Test di Chow: differenze tra le versioni

Versione delle 12:41, 6 lug 2009

Versione delle 10:33, 2 ago 2009

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{{A|Completamente decontestualizzata, una formula incomprensibile, decisamente meno di uno stub.|economia|maggio 2009|firma=[[Utente:Umibozo|<span style="color:black;background:yellow;">Umibozo</span>]][[Discussioni utente:Umibozo| -- Scrivimi!]] 16:00, 20 mag 2009 (CEST)}}

{{S|economia|statistica}}

{{o|economia|ottobre 2008}}

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Immaginiamo infatti di avere una serie temporale che però manifesta una [[rottura strutturale]], ovvero si manifesta un cambiamento netto,nel tempo, dei parametri della regressione. Se conducessimo un'unica regressione il risultato sarebbe quello di ottenere una relazione valida in media, ossia 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 di comodo|variabile dummy]] "D(0)", "D(1)" e "D(2)" all'interno del periodo.

Allora partendo dalla regressione:

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 stutturalestrutturale nel panel.

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>