符号精度、均方误差与零交叉率：广义预测方法
计量经济学
2026-01-13 v1
摘要
预测涉及复杂的估计挑战，需要在平衡多个常常冲突的目标方面进行权衡。传统的预测优化准则通常仅关注单一指标——例如最小化均方误差 (MSE)，这可能会忽视其他重要的预测绩效方面。为此，我们引入一种新方法，称为平滑符号精度 (SSA) 框架，同时考虑符号精度、MSE 以及预测器中符号变化的频率。这解决了预测中的基本权衡问题（即所谓的精确性-平滑性 [accuracy-smoothness, AS] 困境）。因此，SSA 准则使能够整合与 AS 预测绩效相关的各种设计目标，有效地对传统基于 MSE 的指标进行广义化。我们进一步将该方法扩展以适应非平稳、积分过程，特别强调控制预测器的单调性。此外，我们通过对既定业务周期分析工具的应用与定制，展示了该方法在多样化预测情境中的广泛适用性。
引用
@article{arxiv.2601.06547,
title = {Sign Accuracy, Mean-Squared Error and the Rate of Zero Crossings: a Generalized Forecast Approach},
author = {Marc Wildi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06547},
year = {2026}
}