Stata门限模型的操作和结果详细解读.docx

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Stata门限模型的操作和结果详细解读

Stata门限模型的操作和结果详细解读

　　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

归模型中，需要利用简化型对内生变量进行一定的处理，然后用2SLS（两阶段最小二乘法）或者GMM（广义矩估计）对参数进行估计。

　　当然，有关门限回归模型的最新研究，还可以参考《InflationandGrowth:

NewEvidenceFromaDynamicPanelThresholdAnalysis》（StephanieKremer，AlexanderBick，DieterNautz，2009）。

　　二、计量模型的假设、估计和检验

 略

　　三、门限面板模型回归估计stata操作指南——基于王群勇xtptm程序

　　有关这个程序的有效性，我们不去追究，就认为它是正确的程序。

（一）前期准备

1、拥有一台能联网的电脑； 

　　2、电脑中有能正常运行的Stata程序，最好是Stata/SE12，没有这个程序请自行搜索； 

　　3、下载xtptm.zip文件包（请自行搜索），解压缩，复制到X:

\ProgramFiles\Stata12.0（full）\ado文件夹下，单独使用一个文件夹，最好直接使用xtptm文件夹。

也就是说，stata下面有文件夹ado，ado下面有文件夹xtptm，xtptm下面包含了若干文件； 

　　4、指定门限程序文件夹（每次重新打开stata都需要指定这个路径），输入命令（可以不包含点和空格“.”，直接使用命令）：

. cd"D:

\ProgramFiles\Stata12.0（full）\ado\xtptm"

D:

\ProgramFiles（x86）\Stata12_winX86_x64\ado\xtptm

　　以上路径需要根据自己的实际情况指定； 

　　5、下载相关文件，输入命令：

. finditmoremata

　　回车，弹出帮助文件，依次将“WebresourcesfromStataandotherusers”下面的11个链接打开，点击相应安装按钮，下载安装。

其中，第六个链接安装结束后会提示安装出现问题，不用管。

　　因为指定了程序路径（cd那个命令），安装完成后，xtptm文件夹会增加很多文件。

　　至此，准备工作做完了。

（二）门限回归实例

　　1、到此【下载数据】。

这个数据包括29个个体（省份），21个年度（1990-2010），是一个平衡面板数据。

将数据复制粘贴到Stata数据库中。

方法是：

菜单栏Data>DataEditor>DataEditor（Edit），粘贴数据，粘贴时选择“第一行设定为变量名”。

　　然后，在数据界面，点击保存，将数据保存到xtptm文件夹内。

这样以后每次都可以直接打开这个数据文件（仍需要用cd命令指定门限程序的路径）。

关闭数据编辑框，进行下面的操作。

　　2、设定个体与时间，如果个体名称是字符，还需要先将字符转化为数值：

. encodeprovin,gen（prov）　　　#将字符型的变量provin转换为数值型的变量prov

. xtsetprovyear　　　　　　　#设定个体和时间分别由prov和year变量的数据表示

　　最终数据列表如图所示。

　　3、执行门限回归，输入如下命令：

. xtptmaggtranslabormarketiae,rx（tax）thrvar（year）iters（1000）trim（0.05）grid（100）regime

（2）

含义：

xtptm——执行门限面板回归估计

agg——被解释变量

trans、labor、market、iae——非核心解释变量（控制变量）

rx（tax）——核心解释变量设定为tax

thrvar（year）——门限变量设定为year

iters（1000）——自举抽样1000次

trim（0.05）——分组子样本异常值去除比例为百分之五

grid（100）——将样本分成100个栅格然后取100个中间参数

regime

（2）——待检验的门限值数量为两个

4、转到【回归结果说明】

4、回归结果说明

这个程序只能绘制第一个门限值的检验图。

命令为：

._matplotLR,colume（12）　　　　　　　

#注意：

LR后面没有#号