<https://www.resakss-asia.org/files/2017/02/Day8_Session4_Structural-Breaks.pdf> Prepared by Ziyodullo Parpiev, PhD for Regional Summer School September 21, 2016 [[構造変化]] - [[拡張Dickey-Fuller検定|ADF検定]]ADFと[[Phillipps-Perron検定|PP test]]のよく知られた弱点は、非定常性の証拠として系列の構造的断絶を混同する可能性があることです。 - 言い換えれば、それらは、系列に構造的断絶がある場合、単位根仮説を棄却できない可能性がある。 - 言い換えれば、I(1)であることが判明した系列については、実際には構造的破れI(0)の周りで定常であるが、誤ってI(1)と分類される可能性があるかもしれないのである。 - 破れ日時がわかっているケース 一連のデータには、多くの場合、構造的な断絶が含まれることがあります。政策変更や経済への突然のショック（1987年など）。株式市場の暴落 構造的断絶を検定するために、私たちは以下のことを行います。これは[[Chow test]]チャウの最初の検定です（2番目の検定）。 は予測に関連するものである）。 このモデルは、事実上、[[F検定]]を用いて、1つのモデルで 1つの回帰は、2つの別々の回帰よりも効率的である。データを2つのサブサンプルに分割して回帰を行う。 これは、次のように発生する可能性があります。t.で構造的ブレークが発生した場合。 ![[Pasted image 20220330110413.png]]