Model Confidence Set (MCS)

En lugar de elegir un modelo de pronóstico y declararlo ganador —lo que ignora la incertidumbre de la estimación—, el MCS pregunta: ¿qué modelos no pueden ser estadísticamente descartados como los mejores? Piénselo como un torneo de supervivencia donde los modelos de bajo rendimiento se eliminan uno por uno, y los que quedan forman el conjunto de confianza. Un investigador termina con una lista reducida de modelos defendibles en lugar de una selección única potencialmente espuria, reflejando honestamente los límites de la capacidad de discriminación de los datos.