Scifaro

中文

谱风险度量的估计

机器学习 2019-12-24 v1 机器学习

作者: Ajay Kumar Pandey , Prashanth L. A. , Sanjay P. Bhat

在 arXiv 上查看 ↗ PDF ↗

摘要

我们考虑从独立同分布样本中估计谱风险度量（SRM）的问题，并提出了一种基于数值积分的新方法。我们证明，当底层分布具有有界支撑时，我们的SRM估计以指数速率集中。此外，我们还考虑了底层分布为高斯分布或指数分布的情形，并推导了我们的估计方案的集中界。我们在合成设置以及车辆交通路由应用中验证了理论发现。

关键词

谱风险度量独立同分布样本数值积分集中界高斯分布指数分布交通路由

引用

@article{arxiv.1912.10398,
  title  = {Estimation of Spectral Risk Measures},
  author = {Ajay Kumar Pandey and Prashanth L. A. and Sanjay P. Bhat},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1912.10398},
  year   = {2019}
}