Este artigo estuda o que chamamos de um teste "robusto" do tipo Diebold–Mariano. A característica única do nosso teste é que - mesmo na ausência de qualquer conhecimento do método de previsão - ele é robusto ao ruído de estimativa nas previsões, ou seja, o tamanho é mantido independentemente dos efeitos de estimativa induzidos pelo ajuste do modelo. Obtivemos essa característica por meio de uma estatística do teste baseada em médias de janela deslizante, cuja duração é uma fração cada vez menor da amostra total de avaliação. Isso leva a leis limites de Gumbel não padrão. Outras características desejáveis do nosso teste são que ele pode ser facilmente robustecido contra a volatilidade variável no tempo, e que ele naturalmente revela diferenças variáveis no tempo na capacidade preditiva sob a alternativa. Simulações demonstram os benefícios da nossa implementação multiplicadamente robusta em relação a vários concorrentes. Uma aplicação empírica a previsões para várias variáveis, horizontes, vintage e métodos da Pesquisa de Previsores Profissionais ilustra a relevância da nova abordagem, permitindo-nos identificar previsores com modelos superiores. Tais conclusões são de fato impossíveis de inferir por meio de testes existentes, uma vez que informações sobre os modelos e procedimentos de estimativa por trás das previsões são tipicamente proprietárias e, portanto, efeitos de estimativa não podem ser descartados.
Demetrescu et al. (Qui,) estudaram essa questão.