arXiv q-fin· Cheng-Der Fuh, Yanwei Jia, Steven Kou·· 5 小时前AI 评分41
基于马尔可夫随机游走的重要性采样通用框架
A General Framework for Importance Sampling with Markov Random Walks
AI 导读
针对隐马尔可夫过程驱动的随机模型，提出一种分别扭曲可观测与隐式过程的重要性采样通用框架，通过直接最小化估计量方差的链接函数实现对数高效估计。该框架可用于估算疫情模型下的溢出概率与金融系统性风险共依赖度量CoVaR，突破传统重要性采样方法的非线性特征局限。
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