Forecasting Conditional Probabilities of Binary Outcomes under Misspecification
Forecasting Conditional Probabilities of Binary Outcomes under Misspecification
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预测错误指定下二元结果的条件概率
DOI：
10.1162/rest_a_00564
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发表时间：
2016
影响因子：
8
通讯作者：
F. Krüger
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Elliott;D. Ghanem ;F. Krüger
我们考虑在一个大的损失函数族（“评分规则”）下从参数二元选择模型构建概率预测。评分规则是不同的决策者从公开宣布的预测中得出的效用的加权平均值（Schervish，1989）。使用分析和数值例子，我们说明了如何不同的评分规则产生渐近相同的结果，如果该模型是正确指定的。在误指定下，在数据生成过程中的限制性对称条件下，评分规则的选择可能是无关紧要的。如果这些条件被违反，通常评分规则的选择有利于一些决策者。
We consider constructing probability forecasts from a parametric binary choice model under a large family of loss functions (“scoring rules”). Scoring rules are weighted averages over the utilities that heterogeneous decision makers derive from a publicly announced forecast (Schervish, 1989). Using analytical and numerical examples, we illustrate howdifferent scoring rules yield asymptotically identical results if the model is correctly specified. Under misspecification, the choice of scoring rule may be inconsequential under restrictive symmetry conditions on the data-generating process. If these conditions are violated, typically the choice of a scoring rule favors some decision makers over others.
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