Evaluation and Combination of Conditional Quantile Forecasts
条件分位数预测的评价与组合AI 解读 ↓
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条件分位数预测的评价与组合
- 研究问题
- 如何在样本外判断一个条件分位数预测是否涵盖另一个预测的信息，并在拒绝涵盖关系时为预测组合提供统计依据？
- 方法与思路
- 作者提出涵盖检验，使用分位数损失函数进行条件式样本外评价，并在估计不确定性渐近不消失的环境下推导检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法允许嵌套或非嵌套模型及一般估计程序，并为拒绝涵盖后的预测组合提供依据；模拟与四种风险价值模型展示其应用。
- 阅读关注点
- 应核对条件评价的信息集、估计窗口与不确定性的处理、检验成立的正则条件，以及拒绝涵盖后如何构造和评价组合预测。
- 阅读边界
- 摘要未列出所谓一般条件、组合规则或四种风险价值模型的比较结果；不能仅据摘要认定组合必然改善尾部预测表现。
原文摘要
We propose an encompassing test for comparing conditional quantile forecasts in an out-of-sample framework. Our test provides a basis for forecast combination when encompassing is rejected. Its central features are (1) use of the “tick” loss function, (2) a conditional approach to out-of-sample evaluation, and (3) derivation in an environment with asymptotically nonvanishing estimation uncertainty. Our approach is valid under general conditions; the forecasts can be based on nested or nonnested models and can be obtained by general estimation procedures. We illustrate the test properties in a Monte Carlo experiment and apply it to evaluate and compare four popular value-at-risk models.