Ziel der Arbeit ist es kosteneffiziente Schätzer zu konstruieren indem Diskretisierungen der partiellen Differentialgleichungen kombiniert werden. Wir stellen eine Varianzreduktionstechnik vor um den Erwartungswert zu schätzen. Die Hauptidee besteht darin, die Schätzung als verallgemeinertes lineares Kleinste-Quadrate Problem zu formulieren, den zugehörigen multilevel besten linearen erwartungstreuen Schätzer herzuleiten sowie die Sample allocation zu optimieren. Außerdem entwickeln wir einen multilevel Monte Carlo Schätzer für ein risikoneutrales Optimalsteuerungsproblem.
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Ziel der Arbeit ist es kosteneffiziente Schätzer zu konstruieren indem Diskretisierungen der partiellen Differentialgleichungen kombiniert werden. Wir stellen eine Varianzreduktionstechnik vor um den Erwartungswert zu schätzen. Die Hauptidee besteht darin, die Schätzung als verallgemeinertes lineares Kleinste-Quadrate Problem zu formulieren, den zugehörigen multilevel besten linearen erwartungstreuen Schätzer herzuleiten sowie die Sample allocation zu optimieren. Außerdem entwickeln wir einen mu...
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