请教stata中的chow检验问题

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如题，以前做chow检验都是设置虚拟变量，然后再F test
我刚才看了版内一些帖子，知道有个chow命令可以直接分段回归
于是help chow，看到有如下例子：

Examples
--------
        chow y x1 x2, chow(year>1975)
tests whether the coefficients of the regression of y on x1 and x2 change
after 1975.

于是，我自己也随便选了2个时间序列数据，用虚拟变量法检验出在1978年前后有结构性变动，
接下来用chow命令试运行了一下，结果出现下面的结果，请问是怎么回事呢？

. chow lne lns ,chow(year>1977)
program error:  code follows on the same line as open brace

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关键词：chow检验 Stata Chow tata CHO 检验 error

只是路过。

”以前做chow检验都是设置虚拟变量，然后再F test“
求教怎么做？

看using stata for principle of econometric
论坛上书，里面有stata程序

蓝色 发表于 2013-4-1 14:21
看using stata for principle of econometric
论坛上书，里面有stata程序

斑斑，您就给我个痛快吧。。
先教我当下咋处理这个问题呗

early1990 发表于 2013-4-1 10:41
”以前做chow检验都是设置虚拟变量，然后再F test“
求教怎么做？

我也是初学者，你看看对不对哈。
可以搜一下论坛，有stata官方网站对它的详细解释。不在这个电脑上，我就不复制了。

传统邹检验是分段回归然后进行比较，假设数据区间是1950-2000，检验1978是否有结构性变动，就是假设回归子样本1950-1978和1978-2000年得到的β系数相同。
H0：β（1950-1978）=β（1978-2000），具体是F检验，用3次回归的残差平方和计算F统计量的值然后和临界值对比。

也可以用虚拟变量，更简便。具体就是引入虚拟变量，并且检验所有虚拟变量以及它与解释变量交互项的系数的联合显著性。
比如

y=a+bx
*先分段回归
reg y x  /*对全样本时期进行回归*/
reg y x if year>=1978/*对子样本1进行回归*/
reg y x if year<1978 /*对子样本2进行回归*/

*再试试引入虚拟变量
gen d78=(year>1978)
gen xd78=x*d78
reg  y x d78 xd78
test d78=0
test xd78=0
*然后检验d和xd的联合显著性
test d78 xd78
*运行之后会给出F值和p值，此时观察F和P值就能判断能否在某个显著性水平上拒绝在1978年“没有结构变动”的原假设了，如果拒绝，就说明x和y的关系在1978年发生了结构性变动。

还有最简单的方法应该就是我这个帖子问的
直接chow y x，chow(year>1978)
具体可以h chow,

这些也是我前阵在论坛上搜出来的，勤搜论坛吧，大家一起学习。

李子奈教科书第二版p86-p87的学习笔记：

/* 1、 Chow 模型稳定性检验（lrtest） */
* 用似然比作chow检验，chow检验的零假设：无结构变化，小概率发生结果变化
* 估计前阶段模型
qui reg lnq lnx lnp0 lnp1 in 1/14
est store A
* 估计后阶段模型（1995-2001）
qui reg lnq lnx lnp0 lnp1 in 15/21
est store C
* 整个区间上的估计结果保存为All
qui reg lnq lnx lnp0 lnp1 in 1/21
est store All
* 用似然比检验检验结构没有发生变化的约束
lrtest (All)(A C),stats

/* 2、Chow 模型稳定性检验（F-test） */
* 用F-test作chow间断点检验检验模型稳定性，p86
* chow检验的零假设：无结构变化，小概率发生结果变化
* 估计前阶段模型
qui reg lnq lnx lnp0 lnp1 in 1/14
scalar n1=e(N)
scalar rss1=e(rss)
* 估计后阶段模型（1995-2001）
qui reg lnq lnx lnp0 lnp1 in 15/21
scalar n2=e(N)
scalar rss2=e(rss)
* 整个区间上的估计结果保存为All
qui reg lnq lnx lnp0 lnp1 in 1/21
scalar k=e(df_m)
scalar rssr=e(rss)
* 用F检验检验结构没有发生变化的约束
*计算和显示 F检验统计量p.85顶部公式，零假设：无结构变化
scalar f_test=(rssr-(rss1+rss2))/(k+1)/(rss1+rss2)*(n1+n2-2*(k+1))
dis f_test
* F统计量的临界概率
dis Ftail((k+1),(n1+n2-2*(k+1)),f_test)
* F统计量的临界值
dis invFtail((k+1),(n1+n2-2*(k+1)),0.05)

/* 3、F检验实现Chow预测检验检验模型的稳定性 */
*计算和显示 F检验统计量 ，p87，零假设：无结构变化
scalar ff_test=(rssr-rss1)/n2/(rss1)*(n1-k-1)
dis ff_test
* F统计量的临界概率
dis Ftail(n2,(n1-k-1),ff_test)
* F统计量的临界值
dis invFtail(n2,(n1-k-1),0.05)



本文来自: 人大经济论坛 Stata专版 版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... amp;from^^uid=1422287

https://bbs.pinggu.org/thread-733151-1-1.html
这个帖子里的附件也讲得很清楚。

chow 命令是很早的命令了，只能适合stata7，还会有错误。
但实质还是F检验

现在又chowreg命令，也一样简单

蓝色 发表于 2013-4-5 01:16
chow 命令是很早的命令了，只能适合stata7，还会有错误。
但实质还是F检验

谢谢！
我刚才试了下h chowreg，果然是可以的。