Panel Threshold Model - Theory and Application.pptx
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Panel Threshold Model - Theory and Application.pptx
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PanelThresholdModel:
TheoryandApplication,ThresholdeffectPanelthresholdmodelComputationmethodApplication,Thresholdeffect,门限效应:
变量之间的关系取决于门限变量的状态,即当门限变量低于门限值或者高于门限值时,回归方程的系数也不同。
以单门限模型为例。
Thresholdeffect,门限效应由于其直观的含义,门限模型在金融市场和宏观经济政策研究中得到广泛应用。
金融约束对企业投资的影响。
是否负债率较高、较低的企业其金融约束对投资的影响存在明显差异。
一体化程度对经济增长的影响。
是否收入越低的国家其经济一体化对经济增长的影响越大。
央行利率政策对通货膨胀的响应。
是否低、高通货膨胀的国家其央行对通胀率的响应存在明显差异。
Thresholdeffect,对于门限值的检验:
beta1=beta2。
但是,在备择假设下多了一个未知参数gamma(称作冗余参数,nuisanceparameter)。
这种情况下传统的检验统计量不再有效。
这种情况下的模型也一直没有得到很好的应用,直至Andrews(1983)等给出统计量的分布。
注:
如果gamma为已知常数,则模型的估计与检验(Chow)与传统方法相同。
Thresholdeffect,Thresholdeffect,案例:
.sysuselifeexp.scatterlexpgnppc,Thresholdeffect,时间序列门限自回归模型TAR、Self-ExcitingTAR等。
PanelThresholdModelSpecification,单门限模型:
PanelThresholdModelEstimatebetagivengamma,PanelThresholdModelEstimategamma,PanelThresholdModelEstimategamma,设门限序列Gamma共S个数值,PanelThresholdModelEstimategamma,Part1:
ComputeThresholdseries:
Quan=mm_quantile(Thr,1,(Trim1-Trim)Trunc=Thr:
=Quan1:
&Thr:
=Quan2Sethr=select(Thr,Trunc)Sethr=uniqrows(Sethr)/*ascendingdistinctvalue*/,PanelThresholdModelEstimategamma,Part2:
Estimatesinglethresholdfor(i=1;i=rows(Sethr);i+)Thtemp=Sethridumreg(N,T,THR,Thtemp,y,IX,RX,RSS=.,uf=.,fe)SeRSSi=RSSminindex(SeRSS,1,loc=.,w=.)Thfinal=Sethrloc1,1RSSfinal=SeRSSloc1,1,cdumreg(N,T,THR,Thfinal,y,IX,RX,RSS=.,uf=.,fe,Sigsq=.)LR=(SeRSS:
-RSS)/Sigsq,PanelThresholdModelEstimategamma,PanelThresholdModelTestThresholdEffect,Note:
第3步中,F统计量与没有关系,因此DGP中的可以任意设定。
PanelThresholdModelTestThresholdEffect,设自举次数为Iters。
PanelThresholdModelTestThresholdEffect,Part3:
Testthresholdeffect*Regresslinearmodel,extactresidualu(residual).*Regresssingle-thresholdmodel,extractyhat,F.for(i=1;iF)/rows(Fstat)Fcrit=mm_quantile(Fstat,1,(0.900.950.99),PanelThresholdModelTestThresholdEffect,Bootstrapnumber=100-|RSSSig2FstatProbCrit_10Crit_5Crit_1-+-Threshold_0|464.95053.3692.Threshold_1|382.94002.735329.98240.00009.388010.158212.6432Threshold_2|373.26082.66613.63040.960015.267418.248220.7824-,PanelThresholdModelConfidenceinterval,PanelThresholdModelConfidenceinterval,Part4:
Confidenceinterval/*findthelocationofthreshold*/for(i=1;i=1;i-)if(LRicrit)breaklow=Thri+1/*Upper:
MinimumofThrThreshold*/for(i=loc+1;icrit)breakupp=Thri-1,PanelThresholdModelConfidenceinterval,Thresholdestimation:
Alpha=0.0500-|ThresholdLowerUpper-+-Th_1|4.45654.41354.4860-,PanelThresholdModelModelestimation,=Linearregression(fixedeffect):
SumofSquaredResidual:
RSS=464.9505Standarderrorofregression:
Se=3.3692R-squared:
R2=0.4783-|CoefStdtprob-+-drgdp|-0.11000.0468-2.35240.0201dcpi|0.60490.054511.09480.0000-=ThresholdRegression:
thresholdnumber=1.00SumofSquaredResidual:
RSS=382.9400Standarderrorofregression:
Se=2.8157R-squared:
R2=0.5703-|CoefStdtprob-+-drgdp_1|-0.08950.0519-1.72590.0866dcpi_1|-0.07030.1388-0.50670.6132drgdp_2|-0.06820.0659-1.03490.3026dcpi_2|0.55040.06838.05320.0000-,PanelThresholdModelMultiplethresholds,以双门限模型为例,其他模型依此类推。
PanelThresholdModelEstimatethresholds,如果利用普通的格点搜寻,需要迭代计算(NT)2。
显然,实践当中这不太可行。
根据(Chong,1994;Bai,1997;BaiandPerron,1998),序贯估计具有一致性。
PanelThresholdModelMultiplethresholds,双门限模型:
Step1:
估计单门限模型-Th1Step2:
给定Th1,估计第二个门限值-Th21,CIStep3:
给定Th21,重新估计第一个门限值-Th22,CI三门限模型:
Step1:
估计双门限模型-Th21,Th22Step2:
给定Th21、Th22,估计第三个门限值-Th31,CIStep3:
给定Th31、Th22,重新估计第二个门限值-Th32,CIStep4:
给定Th31、Th32,重新估计第一个门限值-Th33,CI,PanelThresholdModelTestdoublethresholdeffect,Note:
在第3步中,DGP中的为单门限模型的估计量。
PanelThresholdModelConfidenceinterval,PanelThresholdModelExample,Hansen(1999).cdd:
stata10panel.usehansen1999,clear.xtptmiq1-qd1,rx(c1)thrvar(d1)trim(0.01)grid(393)thnum(3)iters(300),PanelThresholdModelExample,WuandWang(2008).cdd:
stata10panel.useres4,clear.xtptmdepr,rx(drgdpdcpi)thrvar(dcpi)thnum
(2)trim(0.10)iters(100),其他扩展,
(1)多门限变量
(2)动态面板门限模型,谢谢!
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