CHOW检验

实验报告 Chow test

Chow test实验题目：[abstracted from << Introductory Economerics >>chapter7 C7.11] Use the data in 401KSUBS. DTA for this exercise.(i)Compute the average, standard deviation, minimum ,and maximum values of nettfa in the sample.(ii)Test the hypothesis that average nettfa does not differ by 401(k) eligibility status; use a two-sided alternative .What is the dollar amount of the estimated difference?[Hint: regress nettfa on e401k ](iii) Estimate a multiple linear regression model for nettfa that includes income, age, and e401k as explanatory variables. The income and wage variables should appear as quadratics. Now ,what is the estimated dollar effect of 401(k) eligibility.(iv)To the model estimated in part(iii) ,add the interactions e401k*(age-41) and e401k*(age-41)2.Note that the average age in the sample is about 41,so that in the new model ,the coefficient on e401k is the estimated effect of 401(k) eligibility at the average age. Which interaction term is significant?(v)Comparing the estimates from parts(iii) and (iv) ,do the estimated effects of e401(k ) eligibility at age 41 differ much? Explain.(vi)Now, drop the interaction terms from the model ,but define five family size dummy variables:fsize1,fsize2,fsize3,fsize4 and fsize5.The variable fsize5 is unity for families with five or more members. Include the family size dummies in the model estimated from part(iii) ;be sure to close a base group .Are the family dummies significant at 1%level?(vii)Now, do a Chow test for the modelμββββββ++++++=k e age age inc inc nettfa 40152432210across the five family size categories ,allowing for intercept differences. The restricted sum of squared residuals, SSRr ,is obtained from part(vi) because that regression assumes all slopes are the same. The unrestricted sum of squared residuals is 521SSR SSR SSR SSR ur +++= ,wher SSR f is the sum of squared residuals for equation estimated using only family size f. You should convince yourself that there are 30 parameters in the unrestricted model(five intercepts plus 25 slopes)and 10 parameters in the unrestricted model(five intercepts plus 5 slopes). Therefore, the number of restrictions being tested is q=20,and the df for the unrestricted model is 9275-30=9245.实验题目分析报告：(i). sum nettfaVariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max-------------+--------------------------------------------------------nettfa | 9275 19.07168 63.96384 -502.302 1536.798平均值：19.07168标准偏差：63.96384最小值：-502.302最大值：1536.798(ii). reg nettfa e401kSource | SS df MS Number of obs = 9275 -------------+------------------------------ F( 1, 9273) = 196.22 Model | 786249.663 1 786249.663 Prob > F = 0.0000 Residual | 37157139.8 9273 4007.02468 R-squared = 0.0207 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.0206 Total | 37943389.5 9274 4091.3726 Root MSE = 63.301------------------------------------------------------------------------------ nettfa | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- e401k | 18.85832 1.346275 14.01 0.000 16.21933 21.49732 _cons | 11.67677 .8430406 13.85 0.000 10.02423 13.32932 ------------------------------------------------------------------------------ 这可以通过在e401k上回归nettfa并进行t检验来完成。

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。

stata中chow检验命令

stata中chow检验命令Chow test （Chow检验）是统计学中的一种假设检验方法，用于检验不同模型的参数（参数向量）是否相等。

具体来说，Chow检验用于比较两个或多个线性回归模型的参数是否相等。

Chow检验的原假设是，被比较的模型中的参数向量是相等的，即模型中的参数没有因子和交互项的作用。

备择假设是，被比较的模型中的参数向量是不相等的，即模型中的参数存在因子和交互项的作用。

Chow检验的基本思想是比较两个或多个模型的残差平方和（RSS）的差异。

当模型中的参数相等时，两个或多个模型的残差平方和应该相当接近；而当模型中的参数不相等时，两个或多个模型的残差平方和会有显著差异。

因此，Chow检验的统计量是基于残差平方和的差异计算得到的。

Chow检验的统计量近似服从F分布，因此可以通过F分布表或软件计算得到Chow检验的p值，从而进行假设检验。

在Stata中，进行Chow检验的命令是“chow”。

该命令的基本语法是：chow varlist if in, options其中，varlist是一个或多个待比较的变量；if和in是条件选项；options是其他选项。

具体来说，varlist是需要比较的因变量和自变量，if和in是条件选项用于指定进行Chow检验的样本子集，options 是其他选项用于指定Chow检验的类型和其他参数。

下面将详细介绍Stata中进行Chow检验的命令及其选项。

1.比较两个模型的参数是否相等首先介绍如何在Stata中比较两个模型的参数是否相等。

假设我们有两个线性回归模型，分别是模型1和模型2，我们想要比较它们的参数是否相等。

假设模型1的因变量是y1，自变量是x1和x2；模型2的因变量是y2，自变量是x1和x2。

在Stata中，可以使用“chow”命令进行Chow检验，具体的命令语法是：chow y1 x1 x2 y2 x1 x2其中，y1是模型1的因变量，x1和x2是模型1的自变量；y2是模型2的因变量，x1和x2是模型2的自变量。

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。

结构变化面板模型估计与检验方法

一、概述结构变化面板模型估计与检验方法是时间序列分析领域的重要研究课题。

面板数据模型通常用于描述变量在不同单位或时间上的变化，并且当面板数据存在结构变化时，估计与检验方法就显得尤为重要。

本文将针对结构变化面板模型的估计与检验方法展开探讨，以期对相关领域的研究工作提供一定的参考。

二、结构变化面板模型简介1. 结构变化的概念2. 面板数据模型的应用场景3. 结构变化面板模型的基本形式三、结构变化面板模型的估计方法1. 固定效应模型的估计1.1 理论基础1.2 估计方法2. 随机效应模型的估计2.1 理论基础2.2 估计方法3. 动态面板数据模型的估计3.1 理论基础3.2 估计方法四、结构变化面板模型的检验方法1. 结构稳定性检验1.1 Chow检验1.2 B本人-Perron检验2. 结构断裂点的检测2.1 断点回归方法2.2 平滑转换回归方法3. 结构变化趋势的检验3.1 均值差异检验3.2 趋势断面积检验五、结构变化面板模型的应用案例1. 通过实例介绍结构变化面板模型的估计与检验方法的具体应用2. 分析结构变化对模型结果的影响3. 对结构变化的原因进行深入探讨六、结论与展望1. 对结构变化面板模型估计与检验方法的总结2. 对未来研究方向的展望在这篇文章中，我们系统地介绍了结构变化面板模型的估计与检验方法，包括其基本概念、应用场景、估计方法和检验方法，并对其进行了实际应用案例的分析。

这些内容将为相关领域的研究工作提供一定的参考，希望能够对读者有所帮助。

我们也对未来研究方向进行了展望，希望能够为该领域的进一步研究工作提供一定的启示。

七、结构变化面板模型的应用案例结构变化面板模型是在实际经济学研究中得到广泛应用的一种方法。

接下来，我们将通过一个具体的应用案例，来介绍结构变化面板模型的实际应用。

在许多经济学研究中，我们经常会遇到一个共同的问题，即在不同的时间点或者不同的实体中，我们能否发现相同的经济规律？动态面板数据模型的引入正是为了解决这一问题。

应用EViews进行Chow检验法

应用EViews进行Chow检验法（兰州财经大学金融学院14级金融工程2班王满全）数据：1992-12-31，⋯，2016-12-31中国GDP（单位：亿元）和INDEX为了分析中国INDEX和GDP的关系，根据上表做如下散点图：从散点图可以看出INDEX和GDP大体呈线性关系，为分析中国INDEX随GDP变动的数量规律性，可建立简单回归模型。

第一步：构建回归模型。

Y t=α+βX t+u t其中：Y t——INDEX；X t——GDP应用EViews软件进行数据处理，得到如下回归结果：对回归结果的几点说明：1.经济意义：所估计的参数â=1085.150，β=0.003287，说明GDP每增加1亿元，可导致INDEX平均增加0.003287点。

2.拟合优度：R-squared=0.445876说明所建模型整体上对样本数据拟合可以，即解释变量GDP对被解释变量INDEX的部分差异做出了解释。

3.回归系数的t检验：取α=0.05，因为t(â)=4.101768>t0.025(25−2)=2.069，t(β)=4.301969>t0.025(25−2)=2.069，所以可得出GDP对INDEX确有影响。

4.F值（模型总体显著性检验的指标，数值越大，模型越好）：因为Prob（F-ststistic）=0.000265<0.01，所以通过了0.01水平的显著性检验，说明模型总体显著。

5.Durbin-Watson检验：因为d u=1.21<Durbin-Watson stat=1.572790<4−d u=2.79，所以不拒绝零假设，并且没有显著的残差自相关。

第二步：进行Chow氏稳定性检验。

第三步：确定结构变化的转折点（如2004年12月31日），进行检验。

可得：从输出结果看，发现在0.1的水平上拒绝模型稳定原假设，说明2004年12月31日以后的中国股市发生了结构性变化。

（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

模型设定的几个专题

（正确模型：Y 0 1 X 1 2 X 2 u ）
Y 0 1 X 1 2 X 2 u 误选无关变量：设定模型：
（正确模型： Y 0 1 X 1 v）参数设定偏误：
设定模型： Yi 0 1 X 1i vi
Yi 0i 1i X 1i ui）（正确模型：
1 2
x x x
1i 2 1i
2i
x x ( ) x
2 1i 1i i 2 1i
8
ˆ1 1 2
x x x
1i 2 1i
2i
x ( x
1i
i 2 1i
)
如果X2与X1相关， 1的估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致。
Y 0 1 X 1 v
ˆ1 ) Var (
Y 0 1 X 1 2 X 2
ˆ ) Var ( 1
2 2 x ( 1 r 1i x1x2 )
x
2
2
2 1i
对包含无关变量的模型进行估计，参数估计量是无偏的，但不具有最小方差性。
11
“正确的”模型不一致，就出现了模型设定的偏
误。模型设定的偏误主要有两大类：
2
遗漏相关变量偏误（1）解释变量选取的偏误误选无关变量偏误
参数设定偏误（2）错误设定模型的函数形式函数关系式设定偏误
3
举例说明：遗漏相关变量：
设定模型： Y 0 1 X 1 v
因此可以进行残差序列与相关变量的回归，在一定显
著水平下若相关变量具有统计显著性，则认为存在遗
漏变量形成的设定偏误，否则则认为没有遗漏变量。
16

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。

chap07Stata与模型的设定

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二、实验数据和实验内容
根据统计资料得到了某市旅游业的相关数据，变量主要包括：Y=旅游收入（单位：万元），X1=某市旅游人数（单位：人），X2=城镇居民人均旅游支出（单位：元），X3=农村居民人均旅游支出（单位：元）， X4=公路里程（单位：公里），X5=铁路里程（单位：公里）。完整的数据在本书附带光盘的data文件夹的 “lvyou.dta”工作文件中。
gen educ2=educ^2 gen exper2=exper^2 reg lwage educ exper tenure educ2 exper2 linktest 第一个命令语句的作用是生成变量educ2，使其值为
变量educ的平方；第二个命令语句的作用是生成变量 exper2，使其值为变量exper的平方；第三个命令语句的作用是对进行回归估计;第四个命令就是进行遗漏变量的Link检验，检验结果如图7.2所示。
是否遗漏了重要的解释变量，应该输入以下命令： use c:\data\wage1.dta,clear reg lwage educ exper tenure estat ovtest
7
在这组命令语句中，第一个命令的功能是打开数据文件，第二个命令是对模型进行回归估计，第三个命令就是进行遗漏变量的Ramsey检验，检验结果如图7.3所示。
利用lvyou数据估计方程，判断是否存在多重共线性，若存在，采用逐步回归法消除多重共线性。
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三、实验操作指导
1.估计方程若要进行多重共线性的检验与修正，首先要建立基本的回
归模型。按照第六章所讲述内容，建立回归模型
的命令如下： use c:\data\lvyou.dta, clear regress Y X1 X2 X3 X4 X5 执行建立回归的命令，可以得到如图7.7所示的回归结果，

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。

邹至庄检验

邹至庄（Gregory C. Chow ）检验比较两个回归：检验模型的结构稳定性所谓模型的结构稳定的指模型在样本期的不同时期(子样本),其参数不发生改变。

而任何参数样本期的不同时期发生改变，则称模型不具有结构稳定性。

一般而言，导致模型发生结构变化的因素是重要的外生事件，或外生冲击，故常设定某一时点或年份，以此将样本分为二个子样本，分别估计这二个子样本和样本全体，构成F 统计量，据此推断模型是否发生结构变化。

例子：美国个人收入和储蓄(样本1970-1995)。

由于美国在1982年失业率达到8.2%，为检验这一高失业率是否导致个人储蓄行为发生变化，将1981年设定为一个可能的结构变化点，将样本分为1970-1981和1982-1995,并设定这两个时期的储蓄函数为t t t u x Y 121++=αα （1）)1954(,,2,11==n t Λt t t u x Y 221++=ββ （2）)1963(,,2,12==n t ΛCHOW 检验：假设 ),0(~2σN u i ，0)(.2,121==u u E i ；1.用全体样本（211,1,,2,1n n n t ΛΛ+=）对模型t t t u x Y ++=21λλ （3）进行OLS ，得到RSS ，其自由度为))2((21=-+k n n ，并记为S R ；这里下标R 表示将两个子样本的回归参数约束为相等2．用2个子样本分别估计（1）和（2），且分别记RSS 为S 1和S 2；其自由度分别为k n -1和k n -2。

定义45214S S S S S S R -=+= 其自由度分别为k k k n n )),2(2(21=-+。

3.构造CHOW 的F 统计量，在上述假设下,有)2,(~)2/(/212145k n n k F k n n S k S F -+-+= （4）以此检验原假设：无结构变化，备选假设：模型具有结构变化（任意参数）.特别强调，结构变化检验，不是对于不同的子样本的估计进行比较，而是计算（4）的F 值进行推断。

stata中chow检验命令

stata中chow检验命令Chow test，又称为Chow breakpoint test，是用于检验回归模型拟合情况的一种检验方法。

该方法是由经济学家赵宗文于1960年提出的，在回归分析中被广泛使用。

Chow test的主要目的是检验一个线性回归模型是否在某个阈值点发生了结构性变化，也就是回归模型是否在该点发生了拟合效果的改变。

在实际应用中，Chow test通常用于检验是否存在两个或多个不同的子样本，其回归模型系数是否一致。

Chow test主要适用于拟合了线性回归的情况，因此一般只能适用于渐近正态性和渐近相对效率的模型。

Chow test的原假设和备择假设分别为：H0：模型参数在结构变化点前后是一致的H1：模型参数在结构变化点前后是不一致的在实际应用中，我们通常将数据集分为两个子样本，然后对两个子样本进行线性回归拟合，将得到的回归模型代入Chow test的检验统计量中进行检验。

如果检验结果显著，就说明模型参数在结构变化点前后是不一致的，即存在结构性的改变。

在Stata中，我们可以使用chow命令进行Chow test的检验。

该命令的具体用法为：chow depvar independentvar, dummy(varname) options其中，depvar代表被解释变量，independentvar代表解释变量，dummy(varname)代表用于分割样本的虚拟变量。

options表示一些选项，比如robust、matsize等。

下面我们将更详细地介绍如何在Stata中使用chow命令进行Chow test的检验，并结合一个实例来演示其具体用法。

首先，我们使用Stata自带的数据集auto进行演示。

我们将以“mpg”作为被解释变量，以“price”和“length”作为解释变量进行线性回归，并假设在观测值为50的位置存在结构性变化点。

我们首先需要创建一个虚拟变量，将数据集分为两个子样本。

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。

第三章虚拟变量与CHOW检验

Std. Error 257.6199 4.416825 16.44906 124.4252 85.84877 149.4807 70.37880 118.0740 0.103780 2.227820
t-Statistic 5.901295 -2.157263 -8.445509 3.953801 1.572858 -1.204685 11.76444 -5.062923 -9.097896 3.440613
• 对于计量经济学研究工作来说，这种情况表现为模型的参数发生改变。 • 如果在样本资料所涉及的期间内发生过这样的情况，那么就有必要检验模型参数的稳定性。 • Chow检验考虑样本是否包括了不同质的组，即检验不同组间的参数是否相同。
Chow检验
• 在EVIWES中，Chow检验有两种不同的方式：
3、加法乘法并用：市场经济增加供给，价格更敏感 1 反常情况 D= 0 正常情况 Y=b 0+b01 D+b1 Pt+ b11 D Pt 反常情况: Y=(b0+b01)+(b1+b11) X 正常情况: Y = b0 + b1 X
Y 反常正常 b01 b0 X 截距和斜率均发生变化
4、临界指标的虚拟变量的引入（转折点引入）
如，设
1 Dt 0
正常年份反常年份
消费模型可建立如下：
Ct 0 1 X t 2 Dt X t t
• 这里，虚拟变量D以与X相乘的方式引入了模型中，从而可用来考察消费倾向的变化。 • 假定E(i)= 0，上述模型所表示的函数可化为：正常年份：
E(Ct | X t , Dt 1) 0 ( 1 2 ) X t
反常年份：

CHOW检验

实验报告 Chow test

chow检验的检验步骤

计量经济学 Chow(邹氏)检验 检验模型是否存在结构性变化 Eviews6

stata中chow检验命令

chow检验stata命令

结构变化面板模型估计与检验方法

应用EViews进行Chow检验法

chow检验

模型设定的几个专题

计量经济学chow(邹氏)检验检验模型是否存在结构性变化eviews6

chap07Stata与模型的设定

chow检验公式

邹至庄检验

stata中chow检验命令

计量经济学 Chow(邹氏)检验 检验模型是否存在结构性变化 Eviews6

第三章 虚拟变量与CHOW检验

计量经济学 Chow(邹氏)检验检验模型是否存在结构性变化 Eviews6

计量经济学 Chow(邹氏)检验检验模型是否存在结构性变化 Eviews6

第三章虚拟变量与CHOW检验