断点回归

素质自己学习、全部操作了以下Eviews 8 与 9 的新功能，觉得 8.0版本改动较大，9.0的话在8.0基础上加入了许多估计方法。

如果有对这些感兴趣的，欢迎一起加好友，讨论~

时序分析中，样本数据中参数的变化至关重要。所以有大量的研究针对回归方程中参数结构变动的问题。

EViews 8提出了结构变动的线性回归估计工具。在Bai (1997), Bai and Perron (1998)中的断点都是已知，先前指定的。

数据是美国出口实际利率

（Bai and Perron 2003“Computation and Analysis of Multiple Structural Change Models,” Journal of Applied Econometrics, 6, 72–78）后附件。

一、操作界面

方差协方差矩阵用NW核估计的方式（Quadratic-Spectral 核方式，Andrews automatic的方式），用Bai-Perron Global L breaks vs. none的Unweighted-Max F (UDMax) 检测来确定断点数量。

二、结果分析

1、Bai-Perron Global L breaks vs. none的Unweighted-Max F (UDMax) 断点检测

UDMax在1980Q4得到了一个断点，结果表明1980Q4前后有显著的差异。

展示了原始数列和残差样本内拟合情况。但是观测残差表明，那个1980Q4之前可能还有一个断点。所以换一种breakpoints方法。

2、Global information criteria 方法中的LWZ准则

同样给出了断点与残差、原始序列拟合图。

[hide]

数据包：

欢迎加好友，一起研究~

[/hide]