Test Chow

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.

Salt la navigare Salt la căutare

Această intrare referitoare la statistici este doar o schiță .

Contribuiți la îmbunătățirea acestuia în conformitate cu convențiile Wikipedia . Urmați sfaturile de proiectare de referință .

Testul Chow (numit după statisticianul american Gregory Chow ) este un test econometric privind stabilitatea parametrilor .

De fapt, să ne imaginăm că avem o serie de timp care, totuși, manifestă o ruptură structurală , adică o schimbare netă, în timp, a parametrilor regresiei. Dacă am efectua o singură regresie, rezultatul ar fi obținerea unei relații valabile în medie, adică una care combină diferitele perioade. Testul Chow verifică apoi dacă există o dată de pauză și este semnificativă.

Stabilim t ca dată de defalcare ipotetică și creăm o variabilă falsă "D (0)", "D (1)" și "D (2)" în perioada respectivă.

Deci, începând de la regresie:

y_{t}=\beta _{0}+\beta _{1}x_{1t}+\beta _{2}x_{2t}+\varepsilon .\,

{\ displaystyle y_ {t} = \ beta _ {0} + \ beta _ {1} x_ {1t} + \ beta _ {2} x_ {2t} + \ varepsilon. \,}

{\ displaystyle y_ {t} = \ beta _ {0} + \ beta _ {1} x_ {1t} + \ beta _ {2} x_ {2t} + \ varepsilon. \,}

îl remodelăm obținând:

y_{t}=\beta _{0}+\beta _{1}x_{1t}+\beta _{2}x_{2t}+\lambda _{1}*D(0)+\lambda _{2}*D(1)*x_{1t}+\lambda _{3}*D(2)*x_{2t}+\varepsilon .\,

{\ displaystyle y_ {t} = \ beta _ {0} + \ beta _ {1} x_ {1t} + \ beta _ {2} x_ {2t} + \ lambda _ {1} * D (0) + \ lambda _ {2} * D (1) * x_ {1t} + \ lambda _ {3} * D (2) * x_ {2t} + \ varepsilon. \,}

{\ displaystyle y_ {t} = \ beta _ {0} + \ beta _ {1} x_ {1t} + \ beta _ {2} x_ {2t} + \ lambda _ {1} * D (0) + \ lambda _ {2} * D (1) * x_ {1t} + \ lambda _ {3} * D (2) * x_ {2t} + \ varepsilon. \,}

Apoi vom face un test F , testând ipoteza nulă că cele trei lambda sunt egale cu 0. Dacă nu, vom fi în prezența unei rupturi structurale în panou.

Testul folosește, de asemenea, faptul că statistica testului este distribuită ca o variabilă aleatorie F.

{\frac {(RSSr-RSSu)/J}{RSSu/(N-2K)}}\lim _{\rightarrow }F(J;N-2K)

{\ displaystyle {\ frac {(RSSr-RSSu) / J} {RSSu / (N-2K)}} \ lim _ {\ rightarrow} F (J; N-2K)}

{\ displaystyle {\ frac {(RSSr-RSSu) / J} {RSSu / (N-2K)}} \ lim _ {\ rightarrow} F (J; N-2K)}

Bibliografie

Stock, HJ și Watson, MW ( 2009 ), Introducere în econometrie , Pearson;

Alte proiecte

Wikimedia Commons conține imagini sau alte fișiere despre testul lui Chow

Portalul Economiei

Portalul de matematică

Adus de la „ https://it.wikipedia.org/w/index.php?title=Test_di_Chow&oldid=108267916 ”

Analiza seriilor istorice

Categorie ascunsă:

Stub - statistică