論文の概要: Wasserstein Exponential Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05560v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 01:14:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.467891
• Title: Wasserstein Exponential Smoothing
• Title（参考訳）: ワッサーシュタイン指数平滑化
• Authors: Takuo Matsubara, Peiwen Jiang, Minh-Ngoc Tran, Wilson Ye Chen,
• Abstract要約: 本稿では,各観測値が $mathbbR$ 上の確率分布である分布時系列に方法論を拡張する。 我々は、古典的 ES の例外的な同義性を保持する、ワッサーシュタイン空間内の ES の原理的で直観的な一般化を提案する。 高頻度金融リターンと家庭用電力需要の分配時系列化への応用により,ワッサーシュタインESモデルの有効性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.291822573602024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Exponential smoothing (ES) often outperforms other techniques in time series forecasting across a wide range of data-generating processes. While ES has traditionally been applied to time series in $\mathbb{R}$, this paper extends the methodology to distributional time series, where each observation is a probability distribution on $\mathbb{R}$. The primary contribution of this work is twofold. First, we propose a principled and intuitive generalization of ES within the Wasserstein space, which retains the exceptional parsimony of classical ES. Second, we theoretically and empirically demonstrate that the smoothing parameter can be consistently estimated by minimizing a Wasserstein distance. Applications to distributional time series of high-frequency financial returns and household electricity demands confirm the practical effectiveness of our Wasserstein ES model.
• Abstract（参考訳）: 指数平滑化 (Exponential smoothing, ES) は、様々なデータ生成プロセスにわたる時系列予測において、他の技術よりも優れていることが多い。 ES は伝統的に $\mathbb{R}$ の時系列に適用されてきたが、本論文では、各観測が $\mathbb{R}$ の確率分布となるような分布時系列への方法論を拡張する。 この作品の主な貢献は2つある。 まず、古典的 ES の例外的な同義性を保持する、ワッサーシュタイン空間内の ES の原理的で直観的な一般化を提案する。 第2に,ワッサーシュタイン距離を最小化することにより,平滑化パラメータを一定に推定できることを理論的,実証的に実証する。 高頻度金融リターンと家庭用電力需要の分配時系列化への応用により,ワッサーシュタインESモデルの有効性が確認された。

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