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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Markov Bridges, Bisection and Variance Reduction

verfasst von : Søren Asmussen, Asger Hobolth

Erschienen in: Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2010

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Time-continuous Markov jump processes are popular modeling tools in disciplines ranging from computational finance and operations research to human genetics and genomics. The data is often sampled at discrete points in time, and it can be useful to simulate sample paths between the datapoints. In this paper we firstly consider the problem of generating sample paths from a continuous-time Markov chain conditioned on the endpoints using a new algorithm based on the idea of bisection. Secondly we study the potentials of the bisection algorithm for variance reduction. In particular, examples are presented where the methods of stratification, importance sampling and quasi Monte Carlo are investigated.

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Metadaten
Titel
Markov Bridges, Bisection and Variance Reduction
verfasst von
Søren Asmussen
Asger Hobolth
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2010

Print ISBN: 978-3-642-27439-8

Electronic ISBN: 978-3-642-27440-4

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-27440-4_1