Chow, test

Chow, test

Test statistico utilizzato per verificare l’ipotesi dell’esistenza di una rottura (break) strutturale in una serie storica, o dell’esistenza di due sottogruppi di dati eterogenei per i quali valga una diversa funzione di regressione. Il test prende il nome da G. Chow, professore all’Università di Princeton. Si assuma che un modello lineare y=βx+u sia definito da diversi vettori di parametri β₁ e β₂, in corrispondenza di due sottocampioni, per es., y_t=β₁x_t+u_t per t<t₀, mentre y_t=β₂x_t+u_t per t≥t₀. L’ipotesi nulla è β₁=β₂. In una prima versione del test, valida quando il numero di osservazioni nei due gruppi è superiore al numero di parametri da stimare k, la statistica test non è altro che un test F per i k vincoli, sul vettore di parametri β. Una seconda versione è il test predittivo di C., valido quando il numero di osservazioni in uno dei due gruppi è inferiore al numero di parametri da stimare k, per cui non è possibile stimare separatamente i residui nel secondo sottocampione.