Stata門限模型的操作及結果詳細解讀

1、一、門限面板模型概覽 如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看計量模型的估計和檢驗原理，那就去數(shù)量經濟技術經濟研究上，找一篇標題帶有“雙門檻（或者雙門限）”的文章，瀏覽一遍，看看文章計量部分列示的統(tǒng)計量和檢驗結果。這樣，在軟件操作時，你就知道每一步得到的結果有什么意義，怎么解釋了，起碼心里會有點印象。 一般情況下，一個研究生花費在研究上的時間越多，他的成果越豐富，也就是說，研究成果和研究時間存在某種正向關聯(lián)。但是，這種關聯(lián)是線性的嗎？在最初階段，他可能看了兩三年的文獻，也沒有寫出一篇優(yōu)秀的文章，但是一旦過了這個基礎期，他的能量和成果將如火山爆發(fā)一樣噴涌出來，此時，他投入少量

2、的時間，就能產出大量優(yōu)質文章。再過幾年，他可能會進入另外一種境界，雖然比以前有了極大提高，但是研究進入新的瓶頸期，文章發(fā)表的數(shù)量減少。由此可以看出，研究成果與研究年限存在一種階段性的線性關系。這個基礎期的結點、瓶頸期的起點就像“門檻”一樣把研究階段分成三個部分，在不同部分，成果和時間的線性關系都不同。這個效應被稱為門檻效應或門限效應。 門限效應，是指當一個經濟參數(shù)達到特定的數(shù)值后，引起另外一個經濟參數(shù)發(fā)生突然轉向其它發(fā)展形式的現(xiàn)象。作為原因現(xiàn)象的臨界值稱為門限值。在上面的例子中，成果和時間存在非線性關系，但是在每個階段是線性關系。有些人將這樣的模型稱為門檻模型，或者門限模型。如果模型

3、的研究對象包含多個個體多個年度，那么就是門限面板模型。 漢森（Bruce E. Hansen）在門限回歸模型上做出了很多貢獻。了解門限模型最好的辦法，首先就要閱讀他的文章。他的文章很有特點：條理很清晰，推導過程詳細，語言簡練，語法不復雜。有關他的論文、程序、數(shù)據(jù)可以參考Hansen的個人網站 ：/bhansen/progs/progs_subject.htm。 Hansen于1996年在Econometrica上發(fā)表文章Inference when a nuisance parameter is not identified un

4、der the null hypothesis，提出了時間序列門限自回歸模型（TAR）的估計和檢驗。之后，他在門限模型上連續(xù)追蹤，發(fā)表了幾篇經典文章，尤其是1999年的Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing and inference，2000年的Sample splitting and threshold estimation和2004年與他人合作的Instrumental Variable Estimation of a Threshold Model。 在這些文章中，Hansen介紹了包含個體固定

5、效應的靜態(tài)平衡面板數(shù)據(jù)門限回歸模型，闡述了計量分析方法。方法方面，首先要通過減去時間均值方程，消除個體固定效應，然后再利用OLS（最小二乘法）進行系數(shù)估計。如果樣本數(shù)量有限，那么可以使用自舉法（Bootstrap）重復抽取樣本，提高門限效應的顯著性檢驗效率。 在Hansen（1999）的模型中，解釋變量中不能包含內生解釋變量，無法擴展應用領域。Caner和Hansen在2004年解決了這個問題。他們研究了帶有內生變量和一個外生門限變量的面板門限模型。與靜態(tài)面板數(shù)據(jù)門限回歸模型有所不同，在含有內生解釋變量的面板數(shù)據(jù)門限回歸模型中，需要利用簡化型對內生變量進行一定的處理，然后用2SLS（

6、兩階段最小二乘法）或者GMM（廣義矩估計）對參數(shù)進行估計。 當然，有關門限回歸模型的最新研究，還可以參考Inflation and Growth: New Evidence From a Dynamic Panel Threshold Analysis（Stephanie Kremer，Alexander Bick，Dieter Nautz，2009）。二、計量模型的假設、估計和檢驗 略三、門限面板模型回歸估計stata操作指南 基于王群勇xtptm程序有關這個程序的有效性，我們不去追究，就認為它是正確的程序。（一）前期準備1、擁有一臺能聯(lián)網的電腦； 2、電腦中有

7、能正常運行的Stata程序，最好是Stata/SE 12，沒有這個程序請自行搜索； 3、下載xtptm.zip文件包（請自行搜索），解壓縮，復制到X:Program FilesStata12.0(full)ado文件夾下，單獨使用一個文件夾，最好直接使用xtptm文件夾。也就是說，stata下面有文件夾ado，ado下面有文件夾xtptm，xtptm下面包含了若干文件； 4、指定門限程序文件夾（每次重新打開stata都需要指定這個路徑），輸入命令（可以不包含點和空格“. ”，直接使用命令）：. cd "D:Program FilesStata12.0(f

8、ull)adoxtptm"D:Program Files (x86)Stata12_winX86_x64adoxtptm以上路徑需要根據(jù)自己的實際情況指定； 5、下載相關文件，輸入命令： . findit moremata回車 ，彈出幫助文件，依次將“Web resources from Stata and other users”下面的11個鏈接打開，點擊相應安裝按鈕，下載安裝。其中，第六個鏈接安裝結束后會提示安裝出現(xiàn)問題，不用管。因為指定了程序路徑（cd那個命令），安裝完成后，xtptm文件夾會增加很多文件。至此，準備工作做完了。（二）門限回歸實例1

9、、到此【下載數(shù)據(jù)】。這個數(shù)據(jù)包括29個個體（省份），21個年度（1990-2010），是一個平衡面板數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)復制粘貼到Stata數(shù)據(jù)庫中。方法是：菜單欄Data>Data Editor>Data Editor (Edit)，粘貼數(shù)據(jù)，粘貼時選擇“第一行設定為變量名”。然后，在數(shù)據(jù)界面，點擊保存，將數(shù)據(jù)保存到xtptm文件夾內。這樣以后每次都可以直接打開這個數(shù)據(jù)文件（仍需要用cd命令指定門限程序的路徑）。關閉數(shù)據(jù)編輯框，進行下面的操作。2、設定個體與時間，如果個體名稱是字符，還需要先將字符轉化為數(shù)值：. encode provin , gen(prov)#將字符型的變量

10、provin轉換為數(shù)值型的變量prov. xtset prov year #設定個體和時間分別由prov和year變量的數(shù)據(jù)表示最終數(shù)據(jù)列表如圖所示。3、執(zhí)行門限回歸，輸入如下命令：. xtptm agg trans labor market iae, rx(tax) thrvar(year) iters(1000) trim(0.05) grid(100) regime(2)含義：xtptm執(zhí)行門限面板回歸估計agg被解釋變量trans、labor、market、iae非核心解釋變量（控制變量）rx(tax)核心解釋變量設定為taxthrvar(year)門限變量設定為yeariters(1000)自舉抽樣1000次trim(0.05)分組子樣本異常值去除比例為百分之五grid(100)將樣本分成100個柵格然后取100個中間參數(shù)regime(2)待檢驗的門限值數(shù)量為兩個4