楼主: zd504
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[统计软件与数据分析] 请问大神, Chowreg结果分析 STATA [推广有奖]

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zd504 学生认证  发表于 2018-5-3 16:10:23 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文
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各位大神,以下是stata chowreg命令结果,请问能得出啥结论?感激不尽~~~~~
  Ho: no Structural Change

- N1: 1st Period Obs       =10133
- N2: 2nd Period Obs       =10584
- Chow Test   [K, N-2*K]   =   57.4744      P-Value > F(11 , 20695)0.0000
- Fisher Test [N2,(N1-K)]  =    1.2726      P-Value > F(10584 , 10122)0.0000
- Wald Test                =  632.8905      P-Value > Chi2(10584) 0.0000
- Likelihood Ratio Test    =  623.4158      P-Value > Chi2(10584) 0.0000
- Lagrange Multiplier Test =  614.1292      P-Value > Chi2(10584) 0.0000


关键词:Stata 结果分析 tata Chow How
沙发
施海岩 发表于 2018-5-4 15:02:28 |只看作者 |坛友微信交流群
这明显告知,拒绝H0,即在你设置的点上存在结构突变。

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藤椅
zd504 学生认证  发表于 2018-5-6 09:27:19 |只看作者 |坛友微信交流群
施海岩 发表于 2018-5-4 15:02
这明显告知,拒绝H0,即在你设置的点上存在结构突变。
谢谢你的回复,我是分开了两组样本。 这个chow test能说明两组间回归结果存在差异(是整体上的差异?)。能用chow test检验某个变量的系数是否有差异呢?

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板凳
施海岩 发表于 2018-5-8 20:57:12 |只看作者 |坛友微信交流群
chowreg函数功能是在给定点或时刻检验参数是否发生结构性变化。揭示特定的某个变量变化对某方程参数变化的影响方面,chowreg好像没有这个功能。chowreg只能在设定的点(即dum项设置),检验前后参数是否结构性变化,并分别给出前后回归的方程参数。它分了3种情况,I是截距项引起的方程结构变化;II是所有自变量斜率引起的方程结构变化;III是同时由截距和所有自变量斜率引起的方程结构变化。

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报纸
sirhzx 在职认证  学生认证  发表于 2018-12-30 09:57:52 |只看作者 |坛友微信交流群
检验单个变量对因变量回归是否有结构性变化可以用suchowtest depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options]
options                     Description
    ------------------------------------------------------------------------
    Model
      thresv(varname)           indicates the threshold variable
      stub(string)              designates a string name from which new
                                  variable names will be created
      fpctile(#)                specifies the lower bound percentile of the
                                  threshold variable
      lpctile(#)                specifies the upper bound percentile of the
                                  threshold variable
      step(#)                   indicates the step by which we want to move
                                  the sample's break point
      sig(#)                    designates the significance level we want to
                                  set for the p-value of the Chow test

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