Mudeli usaldusväärsuse hulk (MCS)
Mudeli usaldusväärsuse hulk (MCS) on Hansen, Lunde ja Nasoni (2011) poolt tutvustatud järjestikune hüpoteeside testimise protseduur, mis tuvastab väikseima prognoosimis- või ennustusmudelite kogumi, mis on antud usaldusnivool statistiliselt eristamatud parima sooritusega mudelist. Ühe võitja valimise asemel tagastab MCS paremate mudelite hulga, muutes selle eriti väärtuslikuks ökonomeetrilistes prognooside võrdlustes, kus tõeline parim mudel on teadmata.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Hansen, P. R., Lunde, A., & Nason, J. M. (2011). The model confidence set. Econometrica, 79(2), 453–497. DOI: 10.2139/ssrn.522382 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Model Confidence Set (MCS). ScholarGate. https://scholargate.app/et/econometrics/model-confidence-set
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Diebold-Mariano test võrdse ennustusjõudluse hindamiseksÖkonomeetria↔ compare
- Giacomini-White'i test tingimuslikule ennustusvõimeleÖkonomeetria↔ compare
- Samm-sammultine regressioonStatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →