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/2507.05470v2
• Date: Mon, 21 Jul 2025 04:09:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 14:33:32.409163
• 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: TCP(Temporal Conformal Prediction)は、非定常時系列に対して、よく校正された予測間隔を構築するための原則的なフレームワークである。 TCPは、機械学習ベースの量子予測器とオンラインの共形キャリブレーション層を統合している。
• 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 principled framework for constructing well-calibrated prediction intervals for non-stationary time series. TCP integrates a machine learning-based quantile forecaster with an online conformal calibration layer. This layer's thresholds are updated via a modified Robbins-Monro scheme, allowing the model to dynamically adapt to volatility clustering and regime shifts without rigid parametric assumptions. We benchmark TCP against GARCH, Historical Simulation, and static Quantile Regression across diverse financial assets. Our empirical results reveal a critical flaw in static methods: while sharp, Quantile Regression is poorly calibrated, systematically over-covering the nominal 95% target. In contrast, TCP's adaptive mechanism actively works to achieve the correct coverage level, successfully navigating the coverage-sharpness tradeoff. Visualizations during the 2020 market crash confirm TCP's superior adaptive response, and a comprehensive sensitivity analysis demonstrates the framework's robustness to hyperparameter choices. Overall, TCP offers a practical and theoretically-grounded solution to the central challenge of calibrated uncertainty quantification for time series under distribution shift, advancing the interface between statistical inference and machine learning.
• Abstract（参考訳）: 非定常時間系列に対して、よく校正された予測区間を構築するための原則的フレームワークであるTemporal Conformal Prediction (TCP)を提案する。 TCPは、機械学習ベースの量子予測器とオンラインの共形キャリブレーション層を統合している。 この層のしきい値は、修正されたロビンズ・モンロスキームによって更新され、厳密なパラメトリック仮定なしで、モデルが揮発性クラスタリングやレギュラーシフトに動的に適応できるようにする。 GARCH、履歴シミュレーション、および様々な金融資産にわたる静的量子回帰に対してTCPをベンチマークする。 我々の経験的結果は、静的な手法の重大な欠陥を明らかにしている: 鋭いが、量子回帰は十分に校正されておらず、体系的には、名目95%の目標を過大にカバーしている。 対照的に、TCPの適応的なメカニズムは、適切なカバレッジレベルを達成するために活発に働き、カバレッジ共有のトレードオフをうまくナビゲートする。 2020年の市場崩壊の可視化では、TCPの優れた適応応答が確認され、包括的な感度分析により、ハイパーパラメータ選択に対するフレームワークの堅牢性を示している。 全体として、TCPは、分布シフト中の時系列のキャリブレーションされた不確実性定量化という中心的な課題に対して、統計的推論と機械学習のインターフェースを前進させる、実践的で理論的に基礎的なソリューションを提供する。

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