回归模型参数的怎么进行稳定性檢验验 一、模型结构的突变点检验二、预测性参数怎么进行稳定性检验验三、 Eviews怎么进行稳定性检验验程序㈠ 邹氏突变点检验建立模型时往往希望模型的参数是稳定的即所谓的结构不变，这将提高模型的预测与分析功能那么如何进行这类检验呢？邹致庄教授提出了他的参數检验方法被称之为邹氏参数怎么进行稳定性检验验【Chow Breakpoint Test】。该检验的目的就是对模型中的参数是否在时间上一致进行检验以是否反映較为固定的经济关系的检验为主，其具体的内容如下： ⒈ 检验的模型处理假设需要建立的模型为： Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + … + βk Xk + εt将原时序分为两个或多个連续的时间序列(1～n1)与(n1+1～n1+n2)等相应的各阶段模型分别为：Y1 = β10 + β11 X11 + 这样，前述原模型Y=Xβ+ε可以看作是对上式分块模型施加约束后的结果，即约束是系数向量βq=βh表示参数没有改变。即模型结构没有发生变化所以我们将原模型叫做受约束模型。而将分块式模型实质上是使用了n1+n2组數据同时估算多个方程，每个方程的参数各不相同所以我们称之为无约束的模型。⒉ 检验的基本步骤⑴提出原假设H0：βq= βh 即假设参數前后两保持一致没有变化。⑵分别计算估计原回归方程及前后各阶段的回归方程，并求得各方程的残差平方和即原模型的残差平方囷记为RSSR；各分阶段时序建立的回归方程的残差平方和记为RSSq、RSSh等。则无约束的分块式的残差平方和为：RSSU = RSSq + RSSh⑶构造检验统计量：用受约束的残差岼方和RSSR及约束数量、无约束的残差平方和RSSU及其自由度来构成如下统计量：该统计量F服从于F分布所以该检验也叫做F检验。⑷求检验临界值Fα，并据此确定否定域；⑸判断：若F＞Fα，则拒绝原假设，认为模型发生了结构性变化，参数是非稳定的；否则接受原假设。 ㈡ Quandt-Andrews突变检验誇特-安德鲁斯突变检验是对两个观测点?1和?2之间的每一个观察值都进行Chow突变检验，并将各检验统计量整合为进行的检验相对于邹氏的已知突变点的检验，QA的检验适合于未知的突变点的检验情形观测点?1之前的期数一般要与?2之后的期数相同，且在参数稳定的原假设下分别采用极大似然F统计量和Wald-F统计量进行检验。并以这些统计量的最大值、指数值、平均值、作为检验的判断依据程序中还会给出原假设成立嘚概率P值。返回㈠邹氏预测检验Chow test for predictive failure这是对预测模型的预测能力进行的检验它与上述参数怎么进行稳定性检验验的方法和形式很接近，由于參数怎么进行稳定性检验验要求n2>k+1如果出现n2< k+1，则只能进行邹氏预测检验该检验的基本思想是：先用前一时间段n1组样本数据估计原模型，洅用估计出的参数进行后一时间段n2个被解析变量数据的预测如果预测误差较大，则说明参数发生了变化不能使用模型进行预测；否则說明参数是稳定的。 ⒈基本原理分别以?和?表示两个方程的参数其中第一时间段(即n1 > k+1段)的方程参数是β，而第二时间段(即n2 < 由上式可见，用前n1組的样本数据可计算得到k+1个参数?的估计值而?是用后n2个样本测算的预测误差X2(? - ?)。如果参数没有发生变化则? = 0。现将前n1组数据求得的方程视为無约束的方程即其RSSU = RSS1；而将γ部分的误差视为参数约束所产生的，即KU - KR = n2。则有F检验的统计量为：⒉预测性检验的基本步骤第一步提出原假設H0: α = β；H1: α ≠ β；第二步，在两时间段的合成大样本下做OLS回归，得受约束模型的残差平方和RSSR ；第三步对前一时间段的n1组数据构成的子样莋OLS回归，得残差平方和RSSU ；第四步计算检验统计量F值；第五步，做出判断：在给定显著性水平?下查F分布表，得临界值F?(n2, n1-k-1)如果F > F?(n2, n1-k-1) ，则拒绝原假设认为预测期发生了结构变化。 例：不稳定不算不稳定能预测不能㈡ 递