不同價格預測的基本統計分析應包含哪些內容

我們有一組不同價格預測和實際價格的歷史數據。

在評估“哪些預測是最好的”時，分析的哪些部分不應該錯過？我們的調查剛剛開始，使用預測誤差平均值、預測誤差標準差、預測誤差 90% 百分位數、誤差分佈偏度。我們為誤差的絕對值計算相同的數量。

我們可能會錯過多少數量？某些程序對於確定使用何種價格預測系統至關重要？有沒有關於這種分析的實際資料？

嗨：根據您的問題，聽起來 Diebold-Mariano 測試可能非常適合您的情況。它不需要對模型或過程等進行任何復雜的假設。所有一個需要是兩組預測和實際值。我找不到實際的論文，但下面是對它的參考。我想，如果你用Google搜尋，論文本身可能在網際網路上的某個地方（除了來自出版商）。

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

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/53345