怎么用stata做GTMR模型

GTMR（Generalized Treatment Model with Regression Discontinuity Design）模型是一种常见的回归断点设计（RDD）模型，可以用于评估某个特定阈值（例如政策实施）对某一结果变量的影响。下面是使用Stata进行GTMR模型分析的步骤：

1. 确定阈值并创建虚拟变量。在RDD中，我们需要确定阈值并创建虚拟变量来表示是否超过了阈值。例如，我们想评估某项政策对工资水平的影响，政策实施的阈值为40岁。我们可以创建一个虚拟变量"treated"，如果某个人的年龄大于或等于40岁，则为1，否则为0。

2. 拟合线性回归模型。使用Stata中的reg命令拟合线性回归模型，并包括虚拟变量和其他控制变量作为解释变量。例如：

reg wage treated age education experience, robust

其中，wage是结果变量，treated是虚拟变量，age、education和experience是控制变量，robust选项用于计算稳健标准误。

3. 检验线性模型的平滑性。使用Stata中的rdrobust命令检验线性模型的平滑性，即判断阈值是否确实存在显著的影响。例如：

rdrobust wage age, c(40) kernel(triangular) bw(2) plot

其中，wage是结果变量，age是自变量，c(40)表示阈值为40岁，kernel(triangular)和bw(2)用于选择核函数和带宽，plot选项用于绘制平滑曲线和置信区间。如果平滑曲线在阈值处有明显的"跳跃"，则说明阈值存在显著的影响。

4. 估计GTMR模型。使用Stata中的rdrobust命令估计GTMR模型，即在线性模型的基础上加入一个非线性项来捕捉阈值的影响。例如：

rdrobust wage age treated age#treated, c(40) kernel(triangular) bw(2) plot

其中，age#treated是非线性项，用于捕捉阈值对工资的影响。如果非线性项显著，则说明阈值对工资存在显著的影响。

以上就是使用Stata进行GTMR模型分析的基本步骤。需要注意的是，GTMR模型的估计可能涉及到一些假设和前提条件，需要仔细检查和验证。如果您不熟悉GTMR模型的理论和方法，建议先进行充分的学习和了解。