Optimal Specifications for tests of Equal Predictive Ability

We review strictly consistent loss functions for the evaluation of the mean, quantile and expectile functional. Further, we numerically analyze the performance of those loss functions within the tests for equal predictive ability proposed by Diebold and Mariano (1995) and West (1996). The tests are build on realistic data generating processes and misspecified forecasting models. We find that the loss functions frequently used in the literature are outperformed by its competitors for various parameter misspecifications for the here considered DGPs.

Introduciamo una funzione di perdita strettamente coerente per la valutazione della media, del quantile e dell'aspettativa funzionale. Inoltre, analizziamo numericamente le prestazioni di queste funzioni di perdita all'interno dei test per la capacità predittiva uguale proposti da Diebold e Mariano (1995) e West (1996). I test si basano su processi di generazione di dati realistici e su modelli previsionali mal specificati. Troviamo che le funzioni di perdita frequentemente utilizzate in letteratura sono sovraperformate dai concorrenti per vari errori di parametri per i DGP qui considerati.