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基于涨跌停制度模型及其估计王军伟马歆玮谢欣燕摘要涨跌停制度是中国股市的一大特点该制度将改变时间序列的自相关系数和数据分布特点因而经典时间序列模型类类和类模型不能直接处理涨跌停制度下的金融制度数据由于中国股票市场具有这种限制本文利用了模型来分析股票价格并给出了在涨跌停限制下模型阶数确定方法以及模型参数估计的贝叶斯估计方法最后作为此模型的应用和对比本文用和参数进行比较同时比较了的最大似然估计与贝叶斯估计的优劣结果表明贝叶斯方法稳定且可信引言涨跌停板制度又叫每日价格最大波动幅度限制源于国外早期证券市场
基于涨跌停制度Tobit-AR-GARCH模型及其估计 王军伟 马歆玮 谢欣燕 摘要 涨跌停制度是中国股市的一大特点，该制度将改变时间序列的自相关系数和数据分布特点，因而经典时间序列模型ARCH类、GARCH类和SV类模型不能直接处理涨跌停制度下的金融制度数据。由于中国股票市场具有这种限制，本文利用了Tobit-AR-GARCH模型来分析股票价格，并给出了在涨跌停限制下模型阶数确定方法，以及模型参数估计的贝叶斯估计方法。最后，作为此模型的应用和对比，本文用AR-GARCH和Tobit-AR-GARCH参数进行比较，同时比较了Tobit-AR-GARCH的最大似然估计与贝叶斯估计的优劣，结果
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