論文の概要: Distributionally robust risk evaluation with causality constraint and structural information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10571v1
• Date: Sun, 20 Mar 2022 14:48:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 18:05:47.215688
• Title: Distributionally robust risk evaluation with causality constraint and structural information
• Title（参考訳）: 因果制約と構造情報を用いた分布ロバストリスク評価
• Authors: Bingyan Han
• Abstract要約: 強い双対性を証明し、因果制約を無限次元のテスト函数空間上の最小化として再送する。 ニューラルネットワークによるテスト関数を近似し、Rademacherの複雑さによるサンプルの複雑さを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work studies distributionally robust evaluation of expected function values over temporal data. A set of alternative measures is characterized by the causal optimal transport. We prove the strong duality and recast the causality constraint as minimization over an infinite-dimensional test function space. We approximate test functions by neural networks and prove the sample complexity with Rademacher complexity. Moreover, when structural information is available to further restrict the ambiguity set, we prove the dual formulation and provide efficient optimization methods. Simulation on stochastic volatility and empirical analysis on stock indices demonstrate that our framework offers an attractive alternative to the classic optimal transport formulation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,時間データ上での期待関数値の分布的ロバスト評価について検討する。 代替手段のセットは、因果的最適輸送によって特徴づけられる。 強い双対性を証明し、因果制約を無限次元のテスト函数空間上の最小化として再送する。 ニューラルネットワークによるテスト関数を近似し、Rademacherの複雑さによるサンプルの複雑さを証明する。 さらに、あいまいさを更に制限するために構造情報が利用できる場合、二重定式化を証明し、効率的な最適化方法を提供する。 確率的ボラティリティのシミュレーションと在庫指数の実証分析により,我々は,古典的最適輸送公式の代替案を提供する。

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