非期望产出的Sbm模型

非期望产出（Negative Excess Output, NEO）通常指的是企业的实际产出超过其最优或预期水平的部分，这种超出可能是因为资源过度分配、效率低下或其他负面因素导致的。SBM（Structural Break Model）模型在这种情况下可以用来分析经济数据中的结构变化，特别是当存在潜在的断点（structural breaks），使得数据的行为模式发生了改变时。

SFM（Structural Vector Autoregression, 结构向量自回归）或类似的动态面板模型，可能会被用于研究NEO，因为它们能够处理这类模型中非平稳的时间序列数据，并考虑潜在的参数变化。在SFM模型中，你可以设置滞后项来捕捉长期影响，而断点识别技术如 Chow检验、Andrews检验等可以帮助确定是否存在非期望的产出波动。

在MATLAB中，可以使用`structchange`或`varsel`包来进行SFM模型的估计和断点检测。例如，首先导入数据，然后进行差分（如果数据是非平稳的），接着应用SFM模型：

% 导入数据
data = readtable('your_data.csv');
y = data.YourOutputVariable;
X = data.ExplanatoryVariables;

% 差分处理数据（如果数据不是I(0)）
if ~isstationary(y)
    y = diff(y);
end

% 使用structchange库
library(structchange);

% 断点检测
[breaks,~,~] = breakpoints(y, 'type', 'chow');

% 如果有断点，分割数据并估计模型
if ~isempty(breaks)
    before_breaks = y(1:end-breaks);
    after_breaks = y(breaks+1:end);
    
    % 估计SFM模型前后的部分
    model_before = estimateVAR(before_breaks, X(1:end-breaks, :));
    model_after = estimateVAR(after_breaks, X(breaks+1:end, :));
    
    % 可能还会包括模型诊断、预测和参数比较等步骤
else
    % 如果没有发现断点，则直接估计整体模型
    model = estimateVAR(y, X);
end