En este documento, presentamos una nueva prueba asintóticamente normal para la evaluación fuera de muestra en modelos anidados. Nuestro enfoque es una modificación simple de una prueba de inclusión tradicional conocida comúnmente como prueba de Clark y West (CW). El punto clave de nuestra estrategia es introducir una variable aleatoria independiente que evite que la prueba CW tradicional se vuelva degenerada bajo la hipótesis nula de igual capacidad predictiva. Utilizando el enfoque desarrollado por West (1996), demostramos que en nuestra prueba, el impacto de la incertidumbre en la estimación de parámetros desaparece asintóticamente. Utilizando una variedad de simulaciones de Monte Carlo en pronósticos iterados de múltiples pasos por delante, evaluamos nuestra prueba y CW en términos de tamaño y poder. Estas simulaciones revelan que nuestro enfoque tiene un tamaño razonable, incluso en horizontes largos cuando CW puede presentar distorsiones severas de tamaño. En términos de poder, los resultados fueron mixtos pero CW tiene una ventaja sobre nuestro enfoque. Finalmente, ilustramos el uso de nuestra prueba con una aplicación empírica en el contexto de la literatura de divisas de materias primas.