6.4、Chow稳定性检验—零基础入门教程

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Chow稳定性检验是一种用于检验回归模型参数是否在不同子样本中保持稳定的统计方法。它的目的是检验在某个特定的观测点上，是否存在模型参数的结构性突变。Chow稳定性检验通过将数据集分为两个子样本，分别进行回归分析，并计算两个子样本的误差平方和。然后，通过计算统计量，如F统计量或卡方统计量，来检验两个子样本的误差平方和是否存在显著差异。如果统计量的值超过了临界值，就可以拒绝模型参数在不同子样本中保持稳定的假设，表明存在结构性突变。Chow稳定性检验在经济学、金融学和社会科学等领域中广泛应用，可以帮助研究人员识别模型中的结构性变化，并进行相应的修正和解释。

Chow.稳定性检验

Chow稳定性检验包括Chow突变点检验和Chow预测检验两种。其基本思想都是将数据分成两个集合，通过检验整体估计与分组估计的差异，或者通过检验预测值与观测值的差异， 从而判断模型的稳定性。若两个集合差异较大或预测值与观测值差异较大，则说明模型不具备稳定特点。

1.Chow突变点检验

当对不同时段或不同截面两个子样本进行回归分析，或对存在特殊时点的样本进行估计时，需要检验两个子样本(或特殊时点前后的样本)的回归系数是否相同，即回归系数是不是稳定。

Chow突变点检验原假设H₀为两个子样本回归系数无显著变化。构建F统计量：

其中，N、m、n₂分别是大样本和两个子样本各自的观测值个数，k为解释变量个数。如果计

算出F≤F(k-1,N-2k-2),α为检验水平，接受原假设H₀,即两个子样本回归系数无显著变化。

2.Chow预测检验

当估计出某模型系数之后需要增加几个观测值进行估计，当需要对两个时间段样本进行估计时，需要采用Chow预测检验。

Chow预测检验原假设H₀为回归系数无显著变化。假设原样本的样本容量为N,增加观测值后样本容量为N+n。先对原样本和增加后的样本分别进行OLS估计。构建F统计量：

如果计算出F≤F(n,N-k-1),α为检验水平，接受原假设H,即回归系数无显著变化。

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