Dossier de preuve de méthode

Model Confidence Set

The Model Confidence Set (MCS) is a sequential hypothesis-testing procedure introduced by Hansen, Lunde, and Nason (2011) that identifies the smallest collection of forecasting or predictive models statistically indistinguishable from the best-performing model at a given confidence level. Instead of selecting a single winner, MCS returns a set of superior models, making it especially valuable in econometric forecast comparisons where the true best model is unknown.

Sources recorded, not reviewed

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Model Confidence Set (MCS)

Dossier de méthode taxonomique · hypothesis-test / econometrics

Hansen, P. R., Lunde, A., & Nason, J. M. (2011). The model confidence set. Econometrica, 79(2), 453–497. · DOI 10.2139/ssrn.522382

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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

Taxonomic bucketDiebold-Mariano Testmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketGiacomini-White Testmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoStepwise Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.