基于Chow检验的比特币价格影响因素分析

摘要: 本文研究了比特币价格在2014年10月1日至2022年11月30日期间的结构性变化及突变点检测。通过运用最小二乘法（OLS）回归分析，本文构建了比特币价格与时间的线性关系模型，并发现时间（Date）作为自变量对比特币价格（BTC）具有显著的正向影响，模型解释力度（R²）达到0.572，说明时间因素解释了比特币价格变动的57.25%。进一步，通过对F统计量的检（F=3191.034，p=0.000），确认了时间对比特币价格存在显著的统计影响，模型公式为：比特币价格BTC = -8459.383 + 14.301*Date。
为了识别价格序列中的潜在突变点，本文绘制了比特币价格的散点图，并初步估计了六个可能的突变时间点（t01=1179，t02=1567，t03=1746，t04=2014.5，t05=2462，t06=2581），这些时间点标记了价格变动的显著转折点。
为了验证这些突变点的存在及其统计显著性，本文采用了邹志庄检验（Chow Test）进行结构性变化分析。通过分组回归并比较不同时间段内的回归系数差异，结果显示，在不同时间段内，时间变量的系数和截距项均存在显著差异，从而验证了数据中存在结构性变化。具体而言，分组回归后的F统计量均高度显著（p<0.01），进一步支持了突变点的存在及其对模型参数的影响。
综上所述，本文不仅揭示了比特币价格随时间推移的线性增长趋势，还通过结构突变点检验识别了价格变动中的关键转折点，为理解比特币市场的动态变化提供了重要参考。本文的研究方法和结论对于金融市场的稳定性分析、风险管理以及投资策略制定均具有一定的参考价值。