3 门槛回归模型完全攻略【含王群勇xthreg与xtptm命令、连玉君xtthres命令比较】.pdf
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"门槛回归模型完全攻略" 门槛回归模型是一种统计模型,用于分析经济变量之间的非线性关系。该模型的基本思想是,将经济变量分为不同的区间,每个区间的回归方程表达不同,并根据门限值将回归模型区分为多个区间。 模型背景和简介 门槛回归模型的发展可以追溯到1996年,Bruce E. Hansen在《Econometrica》上发表的论文《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。 Hansen 的工作对门槛回归模型的发展产生了深远的影响。 门槛回归模型的优点在于,它可以处理非线性关系,并且可以检测结构突变点。门槛回归模型广泛应用于经济学、金融学和管理学等领域。 在门槛回归模型中,门限值是指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。门槛值的确定对于模型的估计和检验具有重要意义。 stata 操作 在 stata 软件中,门槛回归模型可以使用 xthreg 和 xtptm 命令来实现。 xthreg 命令用于估计面板数据门槛模型的参数,而 xtptm 命令用于估计时间序列门槛模型的参数。 面板数据门槛模型 面板数据门槛模型是指含有多个个体和多个年度的面板数据模型。该模型可以检测面板数据中的结构突变点,并且可以估计模型的参数。 王群勇老师的 xthreg 命令和连玉君老师的 xtthres 命令都是 stata 软件中常用的命令,用于估计面板数据门槛模型的参数。 优秀论文解读 论文题目:我国金融发展与经济增长的非线性关系研究——来自动态面板数据门限模型的经验证据 作者:黄智淋、董志勇 摘要:本文采用我国 31 个省市 1979~2008 年的年度面板数据,以通货膨胀率为门限变量,运用动态面板数据门限模型,探讨金融发展与经济增长之间的非线性关系。研究结果表明:金融发展与经济增长之间的关系存在通货膨胀率门限效应,通货膨胀率门限值约为 5.05% 左右;当通货膨胀率低于门限值时,金融发展与经济增长是正相关的;而当通货膨胀率超过门限值时,金融发展与经济增长是负相关的。 结论与政策建议:本文基于我国 31 个省市 1979~2008 年的年度面板数据,以通货膨胀率为门限变量,运用动态面板数据门限模型,考察我国金融发展与经济增长之间的非线性关系。研究结果表明,金融发展仅在低通货膨胀水平下有利于促进经济增长。























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