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Dieses Forschungspapier befasst sich mit der Berechnung der Güte von statistischen Prognosen. Die Autoren argumentieren, dass zu diesem Zweck nicht nur Fehler in der Schätzung der Parameter, sondern auch solche aus der stichprobenabhängigen Auswahl des Prognosemodells berücksichtigt werden sollten. Indem sie sowohl die Parameterschätzung als auch die Modellselektion rekursiv vornehmen, erhalten sie für drei untersuchte Indikatoren grössere Prognosefehler als bei nicht-rekursiver Spezifikation. Die Autoren halten fest, dass die untersuchten Indikatoren unter bestimmten Umständen besserer Prognosen als ein einfaches autoregressives Modell liefern.