Predictive density construction and accuracy testing with multiple possibly misspecified diffusion models
多个可能误设扩散模型的预测密度构造与精度检验AI 解读 ↓
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多个可能误设扩散模型的预测密度构造与精度检验
- 研究问题
- 当多个扩散模型可能误设时，如何构造其预测密度，并通过统计检验比较预测精度，同时处理递归估计带来的影响？
- 方法与思路
- 作者用模拟构造单因子与随机波动率模型的预测密度，提出预测比较检验，并发展递归非参数模拟最大似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立预测比较检验的渐近性质，并以一个月期联邦基金利率为例，比较多个模型产生的预测密度。
- 阅读关注点
- 应核对预测密度的模拟步骤、精度评分标准、递归估计与模拟误差的处理，以及多模型比较检验的零假设。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断具体损失函数、误设范围和检验条件，也未说明实证中哪些模型表现更好。
原文摘要
This paper develops tests for comparing the accuracy of predictive densities derived from (possibly misspecified) diffusion models. In particular, we first outline a simple simulation-based framework for constructing predictive densities for one-factor and stochastic volatility models. We then construct tests that are in the spirit of Diebold and Mariano (1995) and White (2000). In order to establish the asymptotic properties of our tests, we also develop a recursive variant of the nonparametric simulated maximum likelihood estimator of Fermanian and Salanié (2004). In an empirical illustration, the predictive densities from several models of the one-month federal funds rates are compared.