Qué debe contener el análisis estadístico básico de las diferentes previsiones de precios

Question

tenemos un conjunto de datos históricos de diferentes previsiones de precios y los precios reales.

A la hora de evaluar "qué previsiones son las mejores", ¿qué partes del análisis no se deben pasar por alto? Nos encontramos al principio de nuestra investigación, utilizando la media del error de previsión, la desviación estándar del error de previsión, los percentiles del 90% del error de previsión y la asimetría de la distribución del error. Calculamos las mismas cantidades para los valores absolutos de los errores.

¿Qué cantidades podríamos perder? ¿Son cruciales algunos procedimientos para determinar qué sistemas de previsión de precios hay que utilizar? ¿Existen fuentes prácticas sobre dicho análisis?

Answer 1

Hola: Según su pregunta, parece que la prueba de Diebold-Mariano podría ser perfecta para su caso. No requiere ninguna suposición sofisticada sobre modelos o procesos, etc. Todo lo que se necesita son los dos conjuntos de previsiones y los datos reales. No puedo encontrar el documento en sí, pero más abajo está la referencia al mismo. Me imagino que, si se busca bien en Google, el documento en sí probablemente se encuentre en algún lugar de Internet (además de la editorial).

https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/07350015.1995.10524599#.XpjzqvkpDCI