論文の概要: SAGA: A Sequence-Adaptive Generative Architecture for Multi-Horizon Probabilistic Forecasting with Adaptive Temporal Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19014v1
• Date: Mon, 18 May 2026 18:35:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.921544
• Title: SAGA: A Sequence-Adaptive Generative Architecture for Multi-Horizon Probabilistic Forecasting with Adaptive Temporal Conformal Prediction
• Title（参考訳）: SAGA:適応時間等角予測を用いたマルチ水平確率予測のためのシーケンス適応型生成アーキテクチャ
• Authors: Gustav Olaf Yunus Laitinen-Fredriksson Lundström-Imanov, Hafize Gonca Cömert,
• Abstract要約: 本稿では,デコーダのみの変換器SAGAを提案する。 1990年から2022年にかけて,2,143,817人,61,284,903人からなる長手スウェーデン LISA レジスターをトレーニングした。 SAGAは10年の地平線で31.9%、20年の地平線で37.7%の絶対誤差を減少させる。
• 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: Microsimulation models used by ministries of finance and central banks rely on parametric processes for lifetime earnings that capture only first and second moments of the conditional distribution and miss long-range nonlinear structure. We propose SAGA, a decoder-only transformer for irregular tabular panel sequences, paired with a split conformal calibration wrapper that delivers individual-level prediction intervals with finite-sample marginal coverage guarantees. Trained on the longitudinal Swedish LISA register over 1990 to 2022, comprising 2,143,817 individuals and 61,284,903 person-years, the model forecasts annual labor earnings at horizons of one to thirty years and aggregates them by Monte Carlo into present-discounted lifetime earnings distributions. Against the canonical Guvenen, Karahan, Ozkan, and Song parametric process and tabular and recurrent baselines, SAGA reduces continuous ranked probability score by 31.9 percent at the ten-year horizon and mean absolute error by 37.7 percent at the twenty-year horizon. Conformal intervals achieve nominal coverage to within 0.4 percentage points marginally and within 2.4 percentage points on the worst-case demographic subgroup. The reconstructed lifetime earnings Gini coefficient is 0.327 against the partially observed truth of 0.341 and the GKOS estimate of 0.378. Model weights, calibration tables, and a synthetic equivalent dataset are released for replication outside the protected SCB MONA environment.
• Abstract（参考訳）: 財務省や中央銀行が使用するマイクロシミュレーションモデルは、条件分布の第1と第2の瞬間のみを捉え、長距離の非線形構造を見逃すパラメトリックなプロセスに依存している。 本研究では,不規則なタブ状パネル列に対するデコーダのみの変換器SAGAと,有限サンプル境界被覆保証付き個別レベルの予測区間を提供する分割共形キャリブレーションラッパとを組み合わせて提案する。 1990年から2022年までの2,143,817人の個人と61,284,903人の個人から構成される縦断的なスウェーデンのLISA登録簿でトレーニングされたこのモデルは、1年から30年の地平線で年次労働利益を予測し、モンテカルロによる年次利益分布にまとめている。 標準のGuvenen、Karahan、Ozkan、Songのパラメトリックプロセスと表と繰り返しのベースラインに対して、SAGAは10年の地平線で連続的なランクの確率スコアを31.9%減らし、20年の地平線で絶対誤差を37.7%減らしている。 コンフォーマル間隔は0.4パーセンテージ以内、最低ケースのサブグループでは2.4パーセンテージ以内である。 復元された寿命収益ギニ係数は0.341とGKOSの推定0.378に対して0.327である。 モデルウェイト、キャリブレーションテーブル、および合成等価データセットがリリースされ、保護されたSCB MONA環境の外で複製される。

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