In-sample and out-of-sample forecas

In-sample and out-of-sample forecasts are generated from the
estimated models over the period 1996Q1 to 2006Q4 and 2007Q1 to
2008Q4 respectively, for both the aggregate and individual NPL ratios.
The Diebold-Mariano (D-M) (1995) statistic is employed to evaluate the
forecasts of the NPL ratio. A simple random walk model is utilised as the
benchmark for comparison and the D-M statistic is computed using the
root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE) as loss
functions at each horizon. The Diebold-Mariano statistic aims to test the
null hypothesis of equality of expected forecast accuracy against the
alternative of forecasting ability across models (Cuaresma et al 2004). One
limitation to note of this non-parametric approach is its inapplicability to
one-step ahead forecasts (Mariano and Preve 2008)

Kết quả (Việt) 1:

Dự báo trong mẫu và out-of-mẫu được tạo ra từ cácCác mô hình ước tính trong khoảng thời gian 1996Q1 để 2006Q4 và 2007Q1 để2008Q4 tương ứng, cho cả các cá nhân và tổng hợp tỷ lệ của nợ xấu.Số liệu thống kê (1995) Diebold-Mariano (D-M) được sử dụng để đánh giá cácdự báo tỷ lệ nợ xấu. Một mô hình đơn giản ngẫu nhiên đi bộ được sử dụng như là cácđiểm chuẩn để so sánh và thống kê D-M là tính toán bằng cách sử dụng cácgốc có nghĩa là lỗi bình phương (Whattheschmidt), có nghĩa là tuyệt đối lỗi (MAE) như là mất mátchức năng ở mỗi chân trời. Thống kê Diebold-Mariano nhằm mục đích kiểm tra cácCác giả thuyết null của bình đẳng về tính chính xác dự báo dự kiến đối với cácthay thế của dự báo khả năng trên mô hình (Cuaresma et al năm 2004). Một trong nhữnggiới hạn cần lưu ý trong cách tiếp cận không tham số này là của nó inapplicability đểOne-bước trước dự báo (Mariano và Preve 2008)

Kết quả (Việt) 2:

Trong mẫu và out-of-mẫu dự báo được tạo ra từ các
mô hình ước tính trong giai đoạn 1996Q1 để 2006Q4 và 2007Q1 để
2008Q4 tương ứng, cho cả cốt liệu và tỷ lệ nợ xấu cá nhân.
Các Diebold-Mariano (DM) (1995) thống kê được sử dụng để đánh giá
dự báo về tỷ lệ nợ xấu. Một mô hình bước đi ngẫu nhiên đơn giản được sử dụng như là
điểm chuẩn để so sánh và thống kê DM được tính toán bằng cách sử dụng
gốc có nghĩa là lỗi bình phương (RMSE), có nghĩa là sai số tuyệt đối (MAE) như mất
chức năng ở mỗi chân trời. Các số liệu thống kê Diebold-Mariano nhằm kiểm tra các
giả thuyết về sự bình đẳng của các dự báo chính xác sẽ chống lại
sự thay thế khả năng dự báo trên mô hình (Cuaresma et al 2004). Một
hạn chế cần lưu ý về cách tiếp cận phi tham số này là không thích dụng của nó đến
một bước về phía trước dự báo (Mariano và Preve 2008)