低差异序列的接受-拒绝方法
摘要：从不同的概率分布生成伪随机数在蒙特卡洛仿真文献中得到了广泛研究。两种常用的生成技术是接收-拒绝算法和反向变换方法。蒙特卡洛仿真的另一种方法是准蒙特卡洛方法，该方法使用低差异序列而不是伪随机数进行模拟。从不同分布中获取低差异序列可以通过反向变换方法，就像获取伪随机数一样。在本文中，我们将提出一种适用于低差异序列的接收-拒绝算法。我们将证明收敛结果，并给出误差界限。然后，我们将使用这个接收-拒绝算法来开发一些著名算法的准蒙特卡洛版本，以生成贝塔分布和伽马分布，并通过数值方法研究这些算法的效率。我们还将考虑方差伽马模型的模拟，该模型在计算金融领域中使用，需要生成这些概率分布。我们的结果表明，在低差异序列的背景下，接收-拒绝技术可以大大提高计算时间，相比反向变换方法。
作者：Nguyet Nguyen and Giray "Okten
论文ID：1403.5599
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2014-03-25