局部预测池

我们提出局部预测池作为一种方法，用于在给定一组被认为与专家预测准确性相关的变量的条件下，组合一组专家的预测分布。这通过两步过程完成：我们首先估计在给定协变量向量——或池化变量——的条件下每个专家的条件预测准确性，然后在此局部预测准确性的条件下组合专家的预测分布。为了估计每个专家的局部预测准确性，我们引入了简单、快速且可解释的卡钳法。当关于局部预测性能的数据很少时，来自局部预测池的专家池化权重接近等权重解，使得预测池具有鲁棒性和自适应性。我们还提出了广泛使用的最优预测池的局部版本。在宏观经济预测评估和预测自行车租赁公司的每日自行车使用量中，局部预测池被证明优于广泛使用的最优线性池。