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학습질의응답홈>국제자격증>FRM>게시판>학습질의응답
| 제목 | [part1 book2,심희정강사님] | 등록일 | 2016-03-18 |
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안녕하세요. 인강 수강중인 학생입니다. book2 개정내용중 시뮬레이션 관련 질문인데요. 2016년 개정된 내용을 보면 시뮬레이션 파트에 시뮬레이션의 sampling error를 감소시키는 방법이 3가지가 소개되어있습니다. 1.Increase sample size 2.antithetic variates 3.control variates 이중 2번과 3번이 이해가 잘 안됩니다.. 제가 이해한 바로는 이렇습니다. 2.antithetic variates 시뮬레이션을통해 x1과 x2라는 랜덤변수를 생성하고 이 두 변수의 평균[(x1+x2)/2]을 구하고 x로 정의합니다. 이때 평균의 분산[var(x)]에는 공분산항이 없지만, antithetic variates를 이용할 경우 cov(x1,x2) <0 이 되어서 평균(x)의 분산은 감소합니다. 라고 이해를 했는데요.. 그런데 x1과 x2가 perfect negative corr 일경우 분산이 아예 0이 되어버리는건 어떻게 생각해야되는지.. 단순히 아래처럼 -1보다 큰 음의 상관관계를 반영한 랜덤변수간의 평균의 분산이 더 작아진다라고 생각해야되는건지.. 정확하게 정의가 안됩니다. x1= corr*z1 x2=corr*z1+sqrt(1+corr^2)*z2 3.control variates 전체적으로 이해가 잘 안됩니다. 그냥 기존변수와 가장 유사한 통제변수를 이용해서 샘플링에러를 감소시킨다. 정도로만.. 질문이 너무 횡설수설한것 같아 죄송합니다.... 그냥 3가지 방법이 있다.. 정도만 알고 넘어가야할까요. |
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