在R中使用卓越的预测能力（SPA）测试

Question

谁知道在R / Matlab或其他软件中使用SPA测试很热； 这是一种评估模型的统计方法。 我知道有一个名为“ ttrTests”的R包具有相关的SPA功能，但它似乎适合比较投资组合策略，而不是比较某些损失函数的通用模型。 有人可以告诉我其他来源还是如何准备适合“ ttrTests”软件包的数据。

Answer 1

Model Confidence Set软件包测试了多个模型的卓越预测能力。

install.packages("MCS")
library(MCS)
data(Loss)
MCS <- MCSprocedure(Loss=Loss[,1:5],alpha=0.2,B=5000,statistic='Tmax',cl=NULL)

...以及输出：

> MCS <- MCSprocedure(Loss=Loss[,1:5],alpha=0.2,B=5000,statistic='Tmax',cl=NULL)

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Superior Set Model created  :
             Rank_M        v_M  MCS_M Rank_R         v_R  MCS_R         Loss
sGARCH-norm       4  0.8201805 0.6034      4  1.43408052 0.3576 0.0004042581
sGARCH-std        5  0.9649670 0.5008      5  3.22834167 0.0058 0.0004010655
sGARCH-ged        1 -1.3942903 1.0000      3  0.21893448 0.9940 0.0003986329
sGARCH-snorm      2 -1.3101987 1.0000      2  0.08452883 0.9998 0.0003982803
sGARCH-sstd       3 -0.4739630 1.0000      1 -0.08452883 1.0000 0.0003977886
p-value :
[1] 0.5008

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> 

Answer 2

您可以看一下Matlab的MFE工具箱 。 它包括两个截然不同的多重假设检验，可能对您有帮助：

• 模型置信度集（ mcs函数）
• 进行bsds检查和测试以实现卓越的预测准确性（ bsds函数）

该框架的文档非常详尽，您可以从此页面上看到这些实现。