Forecast Rationality Tests Based on Multi-Horizon Bounds
基于多预测期限界限的预测理性检验AI 解读 ↓
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基于多预测期限界限的预测理性检验
- 研究问题
- 在平方误差损失下，不同预测期限的误差和预测值二阶矩应满足哪些理性约束，能否据此检验预测及其修正是否最优？
- 方法与思路
- 作者将跨期限二阶矩界限写为回归框架中的不等式约束，并以目标变量对长期预测和中间修正的回归检验预测修正最优性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出部分无需目标变量数据的理性检验及新的预测修正检验，并用蒙特卡洛比较尺寸与功效，以美联储 Greenbook 预测作应用。
- 阅读关注点
- 重点核对预测误差均方随期限增加、预测值均方随期限减少的条件，以及信息集、样本对齐和跨期限相关如何进入不等式检验。
- 阅读边界
- 这些约束以平方误差损失下的预测理性为前提；摘要未说明完整假设和实证结论，也不能由未拒绝检验确认预测理性成立。
原文摘要
Forecast rationality under squared error loss implies various bounds on second moments of the data across forecast horizons. For example, the mean squared forecast error should be increasing in the horizon, and the mean squared forecast should be decreasing in the horizon. We propose rationality tests based on these restrictions, including new ones that can be conducted without data on the target variable, and implement them via tests of inequality constraints in a regression framework. A new test of optimal forecast revision based on a regression of the target variable on the long-horizon forecast and the sequence of interim forecast revisions is also proposed. The size and power of the new tests are compared with those of extant tests through Monte Carlo simulations. An empirical application to the Federal Reserve's Greenbook forecasts is presented.