安德烈亚松，约翰·G·。;舍甫琴科，帕维尔五世。 用于求解多周期效用模型的偏差修正最小二乘蒙特卡罗方法。 （英语） Zbl 1492.91418号 欧洲实际值。J。 12，第1号，349-379（2022）. 摘要：最小二乘蒙特卡罗（LSMC）方法由于能够处理多维随机控制问题，包括受控制影响的状态变量问题，近年来得到了广泛应用。然而，当应用于多周期期望效用模型中的随机控制问题时，例如在生命周期期望效用模式中寻找最优决策，回归拟合往往包含随时间累积的误差，并且通常会破坏数值解。在本文中，我们建议转换问题的值函数以改进回归拟合，然后使用涂抹估计或控制异方差的涂抹估计避免LSMC算法中计算的条件期望估计中的重新转换偏差。我们还介绍并利用LSMC算法的最新改进，如通过策略迭代控制随机性，以避免随着时间的推移回归误差的累积。给出的数值算例表明，变换方法可以得到精确的解。此外，在控制随机化算法的正向模拟阶段，我们建议在每个时间（t）对状态和控制变量的整个域进行重新采样，然后在（t+1）处模拟相应的状态变量，改进对状态空间的探索，这对于获得预期效用模型的稳定和准确解似乎也至关重要。 MSC公司： 91G60型 数值方法（包括蒙特卡罗方法） 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 90立方厘米 动态编程 91G05号 精算数学 93E20型 最优随机控制 关键词：动态规划;最小二乘蒙特卡罗;控制随机化;随机控制;生命周期预期效用建模 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.G.安德烈亚松}和\textit{P.V.舍甫琴科}，欧洲演员协会。J.12，第1349-379号（2022年；兹bl 1492.91418） 全文： 内政部 参考文献： [1] 艾德，R。；坎皮，L。；北卡罗来纳州朗热内。；Pham，H.，高维最优多重切换问题的概率数值方法，SIAM J Financ Math，5，191-231（2014）·Zbl 1308.93217号 ·doi:10.1137/120897298 [2] 安德烈亚松，JG；舍甫琴科，PV，使用预期效用模型评估平均值测试年龄养老金的政策变化：对退休决策的影响，风险，5，47:1-47:21（2017）·doi:10.3390/risks5030047 [3] Andréasson JG，Shevchenko 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