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雷达卡
在拜读Hansen(2001)的大作【参见下述】时，有几个专有名词与一些相似的字眼，还有概念，须要先瞭解，才能比较有感觉。
"The new econometrics of structural change: Dating Changes in U.S. Labor Productivity." Journal of Economic Perspectives (2001).
Chow(1960)【邹志庄】检定---假设结构改变点已知，提出结构改变点前后，
两子样本群【未受限模型】的回归系数与全样本【受限模型】会很不一样，
所以架构一F分配【利用受限与未受限概念去导】。
Quandt(1960)---提出应该每个可能结构改变点都给它计算一下Chow的F检定统计量，然后取最大的F，注意，这对实证并无帮助，
即使Quandt早在1960就提出，因为并没有导出sup F【最大F】的分配。
上述的问题，被Andrews解决，简言之，它导出了该分配，并建构了属于自己的检定统计量。
【所以有些书与paper会说Quandt-Andrews检定统计量】
在时间序列里，两种趋势(trend）可能使时间序列呈非定态【即有单根】。
这两种trend分别为deterministic(fixed) trend【固定趋势】与stochastic trend【随机趋势】。
早期的学者认为，既然是固定趋势，则去除固定趋势后呈定态。
后期的学者，即从Nelson and Plosser (1982)后，发现许多总体经济时间序列，
在去除固定趋势后，仍具有单根【即具随机趋势，一般而言，随机趋势与单根被视作相同的概念】，
并指出未去除随机趋势，以后的分析可能都有问题。
随机趋势=单根=非定态=具有结构性改变的时间序列=外生冲击恒常(permanent)效果=Hystersis【滞后理论】
上述的几个字眼，您把它看成相同的东西，会比较快速瞭解全文，
至于为什么外生冲击的恒常效果视为随机趋势而有单根呢?
请从HP filter【Prescott为2004年诺贝尔经济学奖得主】出发，
时间序列分解成非定态的趋势【这就是随机趋势，也是总体经济中常说的恒常冲击permanent shock】与定态的波动。
最后，再次推荐Bruce Hansen的个人网页，
http://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/
除以往常见的Gauss code外，现在往往会附上R或Matlab的程式， 希望未来也许会有Stata的程式
个人曾用 Gauss 、R 与 Matlab 执行过 Hansen (2001)，
发现 Gauss最快 Matlab如果要看到图片，还得转档，不过感觉比较慢，比R还慢。
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