Tests of equal forecast accuracy and encompassing for nested models
嵌套模型的预测精度相等与预测涵盖检验AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心是嵌套模型的一步预测比较与预测涵盖检验，并应用于失业预测通胀，直接对应预测方向。
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嵌套模型的预测精度相等与预测涵盖检验
- 研究问题
- 对嵌套参数模型的一步预测，预测精度相等和预测涵盖检验具有怎样的渐近分布、有限样本尺寸与检验力？
- 方法与思路
- 作者推导两种标准检验及一种新涵盖检验的渐近分布，提供临界值表，以蒙特卡洛比较表现并分析失业对通胀的预测信息。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称样本外检验的尺寸可以较合理，所提出涵盖检验在其比较的样本外检验中检验力最高，并给出宏观预测应用。
- 阅读关注点
- 核对嵌套关系、预测样本划分和参数估计方式，以及非标准临界值的适用条件、模拟备择和检验力比较的范围。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要；一步预测之外的适用性及模拟数值未说明，检验力结论限于所考察比较，刊本变化未知。
原文摘要
We examine the asymptotic and finite-sample properties of tests for equal forecast accuracy and encompassing applied to 1-step ahead forecasts from nested parametric models. We first derive the asymptotic distributions of two standard tests and one new test of encompassing. Tables of asymptotically valid critical values are provided. Monte Carlo methods are then used to evaluate the size and power of the tests of equal forecast accuracy and encompassing. The simulations indicate that post-sample tests can be reasonably well sized. Of the post-sample tests considered, the encompassing test proposed in this paper is the most powerful. We conclude with an empirical application regarding the predictive content of unemployment for inflation.