Comparing Predictive Accuracy, Twenty Years Later: A Personal Perspective on the Use and Abuse of Diebold–Mariano Tests
预测准确性比较二十年后：关于 Diebold–Mariano 检验使用与误用的个人观点AI 解读 ↓
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预测准确性比较二十年后：关于 Diebold–Mariano 检验使用与误用的个人观点
- 研究问题
- DM 检验用于比较预测与比较模型时，目标和适用范围有何区别？摘要讨论伪样本外分析在模型比较及特定历史时期预测评估中的角色。
- 方法与思路
- 作者以回顾性评论区分预测比较与模型比较，并对照伪样本外分析和全样本模型比较程序；摘要未说明具体检验推导或数据设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要强调 DM 检验原本用于预测比较，并主张模型比较可采用更简单的全样本程序；伪样本外分析仍可用于特定历史时期的预测评估。
- 阅读关注点
- 应核对预测比较与模型比较的界定、DM 检验的有效性条件，以及全样本程序的比较依据和伪样本外分析的适用任务。
- 阅读边界
- 这是一篇个人观点式讨论；摘要未给出具体全样本程序或适用条件，不能据此认定 DM 检验无效或伪样本外方法普遍不适用。
原文摘要
The Diebold–Mariano (DM) test was intended for comparing forecasts; it has been, and remains, useful in that regard. The DM test was not intended for comparing models. Much of the large ensuing literature, however, uses DM-type tests for comparing models, in pseudo-out-of-sample environments. In that case, simpler yet more compelling full-sample model comparison procedures exist; they have been, and should continue to be, widely used. The hunch that pseudo-out-of-sample analysis is somehow the “only,” or “best,” or even necessarily a “good” way to provide insurance against in-sample overfitting in model comparisons proves largely false. On the other hand, pseudo-out-of-sample analysis remains useful for certain tasks, perhaps most notably for providing information about comparative predictive performance during particular historical episodes.