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Quantitative Finance · Glosario

¿Qué es Importance sampling?

Definition 26.6 Quantitative Methods · Capítulo 26 — Monte Carlo

Importance sampling draws $X$ from a density $g$ instead of $f$ and averages $h(X)f(X)/g(X)$ , the payoff times the likelihood ratio (a Radon–Nikodym derivative); it is unbiased whenever $g > 0$ where $hf \ne 0$ .

Importance sampling for a digital paying if S_T > 250 (S_0 = 100, = 25\%, one year; probability 1.21 × 10-4): relative standard error of 100 000 draws against the mean shift of the normal driver. Data: the chapter’s tutorial, seeded. — Figure 26.1. Importance sampling for a digital paying if $S_T > 250$ ( $S_0 = 100$ , $\sigma = 25\%$ , one year; probability $1.21 \times 10^{-4}$ ): relative standard error of 100 000 draws against the mean shift of the normal driver. Data: the chapter’s tutorial, seeded.

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