We next check the threshold constan

We next check the threshold constancy by employing the test statistic F2 proposed in Section 2, and the p-value is 0.079 when output is treated as a threshold variable while 0.721 when the threshold variable is literary. Therefore, we conclude that there might exist an unstable threshold effect when output is treated as the threshold variable. By ignoring potentially significant time-varying features in the threshold, the estimated slopes in sub-samples are seriously biased as shown in Section 3. Hence, the parameter estimation based on the proposed approach can be expected to be more robust.

結果 (繁體中文) 1:

我們接下來通過採用在第2節中提出的檢驗統計量F2檢查閾值恆定，並且p值是0.079時，當閾值變量是文學輸出被視為一個閾值變量而0.721。因此，我們得出結論，當輸出作為閾值變量被處理可能存在一種不穩定的閾值效果。通過忽略在所述閾值的潛在顯著隨時間變化的特徵，子樣品中的所估計的斜率如第3。因此嚴重偏差，根據所提出的方法的參數估計可以預期更加強勁。

結果 (繁體中文) 2:

接下來，我們將使用第 2 節中建議的測試統計 F2 來檢查閾值恒度，當輸出被視為閾值變數時，p 值為 0.079，而當閾值變數為文學變數時為 0.721。因此，我們得出結論，當輸出被視為閾值變數時，可能存在不穩定的閾值效應。通過忽略閾值中可能顯著的時變特徵，子樣本中的估計斜率嚴重偏置，如第 3 節所示。因此，基於擬議方法的參數估計可以預期更加可靠。

結果 (繁體中文) 3:

接下來，我們使用第2節中提出的檢驗統計量F2來檢驗閾值恒常性，當輸出被視為閾值變數時，p值為0.079，當閾值變數為文學變數時，p值為0.721。囙此，我們認為當輸出作為閾值變數時，可能存在不穩定的閾值效應。通過忽略閾值中潜在的顯著時變特徵，子樣本中的估計斜率嚴重偏移，如第3節所示。囙此，基於該方法的參數估計具有更强的魯棒性。