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Randomized quasi-Monte Carlo methods in pricing securities

机译：证券定价的随机拟蒙特卡罗方法

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Today quasi-Monte Carlo methods are used successfully in computational finance and economics as an alternative to the Monte Carlo method. One drawback of these methods, however, is the lack of a practical way of error estimation. To address this issue several researchers introduced the so-called randomized quasi-Monte Carlo methods in the last decade. In this paper we will present a survey of randomized quasi-Monte Carlo methods, and compare their efficiencies with the efficiency of the Monte Carlo method in pricing certain securities. We will also investigate the effects of Box-Muller and inverse transformation techniques when they are applied to low-discrepancy sequences.
机译：如今，准蒙特卡罗方法已成功地用于计算金融和经济学领域，是蒙特卡洛方法的替代方法。然而，这些方法的一个缺点是缺乏一种实用的误差估计方法。为了解决这个问题，在过去的十年中，一些研究人员介绍了所谓的随机蒙特卡罗方法。在本文中，我们将对随机的准蒙特卡洛方法进行调查，并将它们的效率与蒙特卡洛方法在定价某些证券时的效率进行比较。我们还将研究Box-Muller和逆变换技术应用于低差异序列时的效果。

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