Förlustbaserad

Förlustbaserad är ett svenskt adjektiv som används för att beskriva strategier, modeller eller kriterier som prioriterar att minimera förluster eller undvika negativa utfall snarare än att maximera vinster eller positiv nytta. Begreppet används inom ekonomi, finans, riskhantering och beslutsvetenskap och kan tillämpas på allt från portföljförvaltning till policydesign. En förlustbaserad inriktning fokuserar på nedåtrisker och använder ofta mått som förväntad förlust (expected loss), VaR (Value at Risk) och stresstester för att begränsa potentiella svagheter i dåliga marknadsperioder. I beslutsfattande under osäkerhet motsvarar det att minimera risk eller förluster, särskilt när beslutstagaren är riskaversiv, i kontrast till vinstbaserade eller nyttobaserade metoder som prioriterar potentiell avkastning.

Inom maskininlärning och statistik används termen förlustbaserad optimering när målet är att minimera en förlustfunktion (loss function) som beskriver fel eller kostnad kopplad till felaktiga prediktioner, vilket ofta leder till lärande som betonar att begränsa misstag snarare än att direkt maximera korrekthet.

Termen förekommer också som beskrivning av policyer eller strategier som syftar till att skydda företag eller individer mot potensiella förluster, till exempel genom försäkring, kapitalkraven eller riskbegränsande åtgärder. Kritik mot förlustbaserade strategier pekar på att en ensidig riskfokusering kan leda till konservativitet och missade möjligheter, om den inte balanseras med mål om tillväxt och avkastning.