我假设您正在分别处理每个国家/地区，并试图确定系列级别中是否存在断点。以下是我希望对您有所帮助的三个（编辑：四个）要点：

1. Chow 测试假设系列中有一个已知的断点。如果不知道这一点，则 Chow 测试不合适（有替代方案，尽管在如此小的样本中推断会很困难）。
2. F 检验中的自由度对于每个断点检验都是相同的。也就是说，它将始终是 F(2,47)。计算的 F 统计量（在您的示例中为 7.438332）在每个测试点应该不同。但是，鉴于您的样本相对较小，这样的测试可能表明系列中的每个点都存在结构性中断。
3. 您是否考虑过完全结构性中断的替代方案？例如，包括一个 1991 年的虚拟变量，该变量可能会受到外生冲击（例如仅在该时期影响 GDP 增长但经济随后恢复趋势的政策实施）。或者，如果您认为 GDP 的趋势增长发生了变化，但截距没有发生变化，您可以考虑使用破损的趋势模型。
4. 编辑：根据另一个用户的观点（mpiktas），GDP 可能有一个单位根。您可能应该将 GDP 视为自然对数（由于人口增长的性质等原因，我们经常看到 GDP 呈指数趋势移动）。从 GDP 对数的趋势模型推断应该没问题（对数 GDP 可能是趋势平稳的——尽管你应该做一些测试——这意味着一旦考虑了趋势，残差序列就是平稳的）。

从您的示例中： Chow 测试的基本形式是：

1. 构造一个虚拟变量，它，在中断。$D_t$$=0$$=1$
2. 运行回归： $$y_t = \beta_0 + \beta_1 t + \gamma_0 D_t + \gamma_1 t D_t + \nu_t \qquad (2)$$
3. 检验 (1) 对 (2) 的残差平方和，其中： 并且， 其中是限制数（上面是受限模型中的参数数量（在应用原假设之后，所以只是和）。 $$H_0 : \gamma_0 = \gamma_1 = 0$$ $$H_1 \text{: At least one coefficient not equal to zero}$$ $F = \frac{SSR_{(1)} - SSR_{(2)}}{SSR_{(1)}} \frac{N-k}{q}$$q$$H_0$$k$$\beta_0$$\beta_1$

希望这可以帮助。

Chow 检验检验两个不同的模型是否具有相同的系数。它遵循和自由度的分布是参数的数量，和是估计两个模型的数据的样本大小。 $F$$k$$N_1+N_2-2k$$k$$N_1$$N_2$

在您的情况下，两个模型是使用潜在中断之前和之后的数据估计的相同回归模型，因此，其中是完整样本的大小。这适用于任何休息。所以相同的自由度是完全正常的。现在，测试总是显着的事实可能表明拒绝的发生不是因为结构中断，而是因为违反 Chow 测试假设。由于您正在测试 GDP 系列，这是可能的，因为 GDP 通常是单位根过程，这通常会改变通常统计数据的分布。$N_1+N_2=N$$N$

这里的原假设是 H0：没有结构性中断只需查看 f 统计量的 p 值，它是 0.0016，低于 5% 所以拒绝 H0 并且数据中存在结构性中断。谢谢

Ho：当您的概率小于 5% 时，参数在结构上是稳定的，因为在您的情况下它是 0.0016，然后拒绝 Ho（即零假设）。这意味着您的数据存在结构性中断。您可以做的最好的事情是使用 chow 测试一一检查每个变量。