Stata：时间序列结构突变检验

时间序列结构突变检验

当一个时间序列在某个时间点突然改变时，这被称为结构性中断。这种变化可能涉及平均值的变化或产生序列的过程中其他参数的变化。

能够发现时间序列的结构何时发生变化，可以让我们对正在研究的问题有更深的了解。结构中断测试帮助我们确定数据何时以及是否有重大变化。

命令estat sbknown和estat sbsingle在用regression或ivregression估计后对结构中断进行测试。对于未知形式的异方差，这两种方法都很稳健，这是传统的邹检验所不能做到的。

estat sbcusum命令检验回归系数在回归估计后随时间的稳定性，该检验可以用作结构中断的测试。

让我们看看它是怎么工作的

我们想知道疟疾病例的增加是否比预期的要多。

假设我们有一个国家的数据，该国家的病例数量随时间而变化，这种变化通常可以用按蚊种群来解释。模型是

regress malaria anopheles, vce(robust)

要确定数据中是否以及何时出现结构中断，可以输入

tsset month
 estat sbsingle

结果为

. tsset month

. estat sbsingle

   1     2     3     4     5 
..................................................       50
..................................

Test for a structural break: Unknown break date
Full sample:    2005m1 thru 2014m12
Trimmed sample: 2006m7 thru  2013m7
Estimated break date: 2013m4

H0: No structural break

                        Number of obs = 120

             Test    Statistic      p-value
    Supremum Wald   40966.4180    0.0000000
Exogenous variables: anopheles
Coefficients included in test: anopheles _cons

该检验拒绝了无结构中断的原假设，并检测到2013年第4个月出现了中断。

我们还可以对多个结构断点执行测试，如果我们有关于中断可能发生时间的事前信息。这是人为的，但让我们使用这些相同的数据并测试一个结构中断，假装我们怀疑可能有一个在2013m1，它接近2013m4。

estat sbknown, break(tm(2013m1))

结果为：

. estat sbknown, break(tm(2013m1))

Wald test for a structural break: Known break date
Sample:  2005m1 thru 2014m12 
Break date:  2013m1

H0: No structural break

Number of obs =      120
      chi2(2) = 209.0560
  Prob > chi2 =   0.0000

Exogenous variables: anopheles
Coefficients included in test: anopheles _cons

该检验拒绝了无结构断点的原假设。