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HAL : inria-00393749, version 3

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A variance reduction technique using a quantized Brownian motion as a control variate
Antoine Lejay 1, 2, Victor Reutenauer 3
(2008)

This article presents a new variance reduction technique for diffusion processes where a control variate is constructed using a quantization of the coefficients of the Karhunen-Loève decomposition of the underlying Brownian motion. This method may be indeed used for other Gaussian processes.
1 :  Institut Elie Cartan Nancy (IECN)
CNRS : UMR7502 – INRIA – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine
2 :  TOSCA (INRIA Sophia Antipolis / INRIA Lorraine / IECN)
INRIA – CNRS : UMR7502 – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine
3 :  Service Interest Rates and Hybrid Quantitative Research (FIM)
Calyon
Probabilités et statistique
Mathématiques/Probabilités
Monte Carlo simulation for diffusion processes – Variance reduction – Control variate – Karhunen-Loève decomposition – Least squares method
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