Combination of Economic Forecasts: An Odds-Matrix Approach
经济预测组合：胜算矩阵方法AI 解读 ↓
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经济预测组合：胜算矩阵方法
- 研究问题
- 将多种经济预测结合时，胜算矩阵方法能否改善预测精度，以及它在非平稳或观测稀少的情形下是否有应用价值？
- 方法与思路
- 作者采用 Clemen 与 Winkler（1986）的国民生产总值预测数据，检验胜算矩阵组合方法，并与其他方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告，在所用数据上胜算矩阵方法比各个受比较方法更准确；作者预计该方法在非平稳或稀疏数据下尤其有用。
- 阅读关注点
- 应核对胜算矩阵的构造与组合规则、预测评估指标和比较方法，并确认非平稳或稀疏数据的优势是否经过直接检验。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本划分、预测期限、精度差异及不确定性；所报告优势限于该组数据，特殊数据情形的适用性仍需核对。
原文摘要
In this article, we test a new method of combining economic forecasts, the odds-matrix approach, using Clemen and Winkler's (1986) data on gross-national-product forecasts. For these data, the results show that the odds-matrix method is more accurate than each of the other methods tested and can be expected to be especially useful when data are nonstationary or sparse.