Comparative Testing of Experts
专家的比较检验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：摘要研究知晓真实分布的专家比较检验，未限定宏观、金融或微观计量对象，现有证据不足以归入所列领域细分。
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代码、数据与补充材料
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专家的比较检验
- 研究问题
- 在不知道真实分布的情况下，能否比较两位专家并识别谁掌握真实分布，同时在固定的有限时间内达到所要求的判别精度？
- 方法与思路
- 作者构造一种声誉式比较检验，不使用反事实预测，并借助超鞅收敛速度的已有结果，分析在有限时间内识别知情专家的能力。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该简单检验无需事先知道真实分布，也无需反事实预测，即可在某个固定有限时间达到任意指定精度，识别两位专家中的知情者。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对专家的信息与报告规则、精度的概率定义，以及有限时间如何随目标精度变化；还应核查声誉更新与超鞅论证的条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明是否要求至少一位专家知情，也未给出具体误差界；不能仅凭摘要把“任意精度”理解为零错误或固定的通用样本量。
原文摘要
We show that a simple "reputation-style" test can always identify which of two experts is informed about the true distribution. The test presumes no prior knowledge of the true distribution, achieves any desired degree of precision in some fixed finite time, and does not use "counterfactual" predictions. Our analysis capitalizes on a result of Fudenberg and Levine (1992) on the rate of convergence of supermartingales. Copyright Copyright 2008 by The Econometric Society.