Large and moderate deviations for importance sampling in the Heston model
Large and moderate deviations for importance sampling in the Heston model
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Heston 模型中重要性采样的大偏差和中偏差
DOI：
10.1007/s10479-023-05424-0
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发表时间：
2023
影响因子：
4.8
通讯作者：
Geha M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Geha M
我们提供了一个详细的重要性抽样分析的方差减少随机波动率模型。测量的最佳变化是使用各种结果从大的和中等的偏差：小的时间，大的时间，小噪声。专门的结果，赫斯顿模型，我们得到许多封闭形式的解决方案，使整个方法易于实施。我们支持我们的理论结果与详细的数值分析的方差减少收益。
We provide a detailed importance sampling analysis for variance reduction in stochastic volatility models. The optimal change of measure is obtained using a variety of results from large and moderate deviations: small-time, large-time, small-noise. Specialising the results to the Heston model, we derive many closed-form solutions, making the whole approach easy to implement. We support our theoretical results with a detailed numerical analysis of the variance reduction gains.
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