論文の概要: Generative Adversarial Regression (GAR): Learning Conditional Risk Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08553v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 16:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:16.404825
• Title: Generative Adversarial Regression (GAR): Learning Conditional Risk Scenarios
• Title（参考訳）: GAR(Generative Adversarial Regression) : 条件付きリスクシナリオの学習
• Abstract要約: 本稿では,下流のリスク目標に整合したジェネレータを通して条件付きリスクシナリオを学習するためのフレームワークであるジェネラティブ・アドバサリアル・レグレッション(GAR)を提案する。 GARは、量子型、期待型、および連立有価関数を含む有価関数の条件付きリスクの回帰的評価に基づいて構築される。 我々は、この原則を、同じコンテキスト下での実際のデータとポリシーによって引き起こされるリスクを一致させるジェネレータを訓練することで、生成モデリングに拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2864713389096699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Generative Adversarial Regression (GAR), a framework for learning conditional risk scenarios through generators aligned with downstream risk objectives. GAR builds on a regression characterization of conditional risk for elicitable functionals, including quantiles, expectiles, and jointly elicitable pairs. We extend this principle from point prediction to generative modeling by training generators whose policy-induced risk matches that of real data under the same context. To ensure robustness across all policies, GAR adopts a minimax formulation in which an adversarial policy identifies worst-case discrepancies in risk evaluation while the generator adapts to eliminate them. This structure preserves alignment with the risk functional across a broad class of policies rather than a fixed, pre-specified set. We illustrate GAR through a tail-risk instantiation based on jointly elicitable $(\mathrm{VaR}, \mathrm{ES})$ objectives. Experiments on S\&P 500 data show that GAR produces scenarios that better preserve downstream risk than unconditional, econometric, and direct predictive baselines while remaining stable under adversarially selected policies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,下流のリスク目標に整合したジェネレータを通して条件付きリスクシナリオを学習するためのフレームワークであるジェネラティブ・アドバサリアル・レグレッション(GAR)を提案する。 GARは、量子型、期待型、および連立有価関数を含む有価関数の条件付きリスクの回帰的評価に基づいて構築される。 我々は、この原則をポイント予測から、同じコンテキスト下での実際のデータとポリシーによるリスクが一致した学習ジェネレータによる生成モデルまで拡張する。 すべてのポリシーの堅牢性を確保するため、GARは、ジェネレータがそれらを除去するために適応している間に、リスク評価における最悪のケースの相違を識別する、最小限の定式化を採用する。 この構造は、固定された、指定されたセットではなく、幅広いポリシーのクラスで機能するリスクとの整合性を保つ。 連立帰納可能な$(\mathrm{VaR}, \mathrm{ES})$目的に基づくテールリスクインスタンス化を通してGARを説明する。 S\&P 500データに関する実験では、GARは非条件、計量、直接予測ベースラインよりも下流のリスクを適切に保ちつつ、敵対的に選択されたポリシーの下で安定しているシナリオを生成する。

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