门槛效应stata命令

关于门槛效应的Stata命令，目前有几种可供选择的方法。其中一种是南开大学王群勇老师开发的xtptm命令和xtreg命令。这两个命令已经得到了Stata官方的认可。另一种方法是中山大学连玉君老师开发的xtthres命令。这三种方法各有优缺点。xtptm和xtreg命令的计算速度较快，即使在BS（bootstrap）次数超过1000的情况下也能快速运算。而xtthres在BS超过500时可能会稍微耗时一些。然而，最核心的区别在于这三种方法的检验和估计结果可能存在一定的差异，某些情况下差异可能很大。同一套数据使用不同的命令设置可能得到截然不同的结果。需要注意的是，xtthres命令在检验多重门槛时可能存在门槛区间重叠的问题，导致三重门槛估计结果存在缺失。另外，连玉君老师自己也推荐使用王群勇老师的xthreg命令，认为这个命令背后的算法更合理，运行速度也较快、稳定。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [面板门限回归模型及Stata](https://blog.csdn.net/bingbangx/article/details/109754074)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [STATA xtendothresdpd动态面板门槛效应命令](https://blog.csdn.net/Sanfenpai6/article/details/127051063)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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