DP15217预测性能与状态相关性的比较

• Florens Odendahl芭芭拉·罗西Tatevik Sekhposyan
8月28日

我们提出了一种新的预测比较方法来评估模型的相对预测性能，当后者是经济变量的状态依赖函数。在我们的基准案例中，通过预测损失差来衡量的相对预测性能通过阈值模型来建模。重要的是，我们允许触发从一个状态切换到下一个状态的阈值是未知的，这将导致由于麻烦参数的存在而产生非标准的测试统计量。现有的测试要么假设样本外预测性能不变，要么使用非参数技术对时变具有鲁棒性;因此，他们可能缺乏对抗依赖国家的可预测性的力量。重要的是，我们的方法适用于点预测以及预测密度。蒙特卡罗结果表明，我们提出的检验统计量在有限样本中表现良好，并且在存在状态依赖的情况下，在选择最佳预测模型方面比现有检验具有更好的能力。我们的测试统计数据揭示了美国股票溢价预测的“可预测性”;口袋是股市波动的一个依赖国家的函数。在高波动期，使用经济预测因子的模型比简单平均预测的表现要差得多，但在低波动期，使用经济预测因子可能会导致预测的小幅改善。