Wie implementiere ich einen 30-tägigen Grenzwert im Chow-Test, um Änderungen der Zeitreihendaten nach einem signifikante ⇐ Python

[Anonymous]

Ich verwende die Chow -Test -Python -Bibliothek, um die strukturellen Änderung der Zeitreihendaten zu analysieren, die möglicherweise durch ein signifikantes Ereignis verursacht werden. Da jeder Datenpunkt einen Tag darstellt, habe ich Last_index auf den Tag vor dem Ereignis und First_index auf das Ereignis gesetzt. Dies bedeutet, dass die Daten in zwei Teile unterteilt sind: < /p>

Chunk 1: Alle Daten, die vor dem Ereignis auftreten < /li>
Chunk 2: Alle Daten, die nach dem Ereignis
gut funktionieren, funktioniert jedoch auch einwandfrei, aber ich möchte auch potenzielle Änderungen in der 30-Tage-Periode nach dem signifikanten Ereignis analysieren. Mit anderen Worten, ich möchte eher einen Grenzwert von 30 Tagen als einen einzigen Tag verwenden, wenn das Sinn macht. Dies bedeutet, dass die Daten in zwei Brocken unterteilt sind: < /p>

Chunk 1: Alle Daten, die vor dem Ereignis auftreten < /li>
Chunk 2: Alle Daten, die 30 Tage später und darüber hinaus auftreten, schließen die Daten aus, die in Tagen 1-29 auftreten. Ist es besser, die Daten in diesem Zeitraum auszuschließen, oder ist es besser, die Daten bei der Durchführung des Chow-Tests mit einem 30-tägigen Grenzwert zu behalten? Sollte ich eine Multi-Cutoff-Analyse verwenden, wobei der erste Cutoff das Ereignis ist und der zweite Cutoff 30 Tage nach dem Ereignis beträgt?