論文の概要: Temporal Conformal Prediction (TCP): A Distribution-Free Statistical and Machine Learning Framework for Adaptive Risk Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05470v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 20:44:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.343859
• Title: Temporal Conformal Prediction (TCP): A Distribution-Free Statistical and Machine Learning Framework for Adaptive Risk Forecasting
• Title（参考訳）: 時間的コンフォーマル予測(TCP):適応型リスク予測のための分布自由統計・機械学習フレームワーク
• Authors: Agnideep Aich, Ashit Baran Aich, Dipak C. Jain,
• Abstract要約: 有限サンプルの有効性を保証した金融時系列の予測区間を構築するための時間的等角予測(TCP)を提案する。 TCPは量子レグレッションを共形キャリブレーション層と統合し、減衰する学習速度を介してオンラインに適応する。 GARCH, Historical Simulation, static Quantile Regression across equities (S&P 500), Crypto (Bitcoin), and commodities (Gold)などの既存の手法に対してTCPをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Temporal Conformal Prediction (TCP), a novel framework for constructing prediction intervals in financial time-series with guaranteed finite-sample validity. TCP integrates quantile regression with a conformal calibration layer that adapts online via a decaying learning rate. This hybrid design bridges statistical and machine learning paradigms, enabling TCP to accommodate non-stationarity, volatility clustering, and regime shifts which are hallmarks of real-world asset returns, without relying on rigid parametric assumptions. We benchmark TCP against established methods including GARCH, Historical Simulation, and static Quantile Regression across equities (S&P 500), cryptocurrency (Bitcoin), and commodities (Gold). Empirical results show that TCP consistently delivers sharper intervals with competitive or superior coverage, particularly in high-volatility regimes. Our study underscores TCP's strength in navigating the coverage-sharpness tradeoff, a central challenge in modern risk forecasting. Overall, TCP offers a distribution-free, adaptive, and interpretable alternative for financial uncertainty quantification, advancing the interface between statistical inference and machine learning in finance.
• Abstract（参考訳）: 有限サンプルの有効性を保証した金融時系列における予測間隔を構築するための新しいフレームワークである時間的等角予測(TCP)を提案する。 TCPは量子レグレッションを共形キャリブレーション層と統合し、減衰する学習速度を介してオンラインに適応する。 このハイブリッド設計は統計的および機械学習のパラダイムを橋渡しし、TCPは厳格なパラメトリック仮定に頼ることなく、非定常性、ボラティリティクラスタリング、現実の資産返却の目印となるレギュラーシフトを許容することができる。 我々は、GARCH、ヒストリカル・シミュレーション、エクイティ(S&P 500)、暗号通貨(Bitcoin)、商品(Gold)をまたいだ静的量子回帰などの確立した手法に対してTCPをベンチマークする。 実証的な結果から、TCPは、特に高ボラティリティーなシステムにおいて、競争力や優れたカバレッジを持つ、よりシャープな間隔を一貫して提供することが示された。 我々の研究は、現代のリスク予測における中心的な課題であるカバレッジ共有トレードオフのナビゲートにおけるTCPの強みを浮き彫りにしている。 全体として、TCPは、金融不確実性定量化のための分散のない、適応的で解釈可能な代替手段を提供し、金融における統計的推論と機械学習の間のインターフェースを前進させる。

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