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简介经典的计量模型是建立在线性关系的基础上的,但是现实中的经济现象往往存在非线性的关系。如何来度量这种非线性的关系就成了计量经济学要解决的重要问题。为处理这种非线性关系一种方法是在模型中加入变量的高次项如二次项或者三次项或者加入变量间的交乘项,但是这种方法会增加解释变量间的相关性。另一种经典的方法是邹至庄教授提出的检验突变点的邹检验。邹检验在构造检验统计量时,首先先验性地假定了突变点的位置,然后再对该突变点进行检验,从而得到突变点是否显著的结果。邹检验的优点是可以检验突变点是否显著,但是它的缺点是突变点的确定是人为划分的,这使得模型的主观性太强。而门限模型可以较好地避免这种主观性影响。门限模型在经济理论中有着广泛的用途,门限变量的作用就是将模型中的样本划分成若干子样本,对每个子样本分别回归,通过在不同的分位点上寻找使模型的误差平方和最小的点,来自动搜寻门限值。从而达到由模型本身而不是通过主观偏好来确定模型的分位点。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。但是对于大样本、面板数据如何寻找结构突变点。所以本文在此讲解面板门限回归的问题,门限回归也适用于时间序列。Stata步骤大家可能最关心的是如何使用软件进行估计,在此小编为大家介绍xthreg命令。步骤一:安装xthreg命令,由于是外部命令,所以你需要使用findit