Запись доказательств метода

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

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Model Confidence Set (MCS)

Таксономическая запись метода · 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

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

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.