Horizon-dependent forecast ranking under structural change: a rolling-origin benchmark for global COVID-19 incidence
Este estudo demonstra que, sob condições de mudança estrutural nos dados de incidência global de COVID-19, a classificação dos modelos de previsão é fortemente dependente do horizonte temporal, onde modelos de base simples como "drift" e "naive" sazonal frequentemente superam métodos estatísticos mais complexos, destacando a necessidade de avaliações de rolagem específicas para cada horizonte.