Confidence intervals for empirical convergence rates of randomised quasi-Monte Carlo, with applications to option pricing
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摘要
本文提出一种针对随机化准蒙特卡洛经验收敛指数的置信区间估计协议：通过独立随机化估计不同样本规模下的均方根误差，在预先声明的窗口内拟合对数斜率，并对完整随机化曲线进行重抽样。有限四阶矩和正极限方差条件下，该方法具有渐近有效性，但高峰度误差会导致有限样本区间低估覆盖率。应用于期权定价表明，收敛速度与固定预算下误差大小可能给出不同的规则排序；预积分使数字亚洲期权指数提升约0.5，使障碍期权误差降低六至九倍但指数变化不足0.04，且PCA退化特征空间内的基选择会影响多资产期权的测量结果。[page::1][page::12][page::17][page::21][page::27]
