Oğuzhan AKGÜN (Université Bourgogne Europe) "Tests d’égalité prédictive avec des clusters inconnus"

mercredi 22 oct. 2025, 10:30 → 11:30 Europe/Paris

Cet article propose une procédure d’inférence sélective pour tester l’égalité du pouvoir prédictif dans des modèles de panel présentant une hétérogénéité non observée. Le cadre permet aux performances prédictives de varier entre des clusters inobservés et tient compte de la sélection de ces clusters réalisée de manière endogène à l’aide de l’algorithme Panel Kmeans. Un statistique de type Wald post-sélection est construit, et des valeurs-p valides sont dérivées sous des formes générales d'autocorrélation et de dépendance inter-individuelle dans les différentiels de pertes de prévision. La méthode permet de conditionner sur des variables externes ou des facteurs communs, et autorise des formes de dépendance fortes ou faibles entre individus. Les simulations montrent la validité de la procédure dans les échantillons finis et mettent en évidence une puissance élevée. Une application empirique sur les prévisions des taux de change à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique illustre la pertinence pratique de la prise en compte de clusters inconnus dans l’évaluation des prévisions...