Control variates for variance reduction in indirect inference: Interest rate models in continuous time
利用控制变量降低间接推断方差：连续时间利率模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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利用控制变量降低间接推断方差：连续时间利率模型
- 研究问题
- 连续时间随机过程的模拟估计在修正离散化偏差时引入额外模拟方差，能否在较少增加计算成本的情况下降低该方差？
- 方法与思路
- 作者将control variates方差缩减技术用于间接推断，并以Ornstein–Uhlenbeck短期利率过程及平方根过程进行Monte Carlo实验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法几乎不增加计算成本即可降低模拟方差；在所考察实验中，相较简单间接估计量的总体效率增益接近50%。
- 阅读关注点
- 应核对控制变量的构造与已知期望、辅助估计量、模拟规模和计算成本口径，以及效率增益的度量及其对参数设定的敏感性。
- 阅读边界
- 仅据出版社摘要，接近50%的效率增益限于所述模拟，不能推广为所有模型的保证；具体设计和成本核算未说明。
原文摘要
Simulation estimators, such as indirect inference or simulated maximum likelihood, are successfully employed for estimating stochastic differential equations. They adjust for the bias (inconsistency) caused by discretization of the underlying stochastic process, which is in continuous time. The price to be paid is an increased variance of the estimated parameters. The variance suffers from an additional component, which depends on the stochastic simulation involved in the estimation procedure. To reduce this undesirable effect, one could increase the number of simulations (or the length of each simulation) and thus the computational cost. Alternatively, this paper shows how variance reduction can be achieved, at virtually no additional computational cost, by use of control variates. The Ornstein-Uhlenbeck process, used by Vasicek to model the short-term interest rate in continuous time, and the square-root process, used by Cox, Ingersoll and Ross, are explicitly considered and experimented with. Monte Carlo experiments show a global efficiency gain of almost 50% over the simple indirect estimator.