Importance Sampling for Backward SDEs
Importance Sampling for Backward SDEs
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后向 SDE 的重要性采样
DOI：
10.1080/07362990903546405
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发表时间：
2009
影响因子：
1.3
通讯作者：
Moseler
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bender;Moseler
在这篇文章中，我们解释了如何重要抽样技术可以从模拟期望推广到计算具有Lipschitz连续驱动器的倒向随机微分方程（SDEs）的初始值。通过测量变换，我们介绍了一个方差减少版本的前向近似计划的Bender和Denk模拟向后的SDES。一个完全可实现的算法，使用最小二乘蒙特卡罗方法的开发和它的收敛性证明。最后，以不同借贷利率下的亚式期权定价问题为例，说明了广义重要性抽样方法的有效性。
In this article, we explain how the importance sampling technique can be generalized from simulating expectations to computing the initial value of backward stochastic differential equations (SDEs) with Lipschitz continuous driver. By means of a measure transformation we introduce a variance reduced version of the forward approximation scheme by Bender and Denk for simulating backward SDEs. A fully implementable algorithm using the least-squares Monte Carlo approach is developed and its convergence is proved. The success of the generalized importance sampling is illustrated by numerical examples in the context of Asian option pricing under different interest rates for borrowing and lending.
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影响因子：
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作者：
Longstaff, FA;Schwartz, ES
通讯作者：
Schwartz, ES
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--
作者：
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通讯作者：
Ahmet Göncü
DOI：
--
发表时间：
2002
期刊：
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
P. Kloeden
DOI：
10.1137/s0036139992236220
发表时间：
1994
期刊：
SIAM J. Appl. Math.
影响因子：
--
作者：
Nigel J. Newton
通讯作者：
Nigel J. Newton
影响因子：
1.4
作者：
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通讯作者：
Christian Bender;R. Denk