3 résultats pour « Wasserstein distance »
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Cet article analyse une recherche qui présente SwiGAN, un cadre d'intelligence artificielle conçu pour simuler l'évolution des risques climatiques, particulièrement la sécheresse géotechnique en France jusqu'en 2050. En s'appuyant sur des réseaux antagonistes génératifs (GAN) de type Wasserstein, les auteurs modélisent l'indice d'humidité des sols afin d'anticiper les futurs dommages liés à la subsidence.
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This paper explores optimal insurance contracting for a decision maker facing ambiguous loss distributions. Using a p-Wasserstein ball around a benchmark distribution and a convex distortion risk measure, the indemnity function and worst-case distribution are derived. Numerical examples highlight the sensitivity of worst-case distributions to model parameters.Distributionally robust insurance under the Wasserstein distance
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"We study the general properties of robust convex risk measures as worst-case values under uncertainty on random variables. We establish general concrete results regarding convex conjugates and sub-differentials. We refine some results for closed forms of worstcase law invariant convex risk measures under two concrete cases of uncertainty sets for random variables: based on the first two moments and Wasserstein balls."
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