拟蒙特卡罗方法与马尔可夫链蒙特卡罗方法
基本信息
批准号：10771115
项目类别：面上项目
资助金额：17.00
负责人：王小群
学科分类：
依托单位：清华大学
批准年份：2007
结题年份：2010
起止时间：2008-01-01 - 2010-12-31
项目状态： 已结题
项目参与者：林俊毅,麦凌,马锐
关键词：
计算金融学计算复杂性统计计算拟蒙特卡罗方法马尔可夫链蒙特卡罗方法
结项摘要
金融产品的设计、估价、交易及金融风险的控制需要大量复杂艰深的计算。许多复杂金融衍生证券的定价本质上就是要计算高维积分;在统计计算和Bayes统计中,高维积分的计算是中心和难点问题。太多的变量、太高的维数,使问题的解析求解极其困难,传统计算方法亦难以对付。Quasi-Monte Carlo(QMC)方法是克服维数灾难的有效方法,其基本思想是用确定性的'低偏差点列'代替普通模拟方法中的随机数。本项目致力于QMC方法中若干关键问题及QMC与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法交叉问题的研究。侧重在高维空间中高质量低偏差点列的构造理论与方法;提高QMC方法效率的新途径;QMC方法用于MCMC方法的算法设计、误差与收敛性分析及实验验证;QMC方法在金融衍生证券定价及统计计算中的创造性应用。部分课题是申请者已完成自然科学基金项目的进一步本质深化与拓展,部分是全新的前沿领域.
项目摘要
项目成果
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暂无此项成果
数据更新时间：2023-05-31
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