...模型后 用样本外数据预测 怎么查看预测效果的好坏

三者相加等于1，其中协方差比率越大、偏倚比率和方差比率越小，说明预测效果越好，反之则反。

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模型的适用性检验至关重要，通过样本外验证（如后验预测核查）来评估模型的预测能力。后验预测核查是贝叶斯模型诊断的核心，它通过比较后验预测分布中抽样出的值与实际观测数据，来检测模型在哪些方面可能失效。例如，通过光速测量的案例，我们发现正态模型无法很好地解释一个离群值，这就需要通过后验预测分...

样本外分析常用于评估模型的泛化能力，即模型在未知数据上的表现。通过比较样本内和样本外的结果，研究者可以评估模型的准确性和可靠性。此外，在某些预测场景中，如金融市场的预测分析，样本外数据通常用于测试模型的预测能力，以验证模型在实际环境中的表现。因此，样本外分析是数据分析中一个重要的环节，...

1. 一步预测（one-step ahead forecast）：这种方法将已有数据逐步添加到模型中，然后预测下一个数据点的值。通过不断递进地预测，就可以得到整个数据序列的预测结果。因此，一步预测通常会产生三个值，分别是点预测、上限预测和下限预测。点预测是对未来值的中心估计，上限预测和下限预测则对未来值的范...

其次，Logit模型的预测能力超越了样本范围，既适用于样本内的数据预测，也能对样本外的数据进行预测，增强了其实际应用的灵活性和有效性。更重要的是，Logit模型允许对预测结果进行比较和检验，这弥补了以往模型在解释货币危机方面的不足，能够提供更为深入的分析和理解。然而，尽管Logit模型在一定程度上改进...

即利率调整引起的汇率大幅度贬值和货币的贬值幅度超过了以往的水平的情形，以往的模型只考虑一种情况。Logit模型不仅可以在样本内进行预测，还可以对样本外的数据进行预测。并且可以对预测的结果进行比较和检验，克服了以往模型只能解释货币危机的局限。

在A卡评分模型中，好坏样本的界定需根据模型目标。例如，预测首逾期概率，逾期的样本就是坏样本，未逾期的正常还款则为好样本。若目标是后期还款情况，需要根据各期逾期比例判断，比如逾期3期以上的样本可能难以收回，这时它们就被视为坏样本。样本中除好坏样本外，还有一部分未确定状态的样本，通常称为...

Fischer和Kraus使用LSTM网络预测1992年至2015年间标准普尔500指数成分股的样本外定向变动，发现LSTM网络性能优于无记忆分类方法。Abe和Nakayama研究了深度学习模型在预测日本股市横截面未来一个月股票回报的性能，发现更多层数的DNN通过重复非线性变换提高表征能力，提高预测精度。Chen和He提出6层卷积神经网络（CNN...

预测性能检验是指对样本外一点进行实际预测。预测性能检验主要检验模型参数估计量的稳定性，以及模型对样本期以外客观事实的近似描述能力。

并支持生成不同类型的预测，包括包含模型不确定性的预测区间。BMA 也允许整合先验信息，从而进行敏感性分析，例如更改某些预测变量的先验假设。在实际预测性能评估中，BMA 模型显示出与传统方法类似或稍优的样本外预测能力，特别是当考虑到额外的先验信息时。在分析结束后，记得清理不再需要的数据集。