chow分割点检验

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？。

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。

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。

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。