論文の概要: Time-Series Imputation with Wasserstein Interpolation for Optimal Look-Ahead-Bias and Variance Tradeoff

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12736v2
• Date: Tue, 11 Apr 2023 23:40:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 19:40:23.541544
• Title: Time-Series Imputation with Wasserstein Interpolation for Optimal Look-Ahead-Bias and Variance Tradeoff
• Title（参考訳）: 最適ルックアヘッドバイアスと分散トレードオフに対するwasserstein補間による時系列インプテーション
• Authors: Jose Blanchet, Fernando Hernandez, Viet Anh Nguyen, Markus Pelger, Xuhui Zhang
• Abstract要約: ファイナンスでは、ポートフォリオ最適化モデルをトレーニングする前に、損失の計算を適用することができる。 インキュベーションのために全データセットを使用するルックアヘッドバイアスと、トレーニングデータのみを使用することによるインキュベーションの大きなばらつきとの間には、本質的にトレードオフがある。 提案手法は,提案法における差分とルックアヘッドバイアスのトレードオフを最適に制御するベイズ後部コンセンサス分布である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.59869239999459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Missing time-series data is a prevalent practical problem. Imputation methods in time-series data often are applied to the full panel data with the purpose of training a model for a downstream out-of-sample task. For example, in finance, imputation of missing returns may be applied prior to training a portfolio optimization model. Unfortunately, this practice may result in a look-ahead-bias in the future performance on the downstream task. There is an inherent trade-off between the look-ahead-bias of using the full data set for imputation and the larger variance in the imputation from using only the training data. By connecting layers of information revealed in time, we propose a Bayesian posterior consensus distribution which optimally controls the variance and look-ahead-bias trade-off in the imputation. We demonstrate the benefit of our methodology both in synthetic and real financial data.
• Abstract（参考訳）: 時系列データの欠落が現実的な問題である。 時系列データにおける計算方法は、ダウンストリーム・アウト・オブ・サンプルタスクのモデルをトレーニングするために、全パネルデータに適用されることが多い。 例えば金融では、ポートフォリオ最適化モデルをトレーニングする前に、リターン不足の計算を適用することができる。 残念なことに、このプラクティスは下流タスクの今後のパフォーマンスに先見バイアスをもたらす可能性がある。 インキュベーションのために全データセットを使用するルックアヘッドバイアスと、トレーニングデータのみを使用することによるインキュベーションの大きなばらつきとの間には、本質的にトレードオフがある。 時間的に明らかにされた情報の層を接続することにより、計算における分散とルックアヘッドバイアスのトレードオフを最適に制御するベイズ後部コンセンサス分布を提案する。 我々は、合成データと実際の財務データの両方において、我々の方法論の利点を実証する。

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