双限制Tobit自回归GARCH模型和价格限制下股票日收益率模型估计(英文)

本文提出了一个在价格限制即涨跌停板制度存在的情况下,股票日收益率可能遵循的时间序列模型一双限制Tobit自回归GARCH模型,建立了此模型的最大似然估计法(MLE),用Monte Carlo实验研究了最大似然估计量性质.作为此模型应用,我们对一个上海股市的股票日收益率模型参数进行了估计。

椭球分布和双限制Tobit模型下的风险计量研究

为了控制市场价格过分波动以及在市场发生恐慌时为投资者提供适当的恢复时间,价格涨跌停限制规则存在于许多国家的股票市场中。本文研究了在具有价格涨跌停限制规则下的市场风险的计量问题。利用双限制Tobit模型来描述价格限制,假设潜在资产收益率服从多元椭球分布,采用密度生成函数方法,给出了风险价值和条件风险价值两个风险测度指标的一般显式计算公式,并且特别研究了正态分布、中心t-分布和Logistic分布下的结果。对中国股票市场的实证分析表明,没有考虑价格涨跌停限制来计算风险值时会导致对风险的低估。