Forecast comparisons in unstable environments
不稳定环境中的预测比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接比较样本外预测并检验相对表现随时间的不稳定性，汇率应用进一步支持预测与结构变化方向。
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不稳定环境中的预测比较
- 研究问题
- 当模型相对预测能力可能随时间改变时，如何比较两个模型的样本外表现，并识别全样本平均指标掩盖的变化？
- 方法与思路
- 作者构造局部相对预测表现指标，通过波动检验与单次逆转检验考察其时间稳定性，并应用于汇率货币模型比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出关注相对表现完整时间路径的两种检验，以补充全局平均比较，并展示货币模型相对随机游走的时变表现。
- 阅读关注点
- 应核对局部指标的窗口选择、两种检验的原假设与备择、临界值构造，以及汇率预测比较的信息集和样本设计。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，检验的适用条件、尺寸和功效未说明，也未报告货币模型何时或多大程度上胜出。
原文摘要
Abstract We propose new methods for comparing the out‐of‐sample forecasting performance of two competing models in the presence of possible instabilities. The main idea is to develop a measure of the relative local forecasting performance for the two models, and to investigate its stability over time by means of statistical tests. We propose two tests (the Fluctuation test and the One‐Time Reversal test) that analyze the evolution of the models' relative performance over historical samples. In contrast to previous approaches to forecast comparison, which are based on measures of global performance, we focus on the entire time path of the models' relative performance, which may contain useful information that is lost when looking for the model that forecasts best on average. We apply our tests to the analysis of the time variation in the out‐of‐sample forecasting performance of monetary models of exchange rate determination relative to the random walk. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.