門限回歸模型(threshold regressive model，簡稱tr模型或trm)是湯家豪於2023年提出了門限自回歸模型後進一步將這一思想擴充套件到回歸模型中 。門限回歸模型的基本思想是通過門限變數的控制作用，當給出預報因子資料後，首先根據門限變數的門限闕值的判別控制作用，以決定不同情況下使用不同的預報方程，從而試**釋各種類似於跳躍和突變的現象。其實質上是把預報問題按狀態空間的取值進行分類，用分段的線性回歸模式來描述總體非線性預報問題
stata回歸**：
王群勇老師xthreg語法格式為
xthreg 被解釋變數 解釋變數1 解釋變數2..., rx(門檻變數影響到的核心變數) qx (門檻變數) thnum(設定的門檻個數，需要大於1小於等於3) grid(交叉點的個數一般設定為400或者300) trim(削減估計每一門檻的部分一般設定為0.01) bs(重複的次數 一般設定為300) thlevel(預設是95%) gen(newvarname) noreg nobslog thgiven options]：
eg1.單一門檻值，門檻變數不是核心變數，影響到核心變數
門檻變數是專利成功投產率，核心變數是fdi
egen countries = group(country)
xtset countries year
xthreg growth rd 控制變數1 控制變數2, rx(fdi) qx(專利成功投產率) thnum(1) grid(400) trim(0.01) bs(500)
eg2.單一門檻值，門檻變數是核心變數
門檻變數是債務率，核心變數是債務率
egen countries = group(country)
xtset countries year
xthreg growth laggrowth 控制變數1 控制變數2, rx(債務率) qx(債務率) thnum(1) grid(400) trim(0.01) bs(500)
eg3.三個門檻值，門檻變數是核心變數
門檻變數是債務率，核心變數是債務率
egen countries = group(country)
xtset countries year
xthreg growth laggrowth 控制變數1 控制變數2, rx(債務率) qx(債務率) thnum(3) grid(400 400) trim(0.01 0.01 0.05) bs(0 300 500) ### 這裡可以設定成不同的數值
回歸結果如下：
xthreg growth laggrowth 控制變數1 控制變數2, rx(債務率) qx(債務率) thnum(1) grid(400) trim(0.01) bs(500)
以上回歸結果，單一門檻值是109.2，然而第二行可以看到概率是大於0.05，因此不存在顯著的門檻效應。
進一步看回歸結果：
在回歸結果中，當門檻值小於109.2時，c.debt 取0，此時係數為0.0001219，並且t值小於1.96 不顯著；當門檻值大於109.2時c.debt 取1，此時係數為-0.0004601，並且t值大於-1.96 不顯著。
以上結果顯示不存在顯著的門檻效應。
參考
keras的回歸模型
基於keras的神經網路回歸模型 import matplotlib.pyplot as plt from math import sqrt from matplotlib import pyplot import pandas as pd from numpy import concatenate...
回歸模型的score得分為負 回歸模型評估指標
在建立回歸模型時需要對模型的效果進行評測，選擇哪一種指標作為評估指標也會影響最終模型的效果。這裡選擇scikit learn自帶的回歸模型評估指標進行詳細講解。explained variance score y true,y pred explained variance regression s...
回歸的線性模型（2）
其實越往後面越發現自己之前認識的片面性，但是對我這種記性不好的人來說還是要寫一點東西總結一下，以便之後翻查，審視自己當初的思路有沒有錯誤。不當之處還請各位及時批評。前文已經看到，採用最大似然方法對目標變數的分布進行點估計時，容易產生過擬合現象，通過引入分布引數的先驗概率來引入正則化項，來限制模型複雜...