Diebold-Mariano Testi (Eşit Tahmin Doğruluğu)

Orijinal Diebold-Mariano testi, bir modelin diğerini özel bir durum olarak içerdiği iç içe geçmiş modeller için tasarlanmamıştır. Bu durumda, sıfır hipotezi altında kayıp farkı yozlaşır ve standart normal yaklaşım geçersiz hale gelir. Clark ve McCracken (2001, 2005) özellikle iç içe geçmiş model karşılaştırmaları için değiştirilmiş testler geliştirdiler ve iç içe geçme olduğunda bunların yerine kullanılmalıdır.

Evrensel bir minimum yoktur, ancak pratik bir kılavuz olarak, asimptotik normal dağılımın güvenilir çıkarım sağlaması için genellikle en az 30 ila 50 örnek dışı gözlem gereklidir. Daha az gözlemle, Harvey-Leybourne-Newbold küçük örnek düzeltmesi — standart normal kritik değerleri t-dağılımı kritik değerleriyle değiştirir — boyut kontrolünü önemli ölçüde iyileştirir ve şiddetle tavsiye edilir.

Evet, ve bu kasıtlıdır. DM testi, araştırmacı tarafından belirtilen belirli bir kayıp fonksiyonuna göre tahmin doğruluğunu değerlendirir. Karesel hata kaybı büyük hataları daha ağır cezalandırırken, mutlak hata kaybı aykırı değerlere karşı daha dayanıklıdır. İki kayıp fonksiyonu, hangi modelin daha iyi olduğu konusunda çelişkili sonuçlara yol açarsa, bu, modellerin sıralamasının kayıp fonksiyonuna bağlı olduğunu ortaya koyar ve araştırmacı, gerçek tahmin hedefini en iyi yansıtan kriteri seçmelidir.