stata门槛回归

关于门槛回归，首先是截面数据门槛，然后面板门槛，最后面板动态门槛。

参考B. Hansen (2000, Econometrica)；

可以发现，P值为0.081，在10%显著性水平上显著，表明存在门槛效应。Boostrap为5000次。

上表为所有数据的OLS回归结果。上半部分为变量的回归系数和标准差；下半部分Heteroskedasticity Test (P-Value)为0.157，表明存在异质性，需要进行门槛回归。 上表说明门槛值为863；在95%水平上，置信区间为[594，1794]。 上述两个表为门槛值小于863的回归结果和门槛值大于863的回归结果。以门槛值小于863的表为例，上半部分为各变量的回归系数，下半部分为各变量回归系数的置信区间。

如果要进行两个门槛或者更多门槛的检验，首先删除低门槛的数据，即删除低于863门槛的数据，然后使用剩余数据再次进行上述两步骤。