論文の概要: Efficient Black-Box Importance Sampling for VaR and CVaR Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10236v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 01:29:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 04:37:00.693183
• Title: Efficient Black-Box Importance Sampling for VaR and CVaR Estimation
• Title（参考訳）: VaRとCVaR推定のための効率的なブラックボックス重要度サンプリング
• Authors: Anand Deo, Karthyek Murthy
• Abstract要約: 本稿では,機械学習機能マップなどの高度なオブジェクトから定義された損失のテールリスクを推定するためのImportance Smpling(IS)について考察する。 本稿では,リスクにおける価値とリスクにおける条件的価値を推定するための効率的なISを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper considers Importance Sampling (IS) for the estimation of tail risks of a loss defined in terms of a sophisticated object such as a machine learning feature map or a mixed integer linear optimisation formulation. Assuming only black-box access to the loss and the distribution of the underlying random vector, the paper presents an efficient IS algorithm for estimating the Value at Risk and Conditional Value at Risk. The key challenge in any IS procedure, namely, identifying an appropriate change-of-measure, is automated with a self-structuring IS transformation that learns and replicates the concentration properties of the conditional excess from less rare samples. The resulting estimators enjoy asymptotically optimal variance reduction when viewed in the logarithmic scale. Simulation experiments highlight the efficacy and practicality of the proposed scheme
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習特徴マップや混合整数線形最適化定式化といった高度なオブジェクトを用いて,損失のテールリスクを推定するための重要サンプリング(is)について検討する。 損失に対するブラックボックスアクセスと、基礎となるランダムベクトルの分布のみを仮定し、リスクのリスク値とリスクの条件値を推定する効率的なisアルゴリズムを提案する。 適切な測定方法の変更を特定することにおける重要な課題は、希少な試料から条件過剰の濃度特性を学習し、複製する自己構造化IS変換によって自動化される。 得られた推定者は対数スケールで見たとき漸近的に最適な分散還元を享受する。 提案手法の有効性と実用性に着目したシミュレーション実験

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