Randomized Quasi-Monte Carlo Methods for Density Estimation and Simulation of Markov Chains

La méthode Quasi-Monte Carlo Randomisé (RQMC) est souvent utilisée pour estimer une intégrale sur le cube unitaire (0,1)^s de dimension s. Cette intégrale est interprétée comme l'espérance mathématique d'une variable aléatoire X. Il est bien connu que, sous certaines conditions, les estimateurs d'intégrales par RQMC peuvent converger plus rapidement que les estimateurs par Monte Carlo. Pour la simulation de chaînes de Markov sur un grand nombre d'étapes en utilisant RQMC, il existe peu de résultats. L'approche la plus prometteuse proposée à ce jour est la méthode array-RQMC. Cette méthode simule, en parallèle, n copies de la chaîne en utilisant un ensemble de points RQMC aléatoires et indépendants à chaque étape et trie ces chaînes en utilisant une fonction de tri spécifique après chaque étape. Cette méthode a donné, de manière empirique, des résultats significatifs sur quelques exemples (soit, un taux de convergence bien meilleur que celui observé avec Monte Carlo standard). Par contre, les taux de convergence observés empiriquement n'ont pas encore été prouvés théoriquement. Dans la première partie de cette thèse, nous examinons comment RQMC peut améliorer, non seulement, le taux de convergence lors de l'estimation de l'espérance de X mais aussi lors de l'estimation de sa densité. Dans la deuxième partie, nous examinons comment RQMC peut être utilisé pour la simulation de chaînes de Markov sur un grand nombre d'étapes à l'aide de la méthode array-RQMC. Notre thèse contient quatre articles. Dans le premier article, nous étudions l'efficacité gagnée en remplaçant Monte Carlo (MC) par les méthodes de Quasi-Monte Carlo Randomisé (RQMC) ainsi que celle de la stratification. Nous allons ensuite montrer comment ces méthodes peuvent être utilisées pour rendre un échantillon plus représentatif. De plus, nous allons montrer comment ces méthodes peuvent aider à réduire la variance intégrée (IV) et l'erreur quadratique moyenne intégrée (MISE) pour les estimateurs de densité par noyau (KDE). Nous fournissons des résultats théoriques et empiriques sur les taux de convergence et nous montrons que les estimateurs par RQMC et par stratification peuvent atteindre des réductions significatives en IV et MISE ainsi que des taux de convergence encore plus rapides que MC pour certaines situations, tout en laissant le biais inchangé. Dans le deuxième article, nous examinons la combinaison de RQMC avec une approche Monte Carlo conditionnelle pour l'estimation de la densité. Cette approche est définie en prenant la dérivée stochastique d'une CDF conditionnelle de X et offre une grande amélioration lorsqu'elle est appliquée. L'utilisation de la méthode array-RQMC pour évaluer une option asiatique sous un processus ordinaire de mouvement brownien géométrique avec une volatilité fixe a déjà été tentée dans le passé et un taux de convergence de O(n⁻²) a été observé pour la variance. Dans le troisième article, nous étudions le prix des options asiatiques lorsque le processus sous-jacent présente une volatilité stochastique. Plus spécifiquement, nous examinons les modèles de volatilité stochastique variance-gamma, Heston ainsi que Ornstein-Uhlenbeck. Nous montrons comment l'application de la méthode array-RQMC pour la détermination du prix des options asiatiques et européennes peut réduire considérablement la variance. L'algorithme t-leaping est utilisé dans la simulation des systèmes biologiques stochastiques. La méthode Monte Carlo (MC) est une approche possible pour la simulation de ces systèmes. Simuler la chaîne de Markov pour une discrétisation du temps de longueur t via la méthode quasi-Monte Carlo randomisé (RQMC) a déjà été explorée empiriquement dans plusieurs expériences numériques et les taux de convergence observés pour la variance, lorsque la dimension augmente, s'alignent avec ceux observés avec MC. Dans le dernier article, nous étudions la combinaison de array-RQMC avec cet algorithme et démontrons empiriquement que array-RQMC fournit une réduction significative de la variance par rapport à la méthode de MC standard.

Keyphrases: Simulation, Quasi-Monte Carlo, Chaînes de Markov, Réduction de variance, Estimation de la densité, Simulation, Quasi-Monte Carlo