Process / pipeline
蒙特卡洛模拟的方差缩减技术
方差缩减技术是一系列方法，通过用更少的随机抽样来实现相同的估计精度，从而提高蒙特卡洛模拟的效率。这些技术从20世纪50年代开始逐步发展——其中反拟合变量（antithetic variates）归功于Hammersley和Morton，控制变量（control variates）由Lavenberg和Welch正式化，重要性采样（importance sampling）根植于Kahn和Marshall的研究——该系列包括反拟合变量（AV）、控制变量（CV）、重要性采样（IS）和分层抽样（stratification），每种技术都利用目标量的一个不同结构属性来降低估计量的方差而不引入偏差。
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来源
- Ross, S.M. (2012). Simulation (5th ed.). Academic Press. ISBN: 978-0124158252
- Glasserman, P. (2003). Monte Carlo Methods in Financial Engineering. Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-21617-1 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 1). Variance Reduction Techniques for Monte Carlo Simulation (AV, CV, IS). ScholarGate. https://scholargate.app/zh/simulation/variance-reduction-mc
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