マルコフ過程に対する確率的予測を用いたコンフォーマル予測による紛争予測

Abstract

国が戦争状態にあるかどうか、または紛争の水準が激化しているのか鎮静化しているのかにかかわらず、その状況は、国家の国内政策および対外政策に大きな影響を及ぼす。ある国の紛争の歴史、あるいはその欠如を踏まえると、その国の戦争状態に関する将来予測は価値ある情報となる。本論文では、時間的に依存するデータに対する共形予測（conformal prediction）を用いて、考えられる将来の紛争状態の系列に関する予測集合を得る手法を提示する。より具体的には、データが離散状態のマルコフ過程から生成されると仮定した場合に、共形予測の結果を、尤度（likelihood）ベースの予測戦略と比較する。一点予測は、誤った予測に対するペナルティが極めて大きいため、十分な情報を提供しない可能性がある。そこで、妥当な不確実性の定量化を与え、モデルのミススペシフィケーション（誤設定）にも頑健な機械学習の代替手法を検討する。データ分析では、複数の国にまたがる紛争ダイナミクスに関する実際の予測を提示する。最後に、共形予測をマルコフ的なデータに適用する際に、交換可能性（exchangeability）の仮定が破られるという状況において、既存のアプローチにあり得る限界についてコメントする。