chow分割点检验
chow检验的检验步骤
chow检验的检验步骤
哎呀，这 Chow 检验啊，就像是我们做菜的步骤一样，得一步一步来，可不能乱了套。
首先呢，咱得明确要检验啥。
就好像你要做一道菜，得先知道做啥菜，是炒青菜还是炖排骨呀。
然后呢，就是收集数据啦。
这就好比准备做菜的食材，没有食材你
可做不出美味佳肴来。
接下来，根据模型来估计参数。
这就好像把食材按照一定的方法组
合起来，让它们有了形状。
再之后，把数据分成不同的组。
这就像是把不同的食材分类放好，
该切的切，该洗的洗。
接着，对每个组分别进行估计。
这就如同分别处理不同的食材部分，让它们各自发挥出特点。
之后，计算 Chow 检验统计量。
这就像是在尝一口菜，看看味道怎
么样。
最后呢，根据统计量来判断是否存在结构变化。
这就好比你尝完菜，决定这道菜到底好不好吃，能不能端上桌。
你想想看，要是这步骤乱了，那结果能对吗？就像做菜，先放盐再炒菜，那菜能好吃吗？所以啊，Chow 检验的这些步骤，咱可得一个一个认真对待。
咱再打个比方，Chow 检验就像是走迷宫，每一步都得走对了，才能找到出口。
要是中间走错了，那可能就绕晕啦，找不到答案了。
而且啊，做这个 Chow 检验就跟搭积木一样，一块一块的，都得放对地方，才能搭出漂亮的城堡。
要是随便乱放，那可就塌了。
总之呢，Chow 检验的步骤可重要啦，咱可不能小瞧它。
就像生活中的很多事情一样，都得一步一步稳稳地走，才能有好结果呀！你说是不是这个理儿？。
计量经济学 Chow(邹氏)检验 检验模型是否存在结构性变化 Eviews6
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性实验时间：2017年 3 月15 日一、实验课题Chow检验（邹氏检验）二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。
试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。
表1obs Fin obs Fin obs Fin1952 173.94 1970 563.59 1988 1122.881953 206.23 1971 638.01 1989 1077.921954 231.7 1972 658.23 1990 1163.191955 233.21 1973 691 1991 1212.511956 262.14 1974 664.81 1992 1272.681957 279.45 1975 691.32 1993 1403.621958 349.03 1976 656.25 1994 1383.741959 443.85 1977 724.18 1995 1442.191960 419.06 1978 931.47 1996 1613.191961 270.8 1979 924.71 1997 1868.981962 229.72 1980 882.78 1998 2190.31963 266.46 1981 874.02 1999 2616.461964 322.98 1982 884.14 2000 3109.611965 393.14 1983 982.17 2001 3834.161966 465.45 1984 1147.95 2002 4481.41967 351.99 1985 1287.41 2003 5153.41968 302.98 1986 1285.16 2004 6092.991969 446.83 1987 1241.86步骤提示：（1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。
chow检验stata命令
chow检验stata命令Chow检验是一种经济模型的性质检验方法，可以用来判断多元线性回归模型是否存在异方差问题。
在Stata中，可以使用chow命令进行Chow检验，并输出结果供用户参考。
下面我们将分步骤学习如何在Stata中使用chow命令进行Chow 检验。
第一步：加载数据使用Stata进行Chow检验前，需要先加载需要检验的数据。
可以使用命令“use”或者依次单击菜单栏中的“File->Open->Data”来加载数据。
第二步：建立多元线性回归模型在加载完成数据后，需要建立多元线性回归模型。
可以使用命令“reg”或者依次单击菜单栏中的“Statistics->Regression->Linear regression”来建立多元线性回归模型。
第三步：计算Chow统计量使用chow命令来计算Chow统计量。
使用chow命令的方式为：chow [, options]其中，options是可选的命令选项，包括：● yvar：指定因变量的名称。
● xvar：指定自变量的名称。
● groupvar：指定分组变量的名称。
● ful l：指定完整模型的名称。
● subset（a b）：指定需要检验的子集。
第四步：查看统计结果在计算Chow统计量后，可以使用命令“testparm”或者依次单击菜单栏中的“Statistics->Postestimation->Tests...”来查看Chow统计量的结果。
以上四个步骤就是在Stata中进行Chow检验的整个过程。
建议用户在实际使用中，根据自己的需要调整样本数量、自变量数量和命令选项等参数，以得到更为精确且符合实际情况的结果。
总的来说，Chow检验是一种实用的经济模型性质检验方法。
在Stata中，使用chow命令进行Chow检验非常方便，只需要简单的几个步骤就可以得到结果，为用户的应用提供了快捷的检验工具。
我国宏观投资效率实证研究
我国宏观投资效率实证研究陈张杭健;王力【摘要】自改革开放以来,投资一直是拉动经济增长的重要因素,宏观投资效率的提高是经济增长的重要前提.文章摒弃传统测算投资效率的方法,通过构造多项式分布滞后模型(PDL模型)来估计投资对GDP的产出弹性,以此衡量我国宏观投资效率,并利用Chow断点检验将我国宏观投资效率划分为三个阶段,对不同阶段分别构造PDL模型,根据参数估计结果,我国宏观投资效率大致经历了U型反转.针对实证研究结果,提出改善宏观投资效率的几点对策建议.【期刊名称】《安徽科技学院学报》【年(卷),期】2015(029)004【总页数】5页(P108-112)【关键词】投资效率;PDL模型;Chow断点检验【作者】陈张杭健;王力【作者单位】安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233000;安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233000【正文语种】中文【中图分类】F014.31改革开放30多年来，我国经济不断增长，经济增长的主要动力来源于投资和消费，其中又以投资拉动作用最大。
投资率从1978年的32%一路飙升到2010年的48.61%，在投资率如此之高的情况下，倘若投资效率出现恶化，必然对经济增长的质量和可持续发展产生负面影响，因此有必要对我国宏观投资效率进行研究。
本文基于这一前提展开相关研究，即具体研究投资量与经济总量之间的定量关系，通过这种定量关系反映我国在不同阶段的投资效率。
目前，基于发达国家劳动力成本颇高，资本充足，对于宏观投资效率的研究大都集中于如何从各方面优化机制体制改革，以促进宏观投资效率的提高。
Shu-Miao Lai,Chih-Liang Liu,Taychang Wang(2014)研究表明，通过减少企业信息不对称，提高信息披露水平，可以有效的提高资本的投资效率。
Conor M. O'Toole,Finn Tarp(2014)通过研究贿赂成本是否扭曲资源配置效率、降低单位投资回报发现，减少政府官员的贿赂有利于提高资金的配置效率，这一研究也表明我国当前所提倡的反腐倡廉政策是明智的，正确的。
计量经济学chow(邹氏)检验检验模型是否存在结构性变化eviews6
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性实验时间：2017年 3 月 15 日一、实验课题Chow检验（邹氏检验）二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。
试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。
表1obs Fin obs Fin obs Fin19521970198819531971198919541972199019551973691199119561974199219571975199319581976199419591977199519601978199619611979199719621980199819631981199919641982200019651983200119661984200219671985200319681986200419691987步骤提示：（1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。
（2）建立时间变量t=1，2，…，做Fin关于t的线性回归模型，并对其做参数结构稳定性检验（Chow检验或Chow预测检验）（建立变量t的方法是：t=@trend()+1）三、解题思路（1）Eviews6---建立fin的连续序列（object--series）---画散点图（view—graph—dot plot）（2）建立t的时间变量（quick—generate series—t=@trend()+1）---建立fin、t的方程（quick--estimate equation—fin c t）---chow检验（view—stability test—chow breakpoint test—断点为1996）---建立三个方程（一个受约束方程，两个不受约束方程）---比较1996年属于不受约束方程那个方程四、实验过程记录与结果（1）、散点图通过散点图可以发现，1996年存在结构性变化（针对斜率96年前后突然变大）（2）chow检验受约束模型：由该方程发现，残差存在明显的相关性，即存在自相关性，进行以1996年为断点分阶段检验不受约束模型（1）、1952-1996（2）1997-2004根据受约束模型相比，各统计量明显有转好的趋势。
chow检验
（图 2）
实验结果与分析：
1. 根据费水平的对数值的趋势图，初步推断模型在 1978 年（第 26 年）存在结构突变。 2. 根据实验结果如图 2，因为 F=641.2290，远位于临界值右侧，所以推翻原价设，结论为 1978 年为结构突变点。
讨论与心得： Chow 存在结构突变点为外生的缺陷 成绩评定 评阅教师 评阅时间
( RSS1 RSS 2 ) / (T 2 K 2) ( RSS1 RSS2 ) / ( n1 k 1 n2 k 1) F ( K 1, T 2 K 2)
其中 T 是总的样本容量， n1 表示第一个子样本容量， n2 表示第二个子样本容量，K 表示回归模型中的解 释变量个数。 3.画出消费水平的对数值的趋势图，初步考察是否存在结构突变
实验步骤与内容： 1.打开 eviews 6 ，打开 workfile sy4.wfl
2.Chow Test 检验统计量的构造：
F
RSST ( RSS1 RSS2 ) / (T K 1 (n1 k 1 n2 k 1)) RSST ( RSS1 RSS2 ) / (k 1)
Equation Sample: 1952 1994 F-statistic Log likelihood ratio Wald Statistic 641.2290 151.4860 1282.458 Prob. F(2,39) Prob. Chi-Square(2) Prob. Chi-Square(2) 0.0000 0.0000 0.0000
湖南商学院模拟实验报告
实 验 地 点 : f601 课程名称 班级 计量经济学 姓名 实验项目名称 石伟男 学号 时 间 :2014-12-23 邹(Chow)突变点检验 120120036 学时 国贸 1201 石伟男
CHOW检验
实验地点:机房时间:ຫໍສະໝຸດ 015-12课程名称计量经济学
实验项目名称
邹(Chow)突变点检验
班级
国贸1301
姓名
龚庆
学号
130120025
学时
小组成员
实验目的：
中国全国居民消费水平时间序列(1952-1994)，用Chow Test方法检验1978年是否为一个突变点。
实验步骤与内容：
1.打开eviews 6，打开workfile sy4.wfl
2.Chow Test检验统计量的构造：
其中T是总的样本容量， 表示第一个子样本容量， 表示第二个子样本容量，K表示回归模型中的解释变量个数。
series xf1=log(xf)
genr t=@trend(1951)
3.画出消费水平的对数值的趋势图，初步考察是否存在结构突变
输入1978OK
Cow Breakpoint Test: 1978
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints
Equation Sample: 1952 1994
F-statistic
641.22 90
Prob. F(2,39)
0.0000
Log likelihood ratio
讨论与心得：
Chow存在结构突变点为外生的缺陷
成绩评定
评阅教师
刘汉中
评阅时间
151.4860
Prob. Chi-Square(2)
0.0000
Wald Statistic
1282.458
Prob. Chi-Square(2)
0.0000
回归模型结构稳定性检验：Chow检验-2版本
Chow检验的思想
（5）Chow检验的思想：如果模型中确实存在 结构变化，那么RSSR与RSSUR就是统计上不同 的，即有显著的差异，因此，得到如下的F统计 量：
F
RSSR RSSUR / k RSSUR /n1 n2 2k
在零假设：两个回归方程统计形式相同下，F服 从分子自由度为k，分母自由度为n1+n2-2k的F分 布。
因此，得出结论：分段的储蓄—收入回归模型是 不同的，即储蓄函数经历了一个结构的变动。
Chow检验的限制条件
在运用Chow检验时，需要注意以下的一些限制条 件：
必须满足上面提到的假设条件，必须确认是否满 足同方差假定；
仅仅告诉我们方程结构不同，但无法知道为什么 不同，即差异的原因是什么不知道。—这就是虚 拟变量问题。
（2）估计1970-1981回归方程，得到自由度为 n1-k时的残差平方和S2; S2=1788.401
（3）估计1982-1995回归方程，得到自由度为 n2-k的残差平方和S3。S3=9981.487
பைடு நூலகம் （4）由于两组样本相互独立，所以可将S2和S3 相加，得到非限制残差平方和： ESSUR=S2+S3=11769.888，df=n1+n2-2k=22
如何发现模型中确实发生了结构变化呢
收集了美国1970-1995年间个人可支配收入与个 人储蓄的数据，想估计个人储蓄对个人可支配收 入的变化，隐含假设是26年间没有发生太大的 变化。这一假定可能过于理想。如1982年，美 国遭遇了和平时期最严重的经济衰退当年城市失 业率高达9.7%，是自1948年以来失业率最高的 一年。类似这种事件会影响收入和储蓄之间关系。
回归模型结构稳定性检验：Chow检验
计量经济学虚拟变量与CHOW检验
本科及以上学历
本科以下学历
职工薪金的回归模型可设计为：
Yi 0 1 X i 2 D1 3 D2 i
于是，不同性别、不同学历职工的平均薪金分别为：
•女职工本科以下学历的平均薪金：
E(Yi | X i , D1 0, D2 0) 0 1 X i
– 转折点检验(breakpoint test)： – 预测检验(forecast test)
Chow检验
• Chow转折点检验基于这样一种思路：
– 如果确实存在结构变化，那么分别对结构变化发生 前和发生后的子样本数据做回归时得到的残差平方 和要小于利用全部样本数据估计模型得到的残差平 方和。 – 这是由于前者允许两个子模型有不同的参数，而后 者则令两个时期的参数相同，因而前者通常可以得 到对样本数据的较好拟合。
•男职工本科以下学历的平均薪金：
E(Yi | X i , D1 1, D2 0) ( 0 2 ) 1 X i
•女职工本科以上学历的平均薪金：
E(Yi | X i , D1 0, D2 1) ( 0 3 ) 1 X i
•男职工本科以上学历的平均薪金：
– – – – 利用全部样本估计模型，得到RSSr； 利用第一个子样本（假定容量为T1）估计模型，得到RSSu ； 用估计的模型预测第二个子样本（假定容量为T2）的因变量； 计算F统计量： F RSSr RSSu T2
RSSu T1 k
– 若预测与实际情况有很大偏差， RSSr会显著大于RSSu ，这意 味着两个子样本之间可能出现结构变化。
一般地，在虚拟变量的设置中：
• 基础类型、肯定类型取值为1； • 比较类型，否定类型取值为0。
实验2可化为线性的非线性回归模型
实验三 可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验一 实验目的：（1） 掌握可化为线性的非线性回归模型的估计方法； （2） 模型参数的线性约束检验方法；（3） 掌握Chow 检验的基本原理和主要用途；（4）掌握Chow 分割点检验和Chow 预测检验的操作过程，判断分割点。
二 实验要求：应用教材P83例子3.5.1做可化为线性的非线性回归模型估计，理解受约束回归检验，掌握Chow 稳定性检验。
三 实验原理：普通最小二乘法、模型参数线性受约束检验法、Chow 检验法 四 预备知识：最小二乘估计原理、t 检验、F 检验、Chow 检验。
五 实验步骤【案例1】教材P85例3.5.1建立工作文件并录入全部数据，如图3.1图3.11 设定并估计可化为线性的非线性回归模型012130ln ln ln ln Q X P P ββββ=++++µP （3-1）由于在1995年前没有城镇居民的食品消费价格指数，我们选取城镇食品零售价格指数(FP)作为城镇居民食品消费价格指数的近似替代。
由这些数据容易推算出以2000年价测度的城镇居民人均食品消费支出(Q)，以及城镇居民消费价格缩减指数(P0)与城镇居民食品价格缩减指数(P1)。
点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入log(Q) C log(X) log(P1) log(P0)，点击确定即可得到回归结果，如图3-2。
（注意被解释变量一定要放在最前面，变量间留空格）根据图3. 2中的数据，得到模型（3-1）的估计结果为(3-1-1)()()()()10ln 5.5319500.539917ln 0.258012ln 0.288561ln 59.4148914.78015 1.447994 1.406350Q X P =+−−−−()220.9773450.973569..0.6962020.017748258.84483,18i R R DW e F df ======∑随机干扰项的方差估计值为 20.017748ˆ0.000986.224σ==−图3-2回归结果表明，（1）在1985-2006年间，变化的97.7%可由其他三个变量的变化来解释。
上证综指收益率波动结构变点分析
长春工业大学 何大强、李士民、李冬
摘要 从以往资料或文献中，我们发现用传统的 GARCH 模型估计收益率序列通常表现 出波动具有长记忆性特征和较高的方差持续性， 这两个特点可能是由于方差结构变点 造成的。 本文采用 chow 检验对新浪财经网站下载的上证综指 1990 年 12 月 19 日至 2011 年 4 月 13 日的收益率序列进行了方差结构变点检测，结果发现存在结构变点。实证 检验结果证实了这些结构性变点与影响中国股市收益结构的国内外重大的经济和政 治事件相符合。针对这些结构变点，采用 GARCH 模型分段建模，发现国内有关股市 的重大经济事件对股市结构性变动的影响最大，其次是国际经济事件，最后是国内外 的重大政治性事件与其他事件。另外，在中国股市早期，股指的结构性变动很受公开 性的重大事件的影响。但到了后期，股市的结构性变动与重大的事件高度吻合，股市 的结构性波动基本上可以用公开性重大事件的发生来解释。同时，分段建模很好地刻 画了我国股票市场的发展过程，各阶段的 GARCH 模型表明股票市场波动逐渐减缓， 市场逐步成熟。
Heteroskedasticity ARCH)模型，Bollerslev 在 1986 年 ARCH 模型基础上提出了推广的自回
归条件异方差(GARCH)模型， GARCH 模型很好地刻画了多数金融时间序列的异方差性 和波动高持续性以及收益率服从高峰厚尾分布等特性， 成为经济计量中研究波动性的 重要工具。在接下来的接近三十年时间里，很多的研究者为了更加准确地描述金融时 间序列的波动特性， 不断地改进 ARCH/GARCH 模型的参数与结构， 因此 ARCH/GARCH 模型的形式和应用成果不断涌现， 逐渐发展形成了 GARCH 模型族， 所以 GARCH 模型 成为现代计量经济学研究的一个十分重要的领域。 随着 GARCH 模型的不断发展和对金融序列波动性的研究的逐渐深入，发现传统 的 GARCH 模型对金融时间序列的波动持续性的描述存在着一定的局限性，从传统
Eviews线性回归教程
一、数据的导入与基本统计量
EViews提供序列的各种统计图、统计方法及过程。
当用前述的方法向工作文件中读入数据后，就可以对
这些数据进行统计分析和图表分析。
计算公式如下：
AIC 2l T 2k T
其中l 是对数似然值 l T (1 log( 2 π) log( uˆuˆ / T ))
2
我们进行模型选择时，AIC值越小越好。例如，可以通过选 择最小AIC值来确定一个滞后分布的长度。
第24页/共41页
（9）. Schwarz准则 Schwarz准则是AIC准则的替代方法:
峰度（Kurtosis） 度量序列分布的凸起或平坦程度，
计算公式如下
K 1 N
yi
y
4
N i1 ˆ
意义同S中
，正态分布的
K
值为3。如果
K
值大于3，
分布的凸起程度大于 正态分布；如果K值小于3，序列分布相
对于正态分布是平坦的。
第7页/共41页
Jarque-Bera 检验 检验序列是否服从正态分布。统计
工资差别
为了解工作妇女是否受到了歧视，可以用美国统计局的“当前人口调查” 中的截面数据研究男女工资有没有差别。这项多元回归分析研究所用到的变 量有：
W — 雇员的工资（美元/小时）
1；若雇员为妇女 SEX =
0；其他
ED — 受教育的年数 AGE — 雇员的年龄
1；若雇员不是西班牙裔也不是白人
NONWH = 0；其他
ARCH方法。 EViews计算R2 的公式为：
计量经济学chow(邹氏)检验检验模型是否存在结构性变化eviews6
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性实验时间：2017年 3 月15 日一、实验课题Chow检验（邹氏检验）二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。
试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。
表1obs Fin obs Fin obs Fin19521970198819531971198919541972199019551973691199119561974199219571975199319581976199419591977199519601978199619611979199719621980199819631981199919641982200019651983200119661984200219671985200319681986200419691987步骤提示：（1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。
（2）建立时间变量t=1，2，…，做Fin关于t的线性回归模型，并对其做参数结构稳定性检验（Chow检验或Chow预测检验）（建立变量t的方法是：t=@trend()+1）三、解题思路（1）Eviews6---建立fin的连续序列（object--series）---画散点图（view—graph—dot plot）（2）建立t的时间变量（quick—generate series—t=@trend()+1）---建立fin、t的方程（quick--estimate equation—fin c t）---chow检验（view—stability test—chow breakpoint test—断点为1996）---建立三个方程（一个受约束方程，两个不受约束方程）---比较1996年属于不受约束方程那个方程四、实验过程记录与结果（1）、散点图通过散点图可以发现，1996年存在结构性变化（针对斜率96年前后突然变大）（2）chow检验受约束模型：由该方程发现，残差存在明显的相关性，即存在自相关性，进行以1996年为断点分阶段检验不受约束模型（1）、1952-1996（2）1997-2004根据受约束模型相比，各统计量明显有转好的趋势。
chow检验公式
chow检验公式
邹氏检验（chow test）的公式如下：
假设整个观测期为n个数据，分为前后两个时期，前半期为m个数据，后半期为n-m 个数据。
邹氏检验公式中的符号表示前半期和后半期估计值之间的差异。
式中，yt表示实际值。
对于预先给定的特定时点，可以使用邹氏检验法去检验有无结构变化。
但是实际上，往往并不知道应该选择哪一个时点为特定时点。
因此，并不预先推定被认为是发生结构变化的时点。
以上信息仅供参考，如果还有疑问，建议查阅统计学书籍或咨询专业人士。
eviews学习笔记
数据量级一致，尝试对数化处理。
固定效应、随机效应面板效应1、其他⏹2R的大小并不十分重要在社会科学研究中，2R较低是十分正常的，即使一个很低的2R也不意味着该回归方程是没有用的，这一点将在下一章中更加具体的阐述。
⏹回归分析并不确定因果关系回归分析不是用来确定因果关系的，而只是在一元线性回归中简单地判断变量之间是正相关还是负相关。
两个变量是否存在因果关系，必须以经济理论为判定准则。
⏹t检验显著性水平的设定一般而言t统计量的显著性水平只要观察其相伴概率p值大小即可获知。
基本判断标准是p值越接近0，拒绝原假设（H0：i 0β=）的理由就越充分；反之当p值越接近1，拒绝原假设（H0：i 0β=）的理由就越弱。
但是显著性水平是由研究者根据需要设定的，可以设定为0.01、0.05、0.10……在某些条件下，只需要单尾检验（one-tailed test）即原假设（H0：i 0β<或i 0β>）即可，此时显著性水平的p值只需要将双尾条件（H0：i 0β=）下p值除以2就可以得到。
2、 掌握结构变动的Chow 检验方法Chow 检验包括Chow 断点检验（Chow Breakpoint Test ）和Chow 预测检验（Chow Forecast Test ）。
其中Chow ’s 断点检验的思想是对每一个子样本单独拟合方程来观察估计方程是否存在显著差异，H 0：两个子样本拟合的方程无显著差异。
Chow ’s 预测检验的思想是先对前T 1个观察值的子样本建立模型，然后用这个模型对后T 2个观察值的因变量进行预测，若实际值与预测值有较大变动，就可以判定存在结构稳定性的变动，H 0：不存在结构变动。
根据下面实验数据具体来说：如果把数据分为两个时期：1952-1978年和1979-1990年，则存在三种可能的回归方程：时期1952-1990年 01_Save P GDP ββμ=++N=39 （方程1） 时期1952-1978年 1110111_t t t t t Save P GDP ββμ=++ N 1=27 （方程2） 时期1979-1990年2220122_t t t t t Save P GDP ββμ=++N 2=12（方程3）（1）估计方程1，如果不存在结构变化，方程1应是一个准确的回归方程。
线性回归模型参数稳定性检验方法的对比分析
井冈山大学学报(自然科学版)
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前尚缺少对模型参数稳定性检验方法做对比性分 析的文章，本文期望弥补这方面研究的不足。
如果回归模型（1）具有结构稳定性，则（2）式中 的 0 1 2 k 0 成立，引入虚拟变量下 的结构稳定性问题对应的原假设为
1 检验方法的综合评析
井冈山大学学报(自然科学版) Journal of Jinggangshan 井冈山大学学报 (自然科学版) University (Natural Science)
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文章编号：1674-8085(2011)05-0024-05
线性回归模型参数稳定性检验方法的对比分析
*
杨海文，王丹华
（井冈山大学数理学院，江西，吉安 343009）
个样本构成的两个正态分布序列，再生成两段时间 Nhomakorabea26
井冈山大学学报(自然科学版)
序列（一个从 1 到 50，一个从 51 到 100） ，最后根 据（3）式的公式生成分段序列 y 。 首先，直接回归 y 与 t 的线性模型如下
从图 1 可以看出模型的残差在第 50 个样本点 之后发生了突变，由原来的逐渐减小到突然变大， 并且模型残差变化幅度较大，表现的很不稳定。从
[14]
曾指出，模型参数不具有稳定性的条件下仍进行统 计推断，将可能会掩盖真实的经济关系，扭曲对经 济政策的认识和理解，使模型的估计与经济预测都 失去了准确性。 模型稳定性的研究已引起高度的重视，许多检 验方法也已经被提出。有著名的 Chow 检验 ，
[2]
Quandt 的 LR 检验，Gujarati 的虚拟变量检验 ，T
COMPARATIVE ANALYSIS OF STABILITY TEST METHODS FOR LINEAR REGRESSION MODEL PARAMETERS
计量经济学实验操作指导(完整版)--李子奈之欧阳语创编
计量经济学试验 (完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归一实验目的：掌握一元线性回归的估计与应用，熟悉EViews的基本操作。
二实验要求：应用教材P61第12题做一元线性回归分析并做预测。
三实验原理：普通最小二乘法。
四预备知识：最小二乘法的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测。
五实验内容：第2章练习12下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位：亿元要求，以手工和运用Eviews软件：(1)作出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；(2)对所建立的回归方程进行检验；(3)若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值及预测区间。
六实验步骤1.建立工作文件并录入数据：(1)双击桌面快速启动图标，启动Microsoft Office Excel, 如图1，将题目的数据输入到excel表格中并保存。
(2)双击桌面快速启动图标，启动EViews6程序。
(3)点击File/New/ Workfile…，弹出Workfile Create 对话框。
在Workfile Create对话框左侧Workfilestructure type栏中选择Unstructured/Undated选项，在右侧Data Range中填入样本个数31.在右下方输入Workfile的名称P53.如图2所示。
图 1 图 2(4)下面录入数据，点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel...选中第(1)步保存的excel表格，弹出Excel Spreadsheet Import对话框，在Upper-left data cell栏输入数据的起始单元格B2，在Excel 5+sheet name栏中输入数据所在的工作表sheet1，在Names for series or Number if named in file栏中输入变量名Y GDP，如图3所示，点击OK，得到如图4所示界面。
计量经济学经典eviews 定义和诊断检验
计量经济学经典eviews 定义和诊断检验 本章描述的每一检验过程包括假设检验的原假设定义。
检验指令输出包括一个或多个检验统计量样本值和它们的联合概率值（p 值）。
p 值说明在原假设为真的情况下，样本统计量绝对值的检验统计量大于或等于临界值的概率。
这样，低的p 值就拒绝原假设。
对每一检验都有不同假设和分布结果。
方程对象菜单的View 中给出三种检验类型选择来检验方程定义。
包括系数检验、残差检验和稳定性检验。
其他检验，如单位根检验（13章）、Granger 因果检验（8章）和Johansen 协整检验（19章）。
§15.1 系数检验一、Wald 检验——系数约束条件检验Wald 检验没有把原假设定义的系数限制加入回归，通过估计这一无限制回归来计算检验统计量。
Wald 统计量计算无约束估计量如何满足原假设下的约束。
如果约束为真，无约束估计量应接近于满足约束条件。
考虑一个线性回归模型：εβ+=X y 和一个线性约束：0:0=-r R H β，R 是一个已知的k q ⨯阶矩阵，r 是q 维向量。
Wald 统计量在0H 下服从渐近分布)(2q χ，可简写为：)())(()(112r Rb R X X R s r Rb W -'''-=--进一步假设误差ε独立同时服从正态分布，我们就有一确定的、有限的样本F-统计量q W k T u u q u u u u F /)/(/)~~(=-''-'= u~是约束回归的残差向量。
F 统计量比较有约束和没有约束计算出的残差平方和。
如果约束有效，这两个残差平方和差异很小，F 统计量值也应很小。
EViews 显示2χ和F 统计量以及相应的p 值。
假设Cobb-Douglas 生产函数估计形式如下：εβα+++=K L A Q log log log （1）Q 为产出增加量，K 为资本投入，L 为劳动力投入。
系数假设检验时，加入约束1=+βα。
计量经济学 Chow(邹氏)检验 检验模型是否存在结构性变化 Eviews6
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性实验时间：2017年 3 月15 日一、实验课题Chow检验（邹氏检验）二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。
试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。
表1obs Fin obs Fin obs Fin1952 173.94 1970 563.59 1988 1122.881953 206.23 1971 638.01 1989 1077.921954 231.7 1972 658.23 1990 1163.191955 233.21 1973 691 1991 1212.511956 262.14 1974 664.81 1992 1272.681957 279.45 1975 691.32 1993 1403.621958 349.03 1976 656.25 1994 1383.741959 443.85 1977 724.18 1995 1442.191960 419.06 1978 931.47 1996 1613.191961 270.8 1979 924.71 1997 1868.981962 229.72 1980 882.78 1998 2190.31963 266.46 1981 874.02 1999 2616.461964 322.98 1982 884.14 2000 3109.611965 393.14 1983 982.17 2001 3834.161966 465.45 1984 1147.95 2002 4481.41967 351.99 1985 1287.41 2003 5153.41968 302.98 1986 1285.16 2004 6092.991969 446.83 1987 1241.86步骤提示：（1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。