门限回归(门槛)

门槛回归是一种用于分析门槛效应的统计模型，通常用于处理因变量受某个或某些自变量影响而发生门槛式变化的情况。

在进行门槛回归之前，对数据进行适当的预处理是至关重要的。

下面是对门槛回归数据预处理的讨论。

1. 数据清洗：首先，需要检查数据的质量，并进行必要的清洗。

这可能包括删除缺失值、异常值和重复值。

对于缺失值，可以考虑使用插补或删除含有缺失值的观察对象。

异常值可能包括极端值或明显偏离正常分布的数据点，可以通过删除或使用适当的统计方法进行处理。

2. 变量转换：为了使门槛效应更加明显，可能需要将某些变量进行转换。

例如，如果因变量是连续的，可以考虑将其转换为二元或有序数据。

此外，如果自变量之间存在相关性，可以考虑进行多重共线性处理，例如使用主成分分析或逐步回归等方法。

3. 缺失值处理：对于门槛回归，某些自变量可能包含缺失值。

对于这种情况，可以考虑使用插补方法填充缺失值，如均值插补、回归插补等。

如果无法找到合适的插补方法，也可以考虑删除含有缺失值的观察对象。

4. 数据平衡性检查：门槛效应通常在数据平衡的情况下更易观察到。

因此，需要检查数据是否平衡，如果不平衡，可以通过删除不平衡的数据集或使用适当的平衡方法进行处理。

5. 数据标准化：为了使门槛效应在不同自变量之间具有可比性，需要对数据进行标准化处理。

可以使用Z-score或T-score等方法对数据进行标准化，使其具有相同的尺度。

6. 分类变量处理：对于分类变量，需要将其转换为数值型数据。

可以使用哑变量、卡方检验等方法进行处理。

7. 构建虚拟变量：对于门槛效应可能起作用的特定因素，可以将其视为虚拟变量进行处理。

即创建多个不同的水平组合（即“条件”），并根据不同的组合预测结果的变化趋势来检验是否存在门槛效应。

总之，在进行门槛回归之前，进行适当的预处理可以提高结果的可靠性和解释性。

具体而言，需要考虑数据清洗、变量转换、缺失值处理、平衡性检查、数据标准化和分类变量的处理等步骤。

stata门槛回归控制年度Stata是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学和医学等领域。

它提供了强大的数据处理和分析功能，包括回归分析。

在Stata中，门槛回归（threshold regression）是一种用来探索变量之间非线性关系的方法，其中一个或多个阈值值被用来分割数据，分别应用不同的回归模型。

控制年度是指在回归模型中考虑年度变量对结果的影响，并通过控制这些变量来减少可能的混淆因素。

本文将介绍如何在Stata中进行门槛回归，并控制年度变量。

首先，确保你已经安装了Stata软件，并已经准备好要使用的数据。

以下是在Stata中进行门槛回归并控制年度变量的一般步骤：步骤1：导入数据使用Stata的"import"命令或者导入对应格式的数据文件，将数据导入到Stata中。

例如，如果你的数据是以CSV格式保存的，可以使用以下命令导入数据：import delimited "data.csv", clear步骤2：检查数据使用Stata的数据查看命令（例如"describe"或"summarize"）检查导入的数据，确保数据被正确加载，并且变量类型和标签是正确的。

步骤3：设置阈值根据你的研究目的和理论基础，选择一个或多个阈值值来划分数据。

你可以使用Stata中的条件语句来创建一个新的分组变量，例如：gen group = 0replace group = 1 if variable >= threshold这里，"variable"是你要分组的变量名称，"threshold"是你选择的阈值值。

步骤4：进行门槛回归使用Stata的"treatreg"命令进行门槛回归分析。

该命令需要指定因变量和自变量，并使用"if"条件语句指定分组变量。

hansen(1991)门槛回归模型1. 简介Hansen于1991年提出了门槛回归模型，该模型是一种非线性回归模型，用于捕捉因变量在自变量达到一定阈值时出现的转折点。

该模型在经济学、金融学等领域被广泛应用，能够更准确地描述变量间的非线性关系。

2. 模型公式门槛回归模型的公式可以表示为：$$y_i = \alpha + \beta_1x_i + \beta_2(x_i - \tau)_+ +\varepsilon_i$$其中，$y_i$为因变量，$\alpha$为截距项，$\beta_1$为$x_i$的系数，$\beta_2$为门槛变量$(x_i - \tau)_+$的系数，$\varepsilon_i$为误差项，$\tau$为门槛值，$(x_i - \tau)_+$表示$x_i - \tau$的正部。

3. 模型特点门槛回归模型的特点在于能够捕捉因变量在自变量达到一定阈值时的非线性关系。

这种非线性关系在实际问题中经常出现，传统的线性回归模型往往难以准确描述这种关系。

门槛回归模型通过引入门槛变量来刻画阈值效应，更加贴近实际情况。

4. 参数估计对于门槛回归模型的参数估计，通常采用最小二乘法来进行估计。

为了确定门槛值$\tau$的大小，可以通过网格搜索或优化算法来求解。

由于门槛回归模型的非线性特点，参数的估计和模型的拟合需要更加细致的计算和分析。

5. 应用领域门槛回归模型在经济学、金融学、环境科学等领域有着广泛的应用。

在经济学中，门槛回归模型可以用来研究生产率与劳动力数量之间的关系；在金融学中，可以用来分析股票收益率与市场指数之间的非线性关系；在环境科学中，可以用来探讨温室气体排放和气候变化之间的关系。

6. 模型评价对于门槛回归模型的评价，通常需要考虑模型的拟合优度、参数的显著性、门槛值的确定性等指标。

还需要进行残差分析和稳健性检验，以验证模型的适用性和鲁棒性。

7. 总结门槛回归模型是一种能够捕捉非线性关系的回归模型，具有较好的解释能力和预测能力。

Stata面板回归操作过程、基本指令及概要在使用Stata过程中，录入面板数据后，一般需要对初始数据进行识别，因此需要首先进行面板数据的识别，其指令为：1.面板数据识别指令：tsset region year案例：②部分初始数据录入数据操作为：②将上述初始数据录入stata后（注意：录入数据及首行只能是英文字母或者数字，不能有汉字），显示如下：③输入指令tsset region year，显示如下结果. tsset region yearpanel variable: region (strongly balanced)time variable: year, 2005 to 2014delta: 1 unit2.面板数据固定效应回归指令：xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,fe案例：录入数据，并进行面板数据识别之后，输入以上指令：xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,fe其中，xtreg为面板回归指令，y为选取的因变量，ers、eqs、x1、x2、x3、x4、x5为自变量，末尾加fe表示为固定效应，如果末尾加re则是随机效应。

上述回归结果显示如下：3.面板数据随机效应回归指令：xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,re4.hausman 检验指令：Hausman检验是固定效应或者随机效应回归之后，需要加入的一个检验，具体指令如下：qui xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,feest store fequi xtreg y ers eqs x1 x2 x3 x4 x5,feest store rehausman fe re5.门限回归指令使用门限（或者门槛）回归模型的，只需要在录入数据后，使用以下指令进行回归即可，xthreg为门限回归指令，y eqs x1 x2 x3 x4 x5分别为自变量和因变量，rx和qx括号中的分别为核心解释变量与门限变量，可以一致也可以不一致。

门槛回归模型系列讲解（⼆）：门槛回归模型完全攻略⽬录第⼀部分模型背景以及简介history&Hansen第⼆部分优秀论⽂解读1、优秀中⽂论⽂解读2、优秀英⽂论⽂解读第三部分时间序列门槛模型stata操作第四部分⾯板数据门槛模型stata操作4.1 王群勇⽼师xthreg与xtptm命令4.2 连⽟君⽼师xtthres命令第⼀部分模型背景以及简介进⾏回归分析，⼀般需要研究系数的估计值是否稳定。

很多经济变量都存在结构突变问题，使⽤普通回归的做法就是确定结构突变点，进⾏分段回归。

这就像我们⾼中学习的分段函数。

但是对于⼤样本、⾯板数据如何寻找结构突变点。

所以本⽂在此讲解⾯板门限回归的问题，门限回归也适⽤于时间序列。

、门限效应，是指当⼀个经济参数达到特定的数值后，引起另外⼀个经济参数发⽣突然转向其它发展形式的现象（结构突变）。

作为原因现象的临界值称为门限值。

例如，成果和时间存在⾮线性关系，但是在每个阶段是线性关系。

有些⼈将这样的模型称为门槛模型，或者门限模型。

如果模型的研究对象包含多个个体多个年度，那么就是门限⾯板模型。

history&Hansen常见模型如下：门槛回归模型（thresholdregression，也称门限回归）：汉森（Bruce E. Hansen）在门限回归模型上做出了很多贡献。

Hansen于1996年在《Econometrica》上发表⽂章《Inference when a nuisance parameter is not identified under the nullhypothesis》，提出了时间序列门限⾃回归模型（TAR）的估计和检验。

之后，他在门限模型上连续追踪，发表了⼏篇经典⽂章，尤其是1999年的《Threshold effects in non-dynamicpanels: Estimation, testing and inference》（Hansen(1999) ⾸次介绍了具有个体效应的⾯板门限模型的计量分析⽅法, 该⽅法以残差平⽅和最⼩化为条件确定门限值, 并检验门限值的显著性, 克服了主观设定结构突变点的偏误。

重磅！门限回归总结（Eviews版本）2018-01-2221:01来源|计量经济学服务中心综合整理转载请联系今日，由计量经济学服务中心举办的高级计量经济学及Eviews应用研讨班圆满落幕，此次课程，首次讲解了用Eviews软件处理门限回归等最新内容。

据悉，此次课程于2018年1月20日至1月20日举办，主要讲解了时间序列专题、面板数据专题等内容，涉及面板数据的平稳性、协整、格兰杰以及VAR、SVAR、GARCH等模型，而今日对因子分析和门限回归进行了学习，下面就跟着小编一起来回顾下今天的内容吧！一、Threshold Regression Estimation阈值回归模型描述了一种简单的非线性回归模型。

TR规范很受欢迎，因为它们很容易。

估计和解释，并能产生有趣的非线性和丰富的动力学。

在TR的应用中，有样品分裂，多重平衡。

非常流行的阈值自回归(TAR)和自激励阈值自回归(SETAR)(Hansen1999,2011;波特2003)。

在功能强大的特性中，Eviews有选择最佳阈值TR模型选择工具。

能够从候选列表中，并且能够指定两种状态的变化和非变化的变量。

例如，您可以轻松地指定两种模式的门限模型并允许EViews估计最优变量和参数、阈值、系数和协方差。

并对变化和回归参数的估计。

二、Smooth Threshold Regression EstimationEViews10为它的计量经济和统计特性提供了令人兴奋的新添加和改进。

详情可以阅读重磅首发|Eviews10.0新增的十大功能变化（一）Eviews10.0新版本主要在Eviews软件界面、数据处理（现场数据展示、与R兼容性、与UN、欧盟、BLS等数据接口）、新命令、图形表格和计算等方面均有更新。

新功能：Smooth Threshold Regression EstimationSmooth Transition Autoregressive(STAR)modeling(Teräsvirta,1994)is an extremely popular approach for nonlinear time series analysis.STAR models,which are a special case of Smooth Transition Regression(STR) models,embed regime-dependent linear auto-regression specifications in a smooth transition nonlinear regression framework.EViews tools for estimation of two-regime STR models with unknown parameters for the shape and location of the smooth threshold.EViews estimation supports several different transition functions,provides model selection tools for selecting the best threshold variable from a candidate list,and offers the ability to specify regime varying and non-varying variables and variables that appear in only one regime. To estimate a smooth transition model,Quick/Estimate Equation...from the main EViews menu,select THRESHOLD-Threshold Regression from the main Method dropdown menu near the bottom of the dialog, and click on the Smooth radio button in the Threshold type setting.The options page allows you specify the transition function,covariance estimation method(including various robust estimators),and optimization settings.Following estimation,EViews offers specialized views for the transition function and weights along with support for tests for linearity against STR alternatives and tests of no remaining nonlinearity and parameter constancy,alongside conventional tests for heteroskedasticity and serial correlation.三、Eviews门限回归总结笔记门限回归模型是一种重要的结构变化模型，当观测变量通过未知门限时，函数模型具有分段线性的特征，并且区制发生变化。

STATA 面板数据模型预计命令一览表一、静态面板数据的STATA办理命令y it i x it it固定效应模型y it x it itit it it随机效应模型（一）数据办理输入数据●tsset code year该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes该命令是认识面板数据构造● summarize sq cpi unem g se5 ln各变量的描绘性统计（统计剖析）● gen lag_y=L.y ///////产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y ///////产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y ///////产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y ///////产生一个二阶差分的新变量（二）模型的挑选和查验●1、查验个体效应（混淆效应仍是固定效应）（原假定：使用 OLS 混淆模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe关于固定效应模型而言，回归纳果中最后一行报告的 F 统计量便在于查验所有的个体效应整体上明显。

在我们这个例子中发现 F 统计量的概率为 0.0000 ，查验结果表示固定效应模型优于混淆 OLS模型。

● 2、查验时间效应（混淆效应仍是随机效应）（查验方法：LM统计量）（原假定：使用OLS混淆模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5( 加上“ qui ”以后第一幅图将不会体现) ln,re xttest0能够看出， LM查验获取的 P 值为 0.0000 ，表示随机效应特别明显。

可见，随机效应模型也优于混淆 OLS模型。

● 3、查验固定效应模型or 随机效应模型（查验方法：Hausman查验）原假定：使用随机效应模型（个体效应与解说变量没关）经过上边剖析，能够发现当模型加入了个体效应的时候，将明显优于截距项为常数假定条件下的混淆 OLS模型。

可是没法明确划分 FE or RE 的好坏，这需要进行接下来的查验，以下：Step1 ：预计固定效应模型，储存预计结果Step2 ：预计随机效应模型，储存预计结果Step3 ：进行 Hausman查验●qui xtreg sq cpi unem g se5ln,fe est store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe(或许更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)能够看出， hausman查验的 P 值为 0.0000 ，拒绝了原假定，以为随机效应模型的基本假定得不到知足。

门槛模型与断点回归在经济学、社会学以及其他社会科学领域中，研究者经常需要处理各种复杂的数据关系，以揭示不同变量之间的内在逻辑。

其中，门槛模型和断点回归作为两种重要的统计方法，被广泛应用于分析变量间的非线性关系，尤其是在处理某些具有临界值或突变点的数据时。

本文将对这两种模型进行详细的探讨，分析它们的理论基础、应用场景以及在实际研究中的价值。

一、门槛模型概述门槛模型（Threshold Model）是一种非线性回归模型，它假设因变量与自变量之间的关系在不同的区间内具有不同的表现形式。

这种模型特别适用于描述那些在某个临界点或门槛值前后发生显著变化的现象。

例如，在经济学中，收入达到一定水平后，消费习惯可能会发生显著变化；在教育心理学中，学生的学习成绩可能会随着投入学习时间的增加到达一个瓶颈期，之后即便再增加学习时间，成绩提升也不再显著。

门槛模型的关键在于确定门槛值的位置以及不同区间内的函数形式。

通常，研究者可以通过数据拟合和统计检验来确定最佳的门槛值。

一旦门槛值确定，就可以使用标准的回归分析方法来估计每个区间内的参数。

二、断点回归概述断点回归（Regression Discontinuity Design，简称RDD）是一种准实验设计方法，用于估计某个处理或干预在断点处的因果效应。

与门槛模型相似，断点回归也关注变量间的非线性关系，特别是那些在处理或干预前后发生突变的情况。

然而，与门槛模型不同的是，断点回归更侧重于利用自然实验或政策实施产生的断点来识别因果效应。

在断点回归设计中，研究者通常假设处理或干预对断点附近的观测值有相似的影响，但对断点两侧的观测值有不同的影响。

通过比较断点两侧的数据变化，研究者可以估计出处理或干预的净效应。

这种方法在政策评估、教育研究和公共卫生等领域具有广泛的应用。

三、门槛模型与断点回归的比较尽管门槛模型和断点回归都关注变量间的非线性关系，但它们在理论基础、应用场景和分析方法上存在一些差异。

stata门槛回归指令（实用版）目录1.门槛回归的概述2.Stata 门槛回归的基本指令3.Stata 门槛回归的选项介绍4.应用实例正文一、门槛回归的概述门槛回归（Threshold Regression）是一种用于分析变量之间非线性关系的统计方法。

它的主要思想是寻找一个阈值，使得变量在这个阈值上下具有不同的变化趋势。

这种方法在处理样本选择、处理效应以及分析截面数据等方面具有广泛的应用。

二、Stata 门槛回归的基本指令Stata 提供了门槛回归的基本指令为：threshold。

使用该指令，用户可以方便地对数据进行门槛回归分析。

以下是一个简单的使用示例：```threshold dep_var ind_var [if] [in] [, absorb(absorb_vars) [options]]```其中：- dep_var：因变量，即要分析的变量；- ind_var：自变量，即门槛变量；- [if] [in]：可选项，指定观测范围；-, absorb(absorb_vars)：可选项，指定控制变量；- [options]：可选项，指定其他分析选项。

三、Stata 门槛回归的选项介绍Stata 门槛回归提供了丰富的选项，用户可以根据需要进行选择。

以下是一些常用的选项：- absorb(absorb_vars)：吸收控制变量，使它们在回归方程中变为常数项；- after(num_obs)：指定门槛回归的分析对象为观测数量大于等于num_obs 的样本；- before(num_obs)：指定门槛回归的分析对象为观测数量小于等于num_obs 的样本；- cluster(cluster_var)：指定聚类稳健标准误，使估计结果具有更强的稳健性；- logit：使用 Logit 函数作为门槛回归的链接函数；- probit：使用 Probit 函数作为门槛回归的链接函数；- lin：使用线性函数作为门槛回归的链接函数；- custom(func)：自定义链接函数，func 为门槛回归的链接函数。