Testing for Forecast Consensus
预测共识的检验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：摘要直接研究美国宏观预测调查中产出增长、通胀和失业的预测共识，因此归入宏观预测方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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预测共识的检验
- 研究问题
- 若不同预测者对同一潜在变量赋予相同权重，可否据此定义并检验预测共识，以及判断预测均值能否代表共识预测？
- 方法与思路
- 作者将共同潜在变量上的相同权重定义为共识，建立动态潜变量模型实施检验，并把方法用于美国宏观预测者的调查数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，产出增长预测的共识程度高于通胀和失业预测；多数预测者的个体特有预测成分存在跨年度自相关，均值预测的有效性也可检验。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对潜变量模型的识别与动态设定、相同权重的检验限制、预测均值代表共识的条件，以及个体自相关对结论的影响。
- 阅读边界
- 摘要未说明调查样本、预测期限、估计方法和检验数值；共识判断依赖作者给定的定义与模型，不能据此推断预测准确性或信息效率。
原文摘要
A panel of forecasts may be defined to be in consensus when individual forecasters place identical weights on a common latent variable. We suggest this definition and formulate a dynamic latent-variable model to test for consensus. This method also tests whether it is valid to use the mean forecast as the consensus forecast. In applications to surveys of U.S. macroeconomic forecasters, there is greater consensus in forecasts for output growth than for inflation or unemployment, but idiosyncratic forecast autocorrelation from year to year is present for most forecasters.