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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。
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
【摘 要】
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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
【机 构】
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海纳创业投资管理有限公司
【出 处】
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应用概率统计
【发表日期】
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2004年4期
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