Conditional predictive density evaluation in the presence of instabilities
存在不稳定性时的条件预测密度评价AI 解读 ↓
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存在不稳定性时的条件预测密度评价
- 研究问题
- 如果预测密度的设定错误只出现在部分样本中，如何检验其正确性，并兼顾动态设定错误带来的影响？
- 方法与思路
- 作者提出Kolmogorov–Smirnov和Cramér–von Mises型检验，针对不稳定性导致的局部密度设定错误。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提检验具有良好的尺寸和功效表现，能够发现时变设定错误，并展示专业预测者调查的应用。
- 阅读关注点
- 应核对检验原假设、动态设定错误下的稳健性范围、局部失配的持续长度，以及临界值和功效比较。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断尺寸与功效结论适用的条件和有限样本范围；具体检验构造未在摘要中展开。
原文摘要
We propose new methods for evaluating predictive densities. The methods include Kolmogorov–Smirnov and Cramér–von Mises-type tests for the correct specification of predictive densities robust to dynamic mis-specification. The novelty is that the tests can detect mis-specification in the predictive densities even if it appears only over a fraction of the sample, due to the presence of instabilities. Our results indicate that our tests are well sized and have good power in detecting mis-specification in predictive densities, even when it is time-varying. An application to density forecasts of the Survey of Professional Forecasters demonstrates the usefulness of the proposed methodologies.