Oviedo, España
La obtención de predicciones para series temporales económicas y financieras es una tarea de gran dificultad. En un contexto de disponibilidad creciente de predicciones y debate sobre las alternativas metodológicas para su obtención, resulta recomendable dedicar nuevos esfuerzos a las medidas utilizadas para su evaluación.
Este trabajo analiza dos indicadores de precisión basados en medidas de información: el índice U de Theil y la Medida de Información Cuadrática de Precisión (QIAM), cuya aplicación a la M-Competición de Makridakis and Hibon (2000) permite reexaminar los resultados empíricos obtenidos por estos autores para el conjunto de la base de datos y más concretamente para las series macroeconómicas y financieras.
El cálculo de las medidas propuestas proporciona un nuevo ranking de técnicas predictivas, que muestra coincidencias y diferencias con las conclusiones obtenidas por Makridakis & Hibon a partir de cinco medidas de precisión basadas en errores. Los resultados obtenidos permiten también un análisis de complejidad versus precisión.
Economic and financial time series are widely considered as one of the most challenging applications of modeling and forecasting. The increasing in forecasting availability and the controversial debate about the advantages of alternative forecasting procedures suggest the need of further research on the forecasting evaluation metrics.
In this context, this paper focuses on two information-based accuracy measures: Theil´s U Index and the Quadratic Information Accuracy Measure (QIAM), and aims to re-examine the empirical results of the M3-Competition by Makridakis and Hibon (2000), and specifically those referred to the subset of macroeconomic and financial series.
The computation of the proposed accuracy indicators leads to new rankings of forecasting techniques, showing some similarities and disagreements with the main conclusions by Makridakis & Hibon (2000), found on five error based accuracy measures. The obtained results also allow a complexity–accuracy analysis
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