Arbeitspapier

Importance sampling for backward SDEs

In this paper we explain how the importance sampling technique can be generalized from simulating expectations to computing the initial value of backward SDEs with Lipschitz continuous driver. By means of a measure transformation we introduce a variance reduced version of the forward approximation scheme by Bender and Denk [4] for simulating backward SDEs. A fully implementable algorithm using the least-squares Monte Carlo approach is developed and its convergence is proved. The success of the generalized importance sampling is illustrated by numerical examples in the context of Asian option pricing under different interest rates for borrowing and lending.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: CoFE Discussion Paper ; No. 08/11

Klassifikation
Wirtschaft
Thema
BSDE
Numerics
Monte Carlo simulation
Variance reduction

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Bendera, Christian
Moseler, Thilo
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
University of Konstanz, Center of Finance and Econometrics (CoFE)
(wo)
Konstanz
(wann)
2008

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:46 MEZ

Datenpartner

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Objekttyp

  • Arbeitspapier

Beteiligte

  • Bendera, Christian
  • Moseler, Thilo
  • University of Konstanz, Center of Finance and Econometrics (CoFE)

Entstanden

  • 2008

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