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/2507.05470v4
• Date: Thu, 09 Oct 2025 03:07:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.569553
• 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は、非定常時系列において、よく校正された予測間隔を構築するための分散フリーフレームワークである。 TCPは、ローリングウィンドウ上に分割等角キャリブレーション層を持つ現代の量子予測器を結合する。 危機風の可視化では、TCP/TCP-RMが膨張し、すぐに間隔帯をボラティリティのスパイクと後退として収縮する。
• 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 distribution-free framework for constructing well-calibrated prediction intervals in nonstationary time series. TCP couples a modern quantile forecaster with a split-conformal calibration layer on a rolling window and, in its TCP-RM variant, augments the conformal threshold with a single online Robbins-Monro (RM) offset to steer coverage toward a target level in real time. We benchmark TCP against GARCH, Historical Simulation, and a rolling Quantile Regression (QR) baseline across equities (S&P 500), cryptocurrency (Bitcoin), and commodities (Gold). Three results are consistent across assets. First, rolling QR yields the sharpest intervals but is materially under-calibrated (e.g., S&P 500: 83.2% vs. 95% target). Second, TCP (and TCP-RM) achieves near-nominal coverage across assets, with intervals that are wider than Historical Simulation in this evaluation (e.g., S&P 500: 5.21 vs. 5.06). Third, the RM update changes calibration and width only marginally at our default hyperparameters. Crisis-window visualizations around March 2020 show TCP/TCP-RM expanding and then contracting their interval bands promptly as volatility spikes and recedes, with red dots marking days where realized returns fall outside the reported 95% interval (miscoverage). A sensitivity study confirms robustness to window size and step-size choices. Overall, TCP provides a practical, theoretically grounded solution to calibrated uncertainty quantification under distribution shift, bridging statistical inference and machine learning for risk forecasting.
• Abstract（参考訳）: 非定常時間系列において、よく校正された予測区間を構築するための分布自由なフレームワークであるTemporal Conformal Prediction (TCP)を提案する。 TCP-RMの変種では、1つのオンラインRobins-Monro(RM)オフセットでコンフォメーションしきい値を増大させ、リアルタイムでターゲットレベルに向かってカバーする。 我々は、GARCH、ヒストリカル・シミュレーション、および株式(S&P 500)、暗号通貨(Bitcoin)、商品(Gold)のベースラインを転がる量子回帰(QR)に対してTCPをベンチマークする。 3つの結果は資産間で一致している。 第一に、ローリングQRは最もシャープな間隔を生じるが、実質的に低い校正(例えば、S&P 500:83.2%対95%目標)である。 第2に、TCP(およびTCP-RM)は、この評価においてヒストリ・シミュレーションよりも広い間隔(例えば、S&P 500: 5.21 vs. 5.06)で、資産をまたいでほぼ最小のカバレッジを達成する。 第3に、RMアップデートはキャリブレーションと幅を、デフォルトのハイパーパラメータでしか変更しません。 2020年3月ごろの危機風の可視化では、TCP/TCP-RMが膨張し、すぐに間隔帯をボラティリティのスパイクと後退として収縮し、実際のリターンが報告された95%間隔(誤発見)の外に落下する赤点の日が記録されている。 感度調査では、ウィンドウサイズとステップサイズの選択に対する堅牢性が確認されている。 全体として、TCPは、分布シフト、統計的推論のブリッジング、リスク予測のための機械学習の下での不確実性定量化を校正するための実用的、理論的に基礎的なソリューションを提供する。

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