As mentioned before we use joint predictive log-likelihood as a statistical measure of out-of-sample forecasting performance. It gives an indication of how likely the realisation of the modelled variable was conditional on the model parameters. The logarithmic scoring rule is strictly proper but it severely penalises low probability events and hence it is sensitive to tail or extreme cases, see [1]}. A different proper scoring rule could be used if deemed appropriate for a specific use case.

Как уже упоминалось ранее, мы используем совместную предсказательную логарифмическую правдоподобность в качестве статистической меры производительности прогнозирования на новых данных. Она дает представление о том, насколько вероятно появление моделируемой переменной при условии параметров модели. Логарифмическое правило оценки строго корректно, но оно сильно штрафует события с низкой вероятностью, поэтому оно чувствительно к выбросам или крайним случаям, см. [1]. Другое правильное правило оценки может быть использовано, если это сочтено целесообразным для конкретной ситуации.