MRR模型一类正态总体的极大似然估计法及检验
本文关键词:MRR模型一类正态总体的极大似然估计法及检验
更多相关文章: MRR模型 信息参数 流动成本 广义矩估计 极大似然估计
【摘要】:Madhavan等给出了一个著名的价差分解模型:MRR模型.MRR模型利用广义矩方法估计参数,这使得该模型在扩展上受到矩条件限制.考虑到价格演变存在条件异方差现象基础上,本文给出一类极大似然估计方法,使MRR模型在模型扩展中增加的变量不受矩条件限制.以上证180成分股数据作为样本,实证结果表明带限定条件的极大似然估计法准确地捕捉了交易中的信息参数及流动成本,同时在原模型估计及扩展上有很好的稳定性.模型扩展上,进一步检验了交易强度对信息参数的影响.
【作者单位】: 北京化工大学经济管理学院;北京航空航天大学经济管理学院;
【关键词】: MRR模型 信息参数 流动成本 广义矩估计 极大似然估计
【基金】:国家自然科学基金(71371024,71371023) 中央高校基金(ZZ1319)
【分类号】:F224;F832.51
【正文快照】: i引言证券市场的流动性与信息风险一直是证券市场的研究热点.存货模型最早给出买卖价差作为流动性衡量指标的合理解释,具体表现为价差越小’流动性越好.随着信息模型的发展,BaghotW、Copeland等丨2丨和Glosten等丨3丨认为价差中同时含有另外一种成分——信息风险.StollW将买卖
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