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copula模型的重要抽样和分层。(英语) Zbl 1405.65005
Dick,Josef(ed.)等人,《当代计算数学——纪念伊恩·斯隆80岁生日》。分两卷。查姆:斯普林格(ISBN 978-3-319-72455-3/hbk;978-3-319-72456-0/电子书)。75-96(2018年)。
摘要:介绍了一种从copula模型中进行抽样的重要抽样方法。当感兴趣的函数主要依赖于随机向量中至少一个分量较大时,该算法改进了montecarlo估计。这类问题往往源于金融和保险中的依赖模型。我们提出的重要抽样框架对于阿基米德copula特别容易实现。我们还展示了如何通过与分层抽样相结合来优化我们算法的建议分布。在一个受典型保险应用启发的案例研究中,当同时使用重要性抽样和准蒙特卡罗方法时,与标准蒙特卡罗估计量相比,我们获得了有时大于1000的方差缩减因子。
整个系列请参见[Zbl 1398.65010].

理学硕士:
65摄氏度 蒙特卡罗方法
62小时 关联度量(相关、典型相关等)
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
参考文献:
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