Forecast Pretesting and Correction
预测的预检验与校正AI 解读 ↓
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预测的预检验与校正
- 研究问题
- 研究先检验预测是否有用、再决定是否校正的规则能否改善预测，并考察这种选择相对直接使用原预测的均方误差与遗憾。
- 方法与思路
- 作者利用不等式预检验的相关结果，分析不同预检验及校正规则的均方误差，并研究最小化最大遗憾的检验临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，未校正预测表现尚可；最小化最大遗憾的最优临界值较高，因而在所研究框架下通常应接受预测有用并保留原预测。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对“预测有用”的假设定义、校正规则、均方误差与遗憾的计算方式，以及最优临界值所依赖的参数空间。
- 阅读边界
- 摘要未给出预测模型、参数空间、样本量或临界值数值；保留原预测的建议受研究设定约束，不能视为普遍决策原则。
原文摘要
Sometimes it is suggested that end users can improve forecasts by some kind of corrections. At least implicitly, the idea is to use such corrections if the forecasts appear too inaccurate by some criteria. Alternative forecasts can be defined based on whether a preliminary test of forecast usefulness and a subsequent correction has been made. The mean squared errors as some such forecasts are studied using some recent results on inequality pretesting. Uncorrected forecasts are shown to perform reasonably well. The optimal minimax regret critical values for the preliminary tests are fairly high, implying that the hypothesis of forecast usefulness mostly should be accepted and uncorrected forecasts used.