Рекомендуемые тесты обнаруживают разрывы во временных рядах

Какие тесты вы рекомендуете для нахождения разрывов в следующих временных рядах: журнал входящих ПИИ, журнал номинального ВВП, журнал вывоза ПИИ с 1980 по 2012 год?

Для многомерной регрессии:

Если вы тестируете перерыв в известную дату, скажем, на историческое событие или изменение режима политики, я бы порекомендовал вам использовать тест Чоу (особый случай F-теста). Это даст вам представление о том, являются ли коэффициенты постоянными на каждой стороне предполагаемого разрыва.

С другой стороны, если вы хотите проверить перерыв на неизвестную дату, у вас есть три варианта. Вы можете попробовать статистику Quandt, Mann-Wald или Andrews-Ploberger. Выбор за вами, но мне нравится Манн-Вальд. Для меня это более интуитивно, чем другие, потому что это в основном теорема о среднем значении, оцененная с использованием суммы Римана F-критерия при каждом потенциальном разрыве. Конечно, асимптотические распределения, необходимые для использования любого из этих методов, мне не известны, но они вам не нужны, если вы моделируете в хорошем программном пакете с предварительно загруженными диагностическими тестами.

Наконец, тестирование на «перерывы» (как и в случае нескольких перерывов) является вычислительным кошмаром. Вероятно, у вас есть более глубокие проблемы с вашей моделью (например, пропущенные переменные или какая-то неправильная спецификация), если вам нужно несколько разрывов.

Насыщенность импульсного индикатора (IIS) (Сантос, 2008) и насыщенность индикатора шага (SIS) (Doornik et al., 2013) являются относительно новыми и мощными методами обнаружения изменений / обрывов. Они используются, например, в более новых версиях процедуры автоматического выбора модели «Autometrics» от Doornik (et al.?).

Рекомендации:

• Сантос, Карлос. «Испытания на разрыв импульсного насыщения». Letters Economics 98.2 (2008): 136-143.
• Доорник, Юрген А., Дэвид Ф. Хендри и Феликс Претис. «Степень насыщенности индикатора». Дикуссионная бумага 658 (2013).

Вы проверяете, есть ли какие-либо разрывы в данных или нет, или вы проверяете, есть ли разрыв / аномалия в определенный момент времени, который, по вашему мнению, существует? Если это последнее, вы можете включить манекен для этой точки и проверить его значение ...