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...
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 null hypothesis》,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...
qi被称为“门槛变量”, Hansen(2000) 认为门槛变量既可以是解释変量xi中的一个回归元,也可以作为一个独立的门槛变量。 根据其相应的“门槛值”y,可将样本分成“两类”( two regimes) 二.显著性检验 门槛回归模型显著性检验的目的是,检验以门檻值划分的两组样本其模型估计参数是否显著不同。 因此,不存在门槛值...
以上回归结果,单一门槛值是109.2,然而第二行可以看到概率是大于0.05,因此不存在显著的门槛效应。 进一步看回归结果: 在回归结果中,当门槛值小于109.2时,c.debt 取0,此时系数为0.0001219,并且t值小于1.96 不显著;当门槛值大于109.2时c.debt 取1,此时系数为-0.0004601,并且t值大于-1.96 不显著。 以上结果显示不存在...
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。 门槛回归模型的实质是利用门槛值将样本分为两组,只有当两组样本的估计参数显着不同时,才使用门槛回归模型,否则说明不存在门槛,使用线性模型就可以了...
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...
面板门槛模型:多个个体多个年度📈如果我们的研究对象包含多个个体多个年度,那就是面板门槛模型。这种情况下,我们需要对每个个体分别进行回归,然后看看这些回归系数是否稳定。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。
下面这个就是Hansen (2000)发表在Econometrica上的文章中提出的门槛模型: 简单地理解,就是一个回归模型会根据一个变量qi的大小而有不同的回归参数。这个qi,比如,指标per capita GDP就可以作为一个门槛值来判别发达国家和发展中国家。在研究企业研发投入与利润之间的关系时,考虑到大企业和小企业在研发投入与利润方面...
一、面板门槛回归模型的基本概念 面板门槛回归模型,亦被称作门限回归模型,它巧妙地将面板数据的特性与门槛效应相结合。面板数据,简而言之,就是涵盖了多个个体(如国家、地区、企业等)在多个时间点上的观测值的数据集。而门槛效应,则描述的是当某个经济参数触及特定数值时,会触发另一个经济参数发生突变的现象。 以全...
在门槛效应模型中,个体效应通常比时间效应更为重要,但是否纳入这些效应需要根据具体的研究背景和数据特性进行判断。xthreg y c1 c2 c3 c4, rx(x1) qx(x2) thnum(1) bs(300) trim(0.01) grid(100) r* 命令解释y:被解释变量,即因变量。c1-c4:控制变量,用于控制其他可能影响因变量的因素。rx(x1):核心...