121
----------------------------------------------------------------
Descriptive statistics of y-X-THR at regime :  2
----------------------------------------------------------------
    |       Mean         Std         Min         Max       Count
----+-----------------------------------------------------------
  1 |    10.3730      0.7303      8.1470     11.4605         159
  2 |    -0.0414      0.4250     -0.7336      1.1225         159
  3 |     6.6336      1.1555      3.4012      8.9639         159
  4 |     7.7554      0.4388      6.4754      8.6199         159
  5 |     4.0434      0.1564      3.7479      4.4853         159
  6 |    10.5027      0.3026     10.0855     11.1393         159
----------------------------------------------------------------
Descriptive statistics of y-X-THR at regime :  3
----------------------------------------------------------------
    |       Mean         Std         Min         Max       Count
----+-----------------------------------------------------------
  1 |     9.8504      0.5722      9.1079     11.2931          20
  2 |    -0.5784      0.2088     -0.9613     -0.2308          20
  3 |     8.0465      0.6553      7.0458      9.0824          20
  4 |     7.9074      0.3885      7.0432      8.2496          20
  5 |     4.4294      0.0841      4.1975      4.4954          20
  6 |    11.3231      0.1314     11.1437     11.5915          20
----------------------------------------------------------------
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黃河泉
2019-4-16 18:57:28
其实很多问题有其简单之答案，关键就是问的不清楚，根本不知道你到底要什么？
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千变云影
2019-4-16 19:16:57
黃河泉 发表于 2019-4-16 18:57
其实很多问题有其简单之答案，关键就是问的不清楚，根本不知道你到底要什么？
我做的是一个30省10年的回归分析，然后想要根据一个变量就是人均gdp当做门槛，现在用网上的stata程序出来两个门槛，这样我能知道两个人均gdp的值，但是如何根据这个门限来把省份分组，因为每个省份都有10个数据，应该如何确定分组？
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黃河泉
2019-4-17 06:48:10
千变云影 发表于 2019-4-16 19:16
我做的是一个30省10年的回归分析，然后想要根据一个变量就是人均gdp当做门槛，现在用网上的stata程序出来 ...
1. 为什么要这样做？ 2. 有可能有些省分的人均 gdp 的值会横跨门槛值，你要怎么处理？
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千变云影
2019-4-17 08:57:33
黃河泉 发表于 2019-4-17 06:48
1. 为什么要这样做？ 2. 有可能有些省分的人均 gdp 的值会横跨门槛值，你要怎么处理？
1.现有的省份分组多为地区，也就是东西中部，想要考虑各省按照经济水平分组，很多文献直接是按照一个世界银行的标准分组，我想要考虑各省的经济差异看看有没有门限，所以考虑用门限试一试。2。您说的这个横跨问题就是我在纠结的地方，所以用平均值并不准确（有的文献是这样用的），因此我才提出这个求助帖。
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黃河泉
2019-4-17 10:45:25
千变云影 发表于 2019-4-17 08:57
1.现有的省份分组多为地区，也就是东西中部，想要考虑各省按照经济水平分组，很多文献直接是按照一个世界 ...
1. 你显然不清楚门槛模型的精神，根据你的状况，根本不应该用门槛模型。2. 就直接求取各省平均值，然后再区分！
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