S门限模型的操作和结果详细解读

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。

简述s型曲线的计算过程S型曲线，也称为S形增长曲线或S型增长模型，是一种常见的数学模型，用于描述某个变量随时间逐渐增长，并最终趋于稳定的过程。

它的名称来源于它所呈现的曲线形状，曲线起初缓慢增长，然后迅速增加，最后再度减缓趋于平缓。

S型曲线在经济学、生物学、市场营销等领域具有广泛应用，可以帮助我们更好地了解一些复杂的变量增长过程。

S型曲线可以用一个数学函数来描述，其中最常用的是 logistic 方程。

logistic 方程可以用以下公式表示：y = L / (1 + e^(-k(x-x0)))在这个公式中，y 是变量的值，L 是曲线的顶点值，k 是增长的速度，x0 是曲线的中点，e 是自然对数的底数。

公式中的变量 x 表示时间。

首先，我们需要确定数值 L、k 和 x0 的值。

这些值可以通过研究或实验数据来获得，也可以通过拟合曲线来估计。

L 表示曲线所能达到的最高值，k 表示增长速度的快慢，x0 表示曲线的中点位置。

这些值的确定将直接影响到曲线的形状和趋势。

接下来，我们可以使用计算机软件或计算器来计算每个时间点的变量值。

以 Excel 为例，我们可以依次输入时间点的值（x 值），然后使用 logistic 方程来计算对应的 y 值。

例如，假设我们选定的时间点为0、1、2、3、4、5，那么我们需要在Excel 中创建一个包含这些时间点的列。

接着，在某个单元格中输入 logistic 方程的公式，并将 L、k和 x0 的值替换到公式中相应的位置。

然后，使用填充函数将这个公式应用到时间点列中的每个单元格，即可得到每个时间点对应的变量值。

在计算过程中，我们可以发现，随着时间的增长，曲线的增长速度逐渐加快，直到达到拐点后开始减缓，最终趋于稳定。

这反映了变量在逐渐接近其最大值时的变化过程。

计算得到的变量值可以进一步用于分析和预测。

我们可以绘制S型曲线图来观察曲线的形状和变化趋势。

通过观察曲线的拐点，可以推断变量增长的临界点或分水岭。

s型控制曲线S型控制曲线（S曲线）是一种常用的管理工具，它通过图形化展示目标的变化趋势，帮助我们更好地理解和掌握问题的发展进程。

本文将从定义、应用领域、特点以及使用方法等方面详细介绍S型控制曲线，希望读者通过本文的阅读能够对S型控制曲线有更深入的了解。

首先，我们来定义一下S型控制曲线。

S型控制曲线是一种呈S形状的曲线，它图形化地展示了目标在不同阶段的增长或变化趋势。

S型控制曲线由三个阶段组成，分别是起始阶段、增长阶段和平稳阶段。

起始阶段是指目标在初始阶段变化缓慢，增长较慢；增长阶段是指目标增长速度加快，快速增长；平稳阶段是指目标增长达到饱和状态，增长速度趋于稳定。

S型控制曲线在各个领域都有广泛的应用。

在市场营销中，S型控制曲线可以用来分析产品销售的趋势，帮助企业预测和制定销售策略。

在项目管理中，S型控制曲线可以用于项目的进度控制和资源分配，帮助项目团队及时调整工作计划，确保项目按时完成。

在人力资源管理中，S型控制曲线可以用来评估员工的绩效变化，制定员工激励和晋升计划。

S型控制曲线具有一些明显的特点。

首先，曲线形状稳定，能够准确反映目标的增长趋势。

其次，曲线具有延迟效应，即目标在起始阶段增长缓慢，然后在增长阶段迅速加速，最后在平稳阶段趋于稳定。

最后，曲线的拐点位置可以用来预测目标的最终状态，帮助我们制定相应的策略和措施。

那么，如何使用S型控制曲线呢？首先，我们需要明确目标和可量化的指标。

其次，根据目标的特性和实际情况选择合适的S型控制曲线模型。

然后，收集相关数据并进行分析，画出S型控制曲线。

最后，根据曲线的变化趋势制定相应的战略和措施，以实现目标的快速增长和稳定发展。

综上所述，S型控制曲线是一种重要的管理工具，它能够帮助我们更好地理解和掌握目标的发展过程。

通过对S型控制曲线的应用，我们可以预测趋势、制定策略、实现目标。

希望读者通过本文的阅读，对S型控制曲线有更深入的认识，并将其应用于实际工作中，取得更好的管理效果。

一、门限面板模型概览如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。

这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。

但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。

再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。

由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。

这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。

这个效应被称为门槛效应或门限效应。

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。

作为原因现象的临界值称为门限值。

在上面的例子中，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。

汉森（Bruce E. Hansen）在门限回归模型上做出了很多贡献。

了解门限模型最好的办法，首先就要阅读他的文章。

他的文章很有特点：条理很清晰，推导过程详细，语言简练，语法不复杂。

有关他的论文、程序、数据可以参考Hansen的个人网站：/~bhansen/progs/progs_subject.htm。

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

S门限模型的操作和结果详细解读文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）一、门限面板模型概览？如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。

这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

？一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。

但是，这种关联是线性的吗在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。

再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。

由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。

这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。

这个效应被称为门槛效应或门限效应。

？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。

作为原因现象的临界值称为门限值。

在上面的例子中，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。

？汉森（Bruce E. Hansen）在门限回归模型上做出了很多贡献。

了解门限模型最好的办法，首先就要阅读他的文章。

他的文章很有特点：条理很清晰，推导过程详细，语言简练，语法不复杂。

有关他的论文、程序、数据可以参考Hansen的个人网站：。

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

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。

s 曲线模型的饱和值是指S曲线模型在发展过程中达到的最大值或极限值。

S曲线模型是一个创新的元模型，此模型由一线、两点、三阶段组成，如同生命从诞生、成长、到衰败的过程。

其中一线指一条象征着连续性的“S形曲线”，曲线在开始的时候是呈下降趋势，因为此时的投入一般要高于产出，由下而上的翻转点被称为“破局点”，突破了“破局点”之后会产生自增长，从而实现连续性的上升，曲线一路向上发展，靠近上方时，增长速度开始放缓，由上向下的翻转点被称为“极限点”，也叫“失速点”，一旦过了“极限点”，便会快速向下坠落。

s曲线参数求解方法一、引言S曲线是一种在工程、科研等领域广泛应用的曲线类型，用以描述某一过程的发展变化。

准确地求解S曲线参数，对于过程的监控、预测和控制具有重要意义。

本文将介绍S曲线参数的定义及意义，并提出两种求解方法：数值积分法和解析法。

二、S曲线参数定义及意义1.拐点坐标S曲线的拐点坐标是指曲线在拐点处的横坐标和纵坐标。

拐点是曲线由上升转为下降或由下降转为上升的转折点，对于过程的监控具有实际意义。

2.曲线斜率S曲线的斜率表示曲线在某一段区间内的变化速率。

曲线斜率可以反映过程的加速或减速情况，对于过程的分析和控制具有重要参考价值。

3.曲线面积S曲线的面积表示曲线所围成的图形面积。

曲线面积在过程的量化和评估中具有实用价值，可以用于计算过程中的累积量、平均速率等。

三、S曲线参数求解方法1.数值积分法数值积分法是一种通过离散化求解曲线参数的方法。

基本原理是将S曲线划分为若干小段，计算每段弧长与对应横坐标的乘积，然后对所有乘积求和。

应用实例方面，如求解道路交通事故中车辆行驶轨迹的拐点坐标和曲线斜率等。

2.解析法解析法是通过建立数学模型，直接求解曲线参数的方法。

基本原理是根据S曲线的形状特征，设定相应的数学方程，然后求解方程组。

应用实例方面，如求解生长曲线、降解曲线等。

四、S曲线参数求解注意事项1.数据处理与分析在求解S曲线参数前，应对实验数据进行预处理，如去除异常值、平滑曲线等。

同时，应对数据进行详细分析，以确定合适的拟合方法和参数范围。

2.曲线拟合方法选择根据曲线特点和实际需求，选择合适的拟合方法。

如数值积分法适用于求解具有明显拐点和斜率的曲线，而解析法适用于求解形状较为复杂的曲线。

3.参数估计精度与稳定性在求解过程中，应关注参数估计的精度和稳定性。

可以通过调整拟合参数、增加数据点等方式提高估计精度。

同时，应检验曲线拟合的稳定性，避免因数据波动导致曲线形状发生较大变化。

五、结论与展望本文介绍了S曲线参数的定义及意义，并提出了两种求解方法：数值积分法和解析法。