平日数据训练出的模型，遇上罕见暴雪，可能突然失准。普通锚回归——借助代表环境变化的“锚变量”约束预测误差——能防分布漂移，但它按平均情况划定防线。若少数偏移特别大，为覆盖它们，模型往往得向所有方向一起加固，也就更容易牺牲常见环境下的准确率。
Malte Londschien 提出的 CVaR anchor regression，把这项平均惩罚换成 CVaR：只关注损失最严重那一小部分情形的平均值。论文最值得注意的是防线形状的变化：面对有限个离散环境，缩小 CVaR 覆盖的尾部比例，可把普通锚回归的椭球形保护区扩展为训练偏移及其反向偏移所张成的缩放凸包；另一个参数则单独控制保护区大小。换句话说，模型能更有针对性地包住罕见的大偏移，而不必四面同时扩防。
作者还证明了在线性结构模型、各环境噪声水平不同的情况下，这一方法仍有精确的最坏风险保证。它只重新加权由环境偏移造成的平均残差，不会仅因某个环境更吵就把它当成重点风险。不过论文也提醒，有限样本估计存在偏差，小样本或高噪声环境可能被误纳入尾部。