मॉडल कॉन्फिडेंस सेट (MCS)
मॉडल कॉन्फिडेंस सेट (MCS) हैंसेन, लुंडे और नैसन (2011) द्वारा प्रस्तुत एक अनुक्रमिक परिकल्पना-परीक्षण प्रक्रिया है जो दिए गए विश्वास स्तर पर सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडल से सांख्यिकीय रूप से अप्रभेद्य पूर्वानुमान या भविष्य कहनेवाला मॉडल के सबसे छोटे संग्रह की पहचान करती है। एक विजेता का चयन करने के बजाय, MCS बेहतर मॉडल का एक सेट लौटाता है, जिससे यह अर्थमितीय पूर्वानुमान तुलनाओं में विशेष रूप से मूल्यवान हो जाता है जहां सच्चा सर्वश्रेष्ठ मॉडल अज्ञात होता है।
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स्रोत
- 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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ScholarGate. (2026, June 2). Model Confidence Set (MCS). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/econometrics/model-confidence-set
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