Test de Chow

2. Test de Chow: utilidad, procedimiento para llevarlo a cabo y consideraciones a tener en cuenta para su aplicación.

a) Utilidad: El Test de Chow es un contraste estadístico para detectar un posible cambio estructural, es decir, un cambio profundo en el sistema que se trata de representar a través de un modelo y que provoque que los coeficientes del modelo dejen de ser constantes, incumpliéndose de esta forma una de las hipótesis del modelo básico de regresión lineal.

b) Procedimiento para llevarlo a cabo: Dividir la muestra de observaciones en dos, n=n1+n2 (suponiendo conocido el punto de corte). Se plantean a continuación tres modelos, uno con todas las observaciones y otros dos con cada una de las submuestras:

Este estadístico tiene una distribución F con los grados de libertad indicados. Si comparamos el valor anterior (estadístico experimental obtenido a partir de la muestra) con una F teorica con esos grados de libertad, y el valor experimental es inferior al teórico aceptaremos la hipótesis nula (no hay de cambio estructural); en caso contrario rechazamos la hipótesis nula (no hay cambio estructural); en caso contrario rechazamos a hipótesis nula, los parámetros serían diferentes y se habría producido un cambio estructural.

c) Consideraciones a tener en cuenta para su aplicación:
· La separación de los datos debe hacerse sobre un punto de corte, que debe conocerse a priori.                
· El contraste pierde potencia según el punto de corte se acerque hacia un extremo de la muestra.                   
· El contraste es sensible a la existencia de heterocedasticidad, que debe ser detectada y corregida previamente.

d) Consecuencias y soluciones:
Consecuencias                                                                                Soluciones
· Estimaciones sesgadas e inconsistentes.                               · Regresiones cambiantes.
· Incremento de la variancia de los residuos.                          · Variables ficticias.
· Errores en los contrastes de significación.