Statistical Inference for Score Decompositions
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摘要
本文提出基于线性再校准的评分分解推断框架，将预测表现拆分为误校准、辨别能力与不确定性，并针对均值和分位数预测建立稳健的渐近推断与比较检验方法。模拟结果表明，在差异主要来自单一分量时，新检验较传统Diebold–Mariano检验具有更高检测能力；通胀调查应用显示专业预测者与消费者校准度相近，但专业预测者辨别能力显著更强；金融风险应用则表明，高频信息模型具有更强辨别能力，而历史模拟法虽校准较好却预测信息含量弱，单纯依赖校准的银行监管可能遗漏重要风险。[page::3][page::4][page::22][page::26][page::31]
