Условные обозначения для алгоритма теста Чоу [c.257]
Отметим следующие особенности применения теста Чоу 1. Если число параметров во всех уравнениях (1), (2), (3) (см. рис. 5.8 и табл. 5.17) одинаково и равно к, то формула (5.22) упрощается [c.259]
Применение теста Чоу предполагает соблюдение предпосылок о нормальном распределении остатков в уравнениях (1) и (2) и независимость их распределений. [c.259]
Этот метод можно использовать не только в дополнение к тесту Чоу, но и самостоятельно для проверки гипотезы о структурной стабильности тенденции изучаемого временного ряда. Основное его преимущество перед тестом Чоу состоит в том, что нужно построить только одно, а не три уравнения тренда. [c.262]
Мы рассмотрели простейший случай применения теста Чоу для моделирования линейной тенденции. Однако этот тест (а также модель (5.24) с фиктивной переменной) может использоваться (и действительно используется во многих прикладных исследованиях) при проверке гипотез о структурной стабильности и в более сложных моделях взаимосвязи двух и более временных рядов. [c.262]
Какова концепция теста Чоу [c.262]
Кусочно-линейная модель регрессии. Тест Чоу. [c.23]
Тест Чоу для проверки равнозначности коэффициентов [c.260]
Еще одним направлением использования F-статистики является проверка гипотезы о совпадении уравнений регрессии для отдельных групп наблюдений. Одним из распространенных тестов проверки данной гипотезы является тест Чоу, суть которого состоит в следующем. [c.161]
На рис. 11.3, а зависимость отражается обыкновенной линейной регрессией. На рис. 11.3, б в модели учитываются изменения, произошедшие с некоторого момента t в характере расположения точек наблюдений. На данном примере хорошо видно, каким образом можно проанализировать, имеет ли смысл разбивать выборку на части и строить для каждой из них уравнение регрессии (т. е. фактически строить сложную регрессию с фиктивными переменными) (рис.11.3, б) либо можно ограничиться общей "обыкновенной" регрессией для всех точек наблюдений (рис. 11.3, а). Для этого можно использовать тест Чоу, который упоминался в разделе 6.7.3. [c.264]
Суть теста Чоу состоит в следующем. Пусть выборка имеет объ- [c.264]
Тест Чоу на устойчивость регрессионной модели [c.295]
Опишите схему теста Чоу анализа устойчивости регрессионной модели. [c.305]
В критерии (тесте) Г. Чоу эти трудности в существенной степени преодолеваются. По каждой выборке строятся две линейные регрессионные модели [c.123]
Тест Чоу позволяет сделать вывод о наличии или отсутствии структурной стабильности в изучаемом временном ряде. Если факт < габл>то это означает, что уравнения (1) и (2) описывают одну и ту же тенденцию, а различия численных оценок их параметров а, и я2, а также Ьх и Ь2 соответственно статистически незначимы. Если же /факт > табл то гипотеза о структурной стабильности отклоняется, что означает статистическую значимость различий оценок параметров уравнений (1) и (2). [c.259]
Изложите суть метода Гуйарати. В чем его преимущество перед тестом Чоу [c.262]
Динамические эконометрические модели. Модели с распределённым лагом. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределённым лагом лаги Алмон, метод Койка, метод главных компонент. Модели адаптивных ожиданий. Оценка параметров моделей авторегрессии. Прогнозирование на основе временных рядов. Тесты на устойчивасть тест Чоу, F-тест. Оценка качества прогнозов. [c.4]
Отметим, что использование указанной F-статистики (теста Чоу) осуществляется достаточно просто. Однако оно менее информативно, нежели общий анализ сложной регрессии с фиктивными переменными, осуществляемый на базе t-статистик (с учетом вклада каждой фиктивной переменной), коэффициента детерминации и статистики Дарбина-Уотсона. Однако тест Чоу вполне достаточен, если требуется установить, что зависимости в подвыборках различаются. [c.266]
Тесты на устойчивость предназначены для оценки того, насколько модель, полученная по выборке, будет соответствовать поведению исследуемой величины на прогнозном (послевыборочном) периоде. При этом либо оцениваются прогнозные качества модели, либо определяется, происходят ли изменения параметров в период прогноза. Одним из таких тестов является тест Чоу. [c.295]
HQ (3 = /3" а = а" (тест Чоу ( how)). Предположим, у нас есть две выборки данных. По каждой выборке мы строим регрессионную модель. Вопрос, который нас интересует верно ли, что эти две модели совпадают Рассмотрим модели [c.85]