Test di Chow: differenze tra le versioni
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Il '''test di Chow''' (dal nome dello [[statistico]] statunitense [[Gregory Chow]]) è una prova [[econometria|econometrica]] sulla stabilità dei [[parametro (statistica)|parametri]].▼
▲{{S|economia|statistica}}
{{o|economia|ottobre 2008}}▼
Immaginiamo infatti di avere una serie temporale che
▲Il '''test di Chow''' (dal nome dello [[statistico]] statunitense [[Gregory Chow]]) è una prova [[econometria|econometrica]] sulla stabilità dei [[parametro|parametri]].
Poniamo t come ipotetica data di rottura e creiamo una [[Variabile di comodo|variabile dummy]] "D(0)", "D(1)" e "D(2)" all'interno del periodo.▼
▲Immaginiamo infatti di avere una serie temporale che pero' manifesta una [[rottura strutturale]], ovvero si manifesta un cambiamento netto,nel tempo, dei parametri della regressione. Se conducessimo un'unica regressione il risultato sarebbe queelo di ottenere una relaziona valida in media, ovvero che combina i differenti periodi. Il test di Chow allora verifica se esiste ed è significativa una '''data di rottura'''.
▲Poniamo t come ipotetica data di rottura e creiamo una [[variabile dummy]] "D(0)", "D(1)" e "D(2)" all'interno del periodo.
Allora, partendo dalla regressione:
:<math>
y_t=\beta_{0}+\beta_{1}x_{1t} + \beta_{2}x_{2t} + \varepsilon.\,
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</math>
Allora faremo un [[test F]], verificando l'ipotesi nulla che i tre lambda siano uguali a 0. In caso negativo, saremo in presenza di una rottura
Il test inoltre si avvale del fatto che la statistica test è distribuita come una [[Variabile casuale F di Snedecor|variabile casuale F]].
:<math>\frac{(RSSr-RSSu)/J}{RSSu/(N-2K)}\lim_{\rightarrow}F(J;N-2K)</math>
== Bibliografia ==
* Stock, H. J. e Watson, M. W. ([[2009]]), ''Introduzione all'econometria'', Pearson;
== Altri progetti ==
{{interprogetto}}
[[Categoria:Analisi delle serie storiche]]
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