Набор от доверие на модели (MCS)

Model Confidence Set (MCS) е процедура за последователно тестване на хипотези, въведена от Hansen, Lunde и Nason (2011), която идентифицира най-малката колекция от прогнозни или предсказващи модели, статистически неразличими от най-добре представящия се модел при дадено ниво на доверие. Вместо да избира един победител, MCS връща набор от превъзхождащи модели, което го прави особено ценен при иконометрични сравнения на прогнози, когато истинският най-добър модел е неизвестен.