IRIS Institutional Research Information System - AIR Archivio Istituzionale della Ricerca
IRIS è il sistema di gestione integrata dei dati della ricerca (persone, progetti, pubblicazioni, attività) adottato dall'Università degli Studi di Milano.
AIR nasce in UNIMI nel 2006 con lo scopo di raccogliere, documentare e conservare le informazioni sulla produzione scientifica dell'Università degli Studi di Milano e costituisce di fatto l'Anagrafe della ricerca dell'Ateneo.
EnglishWe consider fixed-smoothing asymptotics for the Diebold and Mariano (1995) test of pre- dictive accuracy. We show that this approach delivers predictive accuracy tests that are correctly sized even when only a small number of out of sample observations is available. We apply the fixed-smoothing asymptotics to the Diebold and Mariano (1995) test to evaluate the predictive accuracy of the Survey of Professional Forecasters (SPF) and of the ECB Survey of Professional Forecasters (ECB SPF) against a simple random walk. Our results show that the predictive abilities of the SPF and of the ECB SPF were partially spurious.
Comparing predictive accuracy in small samples using fixed‐smoothing asymptotics / L. Coroneo, F. Iacone. - In: JOURNAL OF APPLIED ECONOMETRICS. - ISSN 0883-7252. - 35:4(2020 Jun), pp. 391-409.
| Titolo: | Comparing predictive accuracy in small samples using fixed‐smoothing asymptotics |
| Autori: | |
| Parole Chiave: | Diebold and Mariano test; long run variance estimation; fixed-smoothing asymptotics; Heteroskedasticity-Autocorrelation Robust (HAR) inference; SPF |
| Settore Scientifico Disciplinare: | Settore SECS-P/05 - Econometria Settore SECS-P/01 - Economia Politica Settore SECS-S/03 - Statistica Economica |
| Data di pubblicazione: | giu-2020 |
| Rivista: | |
| Tipologia: | Article (author) |
| Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1002/jae.2756 |
| Appare nelle tipologie: | 01 - Articolo su periodico |
File in questo prodotto:
| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| jae.2756.pdf | Publisher's version/PDF | Open Access Visualizza/Apri |
http://hdl.handle.net/2434/707254
Copyright © 2021