Robustness of maximum likelihood estimates for multi-step predictions: The exponential smoothing case
多步预测中最大似然估计的稳健性：指数平滑情形AI 解读 ↓
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多步预测中最大似然估计的稳健性：指数平滑情形
- 研究问题
- 指数平滑参数如何随预测期限调整，才能改善多步预测的稳健性；基于多步预测误差估计参数是否具有一致性？
- 方法与思路
- 作者按预测期限调整平滑参数，以样本多步预测误差平方和最小化估计参数，并研究其一致性与渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文扩展多步预测的稳健性论证，将一致性结果推广至其他简约非平稳模型，并据渐近分布构造诊断工具。
- 阅读关注点
- 应核对稳健性的定义、参数一致性的条件及非平稳模型的范围，并查看预测期限如何影响渐近分布和诊断方法。
- 阅读边界
- 索引摘要未标明稿件版本，也未说明模型误设范围、具体正则条件或有限样本表现，不能据此认定普遍改善预测。
原文摘要
We extend the argument initiated by Cox (1961) that the exponential smoothing formula can be made more robust for multi-step forecasts if the smoothing parameter is adjusted as a function of the forecast horizon l. The consistency property of the estimator which minimizes the sum of squares of the sample l-step ahead forecast errors makes the robustness result useful in practice. We also generalize the consistency result to some other parsimonious nonstationary models which have been popular in use. The asymptotic distribution of the estimated smoothing parameter adjusted for forecast horizon l leads to the development of diagnostic tools which are based on l-step forecasts.