Módszerbizonyíték rekord

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

Forrásrekord

A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.

Model Confidence Set (MCS)

Taxonómiai módszerrekord · 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

Teljes módszer megnyitása

Kurált állítások

Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.

Még nincsenek kurált állítások

Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.

Kapcsolódó módszerek

A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.

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.