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不稳定环境下预测组合的鲁棒性：高级算法的蒙特卡罗研究

作者

上市的：
  • 赵永晨

    （托森大学）

摘要

基于一组精心设计的蒙特卡罗练习，本文记录了几种新开发的高级预测组合算法在不稳定环境中的行为和性能，其中候选预测的性能是横截面异构的，并且随着时间的推移而动态演化。这些练习的结果为根据预测中不稳定性的性质、频率和大小以及目标变量选择预测组合方法提供了指导。遵循这些指导原则，使用美国专业预测师调查进行简单的预测组合练习，组合预测师的表现不仅具有统计意义，而且具有实际意义。

建议引用

  • 赵永晨，2015。"不稳定环境下预测组合的鲁棒性：高级算法的蒙特卡罗研究,"工作文件2015-005，乔治华盛顿大学经济系，H.O.Stekler预测研究项目。
    • 手柄：RePEc:gwc:wppaper:2015-005
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引用人：

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    关键词

    预测组合;指数重加权;收缩，收缩;估计误差;性能稳定性;实时数据;
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