論文の概要: Simulation-Augmented Multi-Step Split Conformal Prediction for Aggregated Forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16356v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 07:52:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:34.165019
• Title: Simulation-Augmented Multi-Step Split Conformal Prediction for Aggregated Forecasts
• Title（参考訳）: 集約予測のためのシミュレーション強化マルチステップスプリットコンフォーマル予測
• Authors: Andro Sabashvili,
• Abstract要約: 本研究では,年次総数や年次成長率などの集計予測タスクの不確実性の定量化について検討する。 シミュレーションによる多段階分割型コンフォメーション法であるSA-MSCPを提案する。
• 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: We study uncertainty quantification for aggregated forecasting tasks such as annual totals and year-over-year growth rates. We propose SA-MSCP, a simulation-augmented multi-step split conformal method that generates future paths from cross-validated residuals using a block bootstrap and constructs prediction intervals from empirical quantiles. Experiments show that SA-MSCP improves empirical coverage over a simulated-path baseline for aggregated and growth-rate targets. Our results demonstrate that simulation-enhanced conformal calibration is an effective and general framework for uncertainty quantification in aggregated time-series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,年次総数や年次成長率などの集計予測タスクの不確実性の定量化について検討する。 ブロックブートストラップを用いてクロスバリデーション残差から将来のパスを生成し,経験的量子化から予測間隔を構築する,シミュレーション強化多段階分割型コンフォメーション法であるSA-MSCPを提案する。 実験により,SA-MSCPは集積および成長速度目標に対する模擬パスベースラインよりも経験的カバレッジを向上させることが示された。 本研究は,シミュレーションによる共形キャリブレーションが,集計時系列予測における不確実性定量化の有効かつ一般的な枠組みであることを示す。

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