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计量社群群友分享了一份用于处理非平衡面板数据门槛回归的程序xthreg2、Hansen数据（由于文章还在Stata Journal forthcoming中，目前程序和数据不好直接对外公开，仅限于在社群下载）。
门槛模型已广泛应用于经济金融、货币政策、经济增长等领域。Hansen（1999）提出了面板数据的门槛模型，但该模型仅用于平衡面板。对于非平衡面板，学者们需要将其转换为平衡面板。此时会出现问题：1 潜在的样本选择偏差。2 主观性：较长的年份数和较少的个体，或较短的年份数和较多的个体。基于此，在Stata Journal (Fixed effect threshold model for unbalanced panel data，forthcoming)上出现了适用于非平衡面板数据的门槛回归模型，其程序为xthreg2。xthreg2 depvar [indepvar] [ if] [ in], rx(varlist) qx(varname) [thnum(integer) grid(integer) trim(numlist) bs(numlist) thlevel(#) wcmeth( string) gen(newvarname) noreg nobslog wc(string) ]其中，depvar被解释变量，indepvars为解释变量，qx(varname) 门槛变量，rx(varlist)表示区制变量。(integer)表示门槛个数，我们一般将其设定为1、2、3，一般默认为1。grid(integer) ：网格点数，默认为grid(300)。trim(numlist) ：估计每个门槛值时的修整比例，修整比例的个数，必须与thnum中的(#)一样。bs(numlist) ：bootstrap自助迭代次数。thlevel(#) ：置信区间，默认值为95%。gen(newvarname) ：对每个制度生成0,1,2,...的新分类变量。nobslog ：不显示bootstrap自助迭代过程。
通过一些数据的simulation发现该程序的如下事实：更不平衡的面板将导致更不稳定的阈值估计和更紧的覆盖率；检验大小test size不受面板不平衡的影响；检验功效test power受不平衡的影响，但当面板变得更不平衡时test power不会恶化。结论：
我们的结论并不意味着使用不平衡面板总是比将其转换为平衡面板更好。不平衡面板的两种选择：首先，通过删除一些观察值将面板数据转换为平衡面板数据，然后使用平衡面板。其次，使用不平衡面板直接估计阈值模型。两种选择都有利有弊。平衡面板对阈值的估计波动较小，但由于观测值较少，对回归系数的估计效率较低。不平衡面板对阈值的估计更不稳定，但对回归系数的估计更有效，这得益于更多的观测值。1.xthreg2也可以用于估计平衡面板数据中的门槛值，结果如下：
2.xthreg2用于估计非平衡面板数据中的门槛值，结果如下：
3.xthreg2估计非平衡面板数据中门槛值，三重门槛值的回归结果如下：
*文章还在Stata Journal forthcoming中，目前程序和数据不好直接对外公开，仅限于在社群下载。
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