inria-00070316, version 1

Minimum variance importance sampling via Population Monte Carlo

R. Douc ¹, A. Guillin, Jean-michel Marin () ¹, C.P. Robert

N° RR-5699 (2005)

• 1 :  SELECT (INRIA Futurs)
• 
  INRIA – Université Paris XI - Paris Sud France

Références bibliographiques

• Type de publication : Rapports
• Domaine : Informatique/Autre
• Titre : Minimum variance importance sampling via Population Monte Carlo
• Résumé : Variance reduction has always been a central issue in Monte Carlo experiments. Population Monte Carlo can be used to this effect, in that a mixture of importance functions, called a D-kernel, can be iteratively optimised to achieve the minimum asymptotic variance for a function of interest among all possible mixtures. The implementation of this iterative scheme is illustrated for the computation of the price of a European option in the Cox-Ingersoll-Ross model.
• Langue du document : Anglais
• Type de rapport : Rapport de recherche
• Nombre de pages : 17
• Date de publication : 2005
• Mots-clés : ADAPTIVITY / COX-INGERSOLL-ROSS MODEL / EULER SCHEME / IMPORTANCE SAMPLING / MATHEMATICAL FINANCE / MIXTURES / POPULATION MONTE CARLO / VARIANCE REDUCTION.
• Date de rédaction : 2005
• Référence interne : RR-5699

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• Contributeur : Rapport De Recherche Inria <>
• Soumis le : Vendredi 19 Mai 2006, 20:02:15
• Dernière modification le : Mercredi 23 Mai 2007, 15:44:28