凯·吉塞克;亚历山大·什科尔尼克 通过测量变化减少事件时间模拟中的偏差。 （英语） Zbl 1492.65011号 数学。操作。物件。 47，第2期，969-988（2022）. 摘要：事件计时的随机点过程模型在许多领域都很常见，包括金融、保险和可靠性。蒙特卡罗模拟通常用于对这些模型进行计算。基于时间变化参数的标准采样算法具有广泛的适用性，但会生成有偏的模拟估值器。本文开发并分析了一种概率测度的变化，它可以在不限制算法范围的情况下减少甚至消除偏差。独立兴趣的结果提供了新的条件，保证了一类引起测度变化的点过程鞅的存在性。数值结果说明了我们的方法。 引用于1文件 理学硕士： 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 60克55 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程） 60G44型 具有连续参数的鞅 90-10 运筹学和数学规划相关问题的数学建模或模拟 91-10 博弈论、经济学和金融相关问题的数学建模或模拟 60J76型 一般状态空间上的跳跃过程 关键词：模拟偏差;点过程;事件计时;措施变更;时间缩放;蒙特卡罗方法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Giesecke}和\textit{A.Shkolnik}，数学。操作。第47号决议，第2号，969--988（2022年；Zbl 1492.65011） 全文： 内政部 参考文献： [1] [1] Asmussen S、Glynn P（2007）随机模拟算法与分析（纽约斯普林格）。Crossref，谷歌学者·Zbl 1126.65001号 ·doi:10.1007/978-0-387-69033-9 [2] [2] Azizpour S、Giesecke K、Schwenkler G（2018）《探索默认集群的来源》。《金融经济学杂志》。129（1）：154-183.Crossref，谷歌学者·doi:10.1016/j.jfineco.2018.04.008 [3] [3] Beskos A，Roberts G（2005）《扩散的精确模拟》。附录申请。普罗巴伯。15（4）：2422-2444.Crossref，谷歌学者·Zbl 1101.60060号 ·doi:10.1214/10505160500000485 [4] [4] Bielecki TR，Rutkowski 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