stata15 王群勇门槛效应代码
时间: 2023-07-09 15:09:15 浏览: 56
门槛效应可以通过Stata中的probit或logit模型来估计。以下是一个简单的probit模型示例:
```
probit y x1 x2 x3
gen phat = invnorm(0.8)*_b[_cons] + invnorm(0.9)*_b[x1] + invnorm(0.95)*_b[x2] + invnorm(0.99)*_b[x3]
gen yhat = normal(phat)
gen threshold = 0.5
gen above = (yhat > threshold)
sum above
```
在这个示例中,我们首先使用probit命令来估计门槛效应模型。然后,我们使用invnorm函数来计算不同分位数的Z值,并将它们与对应的系数相乘,得到一个线性预测值phat。接下来,我们使用normal函数将phat转换为一个概率值yhat。然后我们设定一个门槛值0.5,将yhat大于门槛的观测值标记为1,否则标记为0,并使用sum命令计算出标记为1的观测值的数量。
注意,这只是一个简单的示例代码,实际上门槛效应模型可能需要更复杂的控制变量和模型规范。
相关问题
stata中门槛效应代码
门槛效应是指当自变量的值超过某个门槛值(threshold)时,因变量的变化率会发生显著变化。在Stata中,可以使用非线性回归模型来拟合门槛效应。
下面是一个使用Stata拟合门槛效应的示例代码:
``` stata
// 导入数据
use "data.dta", clear
// 拟合门槛效应模型
nl mixed (y = c1 * (x - t) + c2 * (x - t)^2) if x > t, at(t))
predict yhat
gen resid = y - yhat
// 绘制拟合曲线和残差图
twoway (scatter y x) (line yhat x if x > t) (rscatter resid x if x > t), legend(off)
```
在上面的代码中,我们使用`nl mixed`命令来拟合门槛效应模型,其中`y`是因变量,`x`是自变量,`t`是门槛值,`c1`和`c2`是模型参数。我们使用`if x > t`来限制自变量`x`的取值范围,只有当`x`大于门槛值`t`时才参与模型拟合。使用`at(t)`选项来指定门槛值`t`的取值范围。最后,我们使用`predict`命令来预测因变量的值,并计算残差。
在绘制图形时,我们使用`twoway`命令同时绘制原始数据点、拟合曲线和残差图。其中`line yhat x if x > t`用于绘制拟合曲线,`rscatter resid x if x > t`用于绘制残差图。
门槛效应 stata命令
根据提供的引用内容,门槛效应是指在某个阈值点上,自变量对因变量的影响发生了显著变化。在Stata中,可以使用threshold命令进行门槛效应分析。具体使用方法如下:
1.单门槛效应分析
```stata
threshold depvar indepvar, cutpoint(cutpoint_value)
```
其中,depvar是因变量,indepvar是自变量,cutpoint_value是门槛值。
2.双门槛效应分析
```stata
threshold depvar indepvar, cutpoint1(cutpoint1_value) cutpoint2(cutpoint2_value)
```
其中,cutpoint1_value和cutpoint2_value是两个门槛值。
3.动态面板门槛回归
```stata
xtthreshold depvar indepvar, cutpoint(cutpoint_value) i(panel_var) t(time_var)
```
其中,panel_var是面板变量,time_var是时间变量。