（统计学专业论文）中国股票市场价量关系研究.pdf

摘要 中国股票市场的发展要求我们对市场风险加深认识， 并通过监测 一系列指标的变化状况， 在出现危及市场稳定的异动时， 及时对股票 市场进行适度调控，以保证我国股票市场健康有序的发展。 在现代金融理论中，由 于任何一个因素 ( 外在的和内在的) 对股 票市场的影响最终都必然反映在市场行为中， 因而价格和成交量就成 了描述证券收益和风险特征最基本的变量。 价格和成交量具有容易获 得、易于监测的优点，且如果我们的假设 “ 市场行为涵盖一切信息” 成立， 我们完全可以 根据对股票市场价格和成交量的关系的分析来探 讨风险在股票市场上的表现并进行相关的宏观调控活动。 本文将实证 研究中国 股票市场的价量关系，以 客观揭示价量关系变化的规律性， 在此基础上为市场的监管和政策的制定提供建议。 本文将沿着探讨价 量变化是否存在关系存在什么样的关系一一这种关系的具体表 现形式是怎样的 在市场发展的不同阶段这种关系的表现有何相 同点和区别怎样建立相应理论模型对上述结论做出解释提 出政策建议的思路来开展我们的研究。 根据以上研究思路，本文的主要内容分为五个部分: 第一部分为导论， 总结了国外学者关于价量关系的研究成果， 对 国内 现有的关于价量关系的文献进行评述， 指出到目 前为止， 国内的 研究方法都较为单一， 且大都立足微观， 尚未有文献能站在市场监管 者角度进行研究， 回答关于量价关系的几个问 题: 中国股票市场价量 关系在发展过程中是否存在结构上的差异?中国股票市场的价量关 系是否是股票市场风险的一个较好反应?是否能建立一个良 好的理 论模型 对中国股票市场的价量关系 进行解释和分析? 如何运用价量 指标对股票市场的运行情况进行监测并在此基础上提出 政策建议和 监管意见?因此， 本文希望能通过对上海股票市场价量关系的 研究， 对以 上问 题作出回答。 第二部分为数据描述及基本检验。 在这一部分中， 我们首先定义 了 有关价量的基本指标 ( 上证指数收盘价和成交量) 和派生指标 ( 收 益率、成交率及成交率变动) ， 对所有指标进行描述性分析并检验其 单位根。 发现在涨跌停板制度实施前， 涨跌停板制度实施后到证券法 实施前， 证券法实施后这三段时期内， 各个指标表现出 较大的差异性， 我们认为在这三段中， 我国股票市场发生了结构性的 变化， 因此在后 面的 研究中， 我们将分段讨论量价关系的表现。 单位根检验得到的结 果是上证指数收盘价是非平稳的， 成交量在时段二是非平稳的， 除此 之外， 其他各个变量在各期均平稳。 由于我们将要讨论的是股票市场 价量的动态关系， 我们选用了上证指数收益率 ( 反应价格波动) 和成 交率变动( 反应成交率的波动) 两个变量作为分析股票市场波动的基 本变量。 对上证指数收益率与成交率变动采用基于v a r模型的格兰 杰因果关系检验， 得出结论上证指数收益率与成交率变动之间互为格 兰杰因果关系， 且这种因果关系在全时段和各分时段都表现得非常显 著。 第三部分是实证过程及结果。 为了 进一步考察上证指数收益率与 成交率变动之间关系的具体表现形式， 我们采用动态向量自回归模型 对全时段和分阶段上证指数收益率与成交率变动两个变量的数据进 行估计和拟合， 并在此基础上利用脉冲响应函数和方差分解方法对模 型中变量的关系进行说明，得到以 下结论: 对全时段来说， 7 阶的向 量自 回归模型能较好的刻画成交率波动和上证指数收益率的关系; 成 交率变动和收益率都对自 身有更强的脉冲响应， 但同时也会受对方一 定的影响; 它们的脉冲响应都在逐期减弱， 并于9 个交易日 后逐渐消 失。 这说明指数收益率和成交率变动对于彼此的 冲击， 都能在9 个交 易日内消化掉， 系统具有一定的 稳健性。 将上证指数按发展阶段进行 分 段研究， 得出以 下结论: 在时段一， 收益率和成交率变动都非常 大， 且对对方冲击的响应程度也非常强，受到冲击以 后大约需要 1 0 个交 易日 才能将冲击消化掉。 在时段二， 收益率和成交率变动的振幅均大 幅减小， 其对对方冲击的响应程度也有所减弱， 受到冲击后需要8 个 交易日 就能将冲击吸收掉。 在时段三， 收益率与成交率变动之间的脉 冲响应继续减小， 对于冲击仅需要6 个交易日 去消化， 但收益率和成 交率变动的振幅却较时段二有所增大。 第四部分是系统建模及仿真过程。 我们认为， 收益率和成交率变 动之间存在正反馈和负反馈机制的共同作用， 正反馈使得市场变动加 剧， 负反馈使得市场稳定。 当成交率在一定范围内波动时， 由于市场 内部的负反馈机制，收益率与成交率之间将存在一种动态的稳定关 系;当成交率的变动超过一定范围( 我们称之为阀值) 后，正反馈机 制将发生作用。 正反馈作用将使市场的成交率急剧放大， 从而引起收 益率的 猛烈变化， 这个时候市场将孕育巨大的风险， 市场监管机构应 该尽量防范这种情况的出现。 从这样的基本理论出发， 我们建立了股 票市场的闭环反馈模型来对价量关系作出理论上的分析， 对上证指数 收益率和成交率波动模型中的线性系数采用系统辨识方法进行识别， 并对收益率和成交率波动的脉冲响应进行仿真， 发现此系统模型与上 述统计方法得到的结果有较好的一致性， 说明通过此模型， 我们可以 对市场有更进一步的认识和了解， 并可以对股票市场风险的进行监测 和控制。 第五部分， 总结实证分析和系统建模与仿真的结论， 并根据结论 对我国股票市场成立 1 3 年以 来的监管政策分阶段作出评价，对于未 来的市场监管和政策制定提出建议。 我们的研究结果较好的回答了在 导论中 提出的几个问 题: 上海股票市场价量关系在发展过程中的确存 在结构上的差异; 上海股票市场的价量关系能够较好的反应股票市场 风险; 我们可以通过建立动态价量关系的系统模型对上海股票市场的 风险进行监测 ( 当然，模型参数的辨识还需要研究者的继续努力) 。 我们认为对市场行为不监测或是虽监测但不对市场进行监管， 会造成 整个市场频繁巨幅的波动， 增大股票市场风险; 对股票指数进行监测， 并将股票指数的稳定作为监管目 标，只能使市场表面上看来风平浪 静， 却并未触及危及市场稳定发展的内因， 不能从根本上促进市场健 康、 稳定的发展; 只有从引致市场波动的根源出发， 建立良 好的市场 秩序， 完善监管手段， 才能引导市场良胜地发展。 在现阶段我国股票 市场的监管问 题上， 我们应该关注股票市场价量 ( 特别是以 前一度被 监管机构遗忘的成交量) 的指标; 保证政策的连续性和稳定性; 在新 制度和新政策出台前先评估其可能对市场带来的波动并制定相应对 策;完善信息披露制度;发展机构投资者。 本文可能的创新有: 1 、在研究角度上: 以 往的学者进行价量关系研究， 都立足于微观， 从技术分析角度来对价量关系进行研究， 籍此探讨技术分析的有效 性， 而本文站在宏观角度， 研究我国股票市场上市场指数与成交量之 间的内在联系，目 的在于通过研究， 及时发现危及市场稳定的异动的 蛛丝马 迹， 为股票市场的监管和政策的制定提供有益的思路。 因此本 文在选题上可以提供给研究者一个研究价量关系的全新视角。 2 、在研究对象上，本文认为中国股票市场发展的 t o 余年间，各 阶段量价关系存在结构性变化， 因此充分考虑中国股票市场发展的实 际情况， 分阶段讨论价量关系在上海股票市场不同时期的表现， 得到 各阶段价量的动态关系确实存在很大差异， 比以往不分段的研究更为 合理，结论更有说服力。 3 、在研究思路上，突破了国内传统的实证分析与理论分析的界 限， 在分析中使用实证分析作为理论分析的支持， 而理论模型反过来 又从系统原理出发应证实证分析结果。解决了实证分析缺乏理论支 持， 不适用于政策分析的缺点， 也为今后发展动态价量模型并利用该 模型对未来的市场运动趋势进行预测和监管建立了良 好的平台。 4 、在研究方法上，使用了v a r模型作为研究动态价量关系的主 要方法， 应用了与之配套的脉冲响应函数及方差分解方法， 较好的刻 画了上海股票市场的动态价量关系。 在理论分析上， 本文还从系统理 论出发，创新地运用反馈思想建立股票市场价量关系的动态系统模 型， 并对模型的线性参数采用系统辨识方法进行了识别， 在此基础上 对上证指数收益率和成交率变动的脉冲响 应进行仿真， 对上海股票市 场价量关系的表现特征和演变规律进行了 深入研究。 5 、在研究结论上，给出了 上海股票市场动态价量关系的v a r模 型，以 及运用反馈理论建立的上海股票市场动态价量关系系统模型， 将采用v a r模型得出的脉冲响应结果与对上海股票市场动态价量关 系系统模型进行仿真得出的脉冲响应结果进行比较， 证明运用反馈理 论建立的 动态价量关系模型能 够很好地揭示我国 股票市场价量关系 的内在规律，在此基础上对我国股票市场的监管提出了建议。 本文从我国股票市场监管者的角度出发，采用、 ba r模型考察了 我国上海股票市场的动态价量关系， 并在此基础上运用反馈理论构建 了上海股票市场动态价量关系系统模型， 研究了上海股票市场动态价 量关系的内 在成因和演变规律， 主要观点是: 上海股票市场的价量关 系在不同阶段确实存在结构上的差异; 上海股票市场的价量关系能够 较好的反应股票市场风险; 我们可以通过建立动态价量关系的闭环反 馈模型对上海股票市场的风险进行监测。 本文通过研究， 说明了价量 关系在不同时段产生不同表现的原因， 从而对上海股票市场价量关系 有了更深刻的认识， 有助于现实中的股票市场监管者更加有效地利用 价量指标监测市场状况， 完善监管手段， 建立良 好的市场秩序， 引导 市场的良 性发展。 关键词:上证指数 关系检验 负反馈， ， 成交率变动， 收益率，单位根检验， 格兰杰因果 ， 向量自 回归， 脉冲响应函数， 方差分解， 正反馈， 系统建模，闭环反馈模型，参数辨识，系统仿真 ab s t r a c t t h e d e v e l o p m e n t o f c h i n a s s t o c k m a r k e t , r e q u i r e s a b e tt e r u n d e r s t a n d i n g a b o u t t h e r i s k s i n s t o c k m a r k e t . w h e n c r i s e s o r u n u s u a l c h a n g e s a p p e a r i n t h e m a r k e t , w e w o u l d -b e a b l e t o m o n it o r a s e r i e s o f c h a n g i n g i n d e x a n d t h u s p r o p e r l y r e g u l a t e a n d c o n t r o l t h e s t o c k m a r k e t in o r d e r t o g u a r a n t e e a n o r d e r l y a n d h e a l t h y d e v e l o p m e n t o f t h e s t o c k m a r k e t . i n m o d e rn fi n a n c i a l t h e o r i e s , a l l e l e m e n t s ( b o t h e x t e r n a l a n d i n t e rna l) h a v e e ff e c t s o n t h e s t o c k m a r k e t , w h i c h i s i n e v i t a b l e t o b e r e fl e c t e d i n t h e m a r k e t b e h a v i o r s . s o , t r a d in g v o l u m e a n d v o l a t i l ity t u rn o u t t o b e t h e b as i c v a r i a b l e s t o d e s c r i b e t h e s e c u r i ty r e t u r n s a n d r i s k f e a t u r e s . t r a d i n g v o l u m e a n d v o l a t i l i ty h a v e t h e a d v a n t a g e s o f b e i n g e a s y t o o b t a i n a n d m o n i t o r . i f w e p o s t u l a t e m a r k e t b e h a v i o r s r e fl e c t - a l l i n f o r m a t i o n , w e c a n d i s c u s s w h a t r o l e s r i s k p l a y s in t h e s t o c k m a r k e t a c c o r d i n g t o t h e a n a l y s i s o f t h e r e l a t i o n b e t w e e n t r a d i n g v o l u m e a n d v o l a t i l i t y . a n d m a c r o - r e g u l a t io n c a n a l s o b e a d o p t e d a c c o r d i n g t o t h e r e l a t i o n . t h i s p a p e r r e s e a r c h e s t h e r e l a t i o n b e t w e e n t r a d i n g p r ic e a n d v o l u m e i n c h i n a s t o c k m a r k e t ; o b j e c t i v e l y r e v e a l t h e r e g u l a r c h a n g e s b e t w e e n t h e m . o n t h i s b a s e , s u g g e s t i o n s c a n b e p u t f o r w a r d f o r m a r k e t s u p e r v i s i o n a n d p o l i c y e n a c t m e n t . t h i s p a p e r i s o r g a n i z e d w i t h t h e f o l l o w i n g l o g i c : f i r s t l y , w h e t h e r t h e r e l a t i o n s h ip b e t w e e n t r a d i n g p r i c e a n d v o l u m e e x i s t s o r n o t ; s e c o n d l y , w h a t r e l a t io n e x i s t s ; t h i r d l y , h o w d o e s t h e r e l a t i o n e m b o 办; f o r th l y , w h a t a r e t h e s i mi l a r i t i e s a n d d i ff e r e n ces b e t w e e n t h e e mb o d i me n t s i n d i ff e r e n t m a r k e t d e v e l o p m e n t p e r i o d s ; f i ft h l y , h o w t o e s t a b l i s h r e l a t i v e t h e o ry a n d m o d e l t o e x p l a i n t h e c o n c l u s i o n d r o w n a b o v e ; a n d f in a l l y t h e p a p e r p u t f o r w a r d t h e s u g g e s t i o n f o r p o l i c y e n a c t m e n t . a c c o r d i n g t o t h e r e s e a r c h c l u e m e n t i o n e d a b o v e , w e f i r s t l y c a r ry o u t d e s c r i p t i v e a n a l y s i s a b o u t a l l o f t h e t r a d i n g p r i c e a n d v o l u m e i n d i c e s a n d t e s t t h e u n i t r o o t . e v e ry i n d e x s h o w s g r e a t d i f f e r e n c e s in t h r e e d i ff e r e n t p e r i o d s -t h e p e r i o d b e f o r e t h e l i m i t o f h i g h s a n d l o w s p r a c t i c e s ; t h e p e r i o d a ft e r t h e l i m i t s o f h i g h s a n d lo w s p r a c t i c e s , b u t b e f o r e t h e s e c u r i t y l a w i s e n f o r c e d ; a n d t h e p e r i o d a ft e r t h e e n f o r c e m e n t o f t h e s e c u r i ty l a w . s o , w e c a r r y o u t t h e r e s e a r c h p e r i o d b y p e r i o d . t h e r e s u lt o f u n it r o o t t e s t s h o w s t h a t b o t h t h e r e t u rn r a t i o a n d t r a d i n g v o l u m e a r e s t a t i o n a ry . a s f o r t h e s h a n g h a i i n d e x r e t u r n r a t i o ( s i r r ) a n d v o l u m e r a t i o v o l a t i l i ty ( v r v ) , w e a p p l y g r a n g e r c a u s a l i ty t e s t b a s e d o n t h e v e c t o r a u t o - r e g r e s s i o n m o d e l . i n t h e e n d , s u c h c o n c lu s i o n i s d r a w n t h a t g r a n g e r c a u s a l 勺e x i s t s b e t w e e n s i r r a n d v r v , a n d s u c h c a u s a l i ty i s s u b s t a n t i a l i n b o t h t h e w h o l e p e r i o d a n d t h e i n d i v i d u a l p e r i o d s . i n o r d e r t o f u r th e r i n v e s t i g a t e t h e s p e c i f i c e m b o d im e n t o f t h e r e l a t i o n b e t w e e n s i r r a n d v r v , w e a p p l y t h e v a r m o d e l , i t s d e r i v a t i v e i m p u l s e a n d v a r i a n c e d e c o m p o s i t io n m e t h o d s t o c a r ry o u t o u r a n a l y s i s . f o r t h e w h o l e p e r i o d , v a r i l l u s t r a t e s t h a t s e v e n - s t a g e l a g g e d v a r e x p l a i n t h e r e l a t i o n b e t w e e n s i r r a n d v r v b e tt e r . t h a t i s t o s a y , t h e m u t u a l e ff e c t r e l a t i o n b e t w e e n s i r r a n d v r v i n 7 t r a n s a c t i o n d a y s i s s t a t i s t i c a l l y s u b s t a n t i a l . t h e r e s u l t o f i m p u l s e r e s p o n s e f u n c t i o n s h o w s , i n t h e f i r s t p e r i o d , t h e s h o c k fr o m v r v h a s a c e r ta in d e g r e e o f e ff e c t o n t h e s i r r . f r o m t h e s e c o n d p e r i o d , t h e s h o c k fr o m v r v h a s a c e r t a i n d e g r e e o f e ff e c t o n t h e s i r r , b u t t h e s i r r h a s a s t r o n g e r s e l f - i m p u l s e r e s p o n s e . h o w e v e r , i m p u l s e r e s p o n s e f o r b o t h v r v a n d s i r r s e r i e s i s g r a d u a l l y w e a k e n e d in t h e t h r e e p e r i o d s a n d e v e n t u a l l y d i s a p p e a r s i n n i n e d a y s , w h i c h i l l u s t r a t e s t h a t t h e m u t u a l i m p a c t s b e t w e e n s i r r a n d v r v c a n b e a b s o r b e d i n 9 d a y s a n d t h e s y s t e m i s r o b u s t . f r o m t h e r e s e a r c h a b o u t s h a n g h a i i n d e x i n d i ff e re n t d e v e l o p m e n t p e r i o d s w e c a n d r a w t h e f o l l o w i n g c o n c l u s i o n : i n p e r i o d o n e , c h i n a s s t o c k m a r k e t i s e x t r e m e l y u n r e g u l a t e d . s i r r a n d v r v a r e v e r y h i g h , a n d t h e r e s p o n s e s t o t h e s h o c k s a r e s t r o n g . t e n d a y s a r e n e e d e d b e f o r e t h e y c o m p l e t e ly a b s o r b t h e s h o c k s . t h e m a r k e t i s e x t r e m e l y u n s t a b l e . i n p e r i o d d a i l y t w o , t h e l i m i t s o f h i g h s a n d l o w s b e g i n t o p r a c t i c e . t h e s w in g s o f v r v t h u s d e c r e a s e . t h e i r r e s p o n s e s t o m u t u a l i m p a c t s a r e c o n t r o l l e d i n a w e a k l e v e l . o n l y e i g h t t r a n s a c t i o n d a y s d o e s i t n e e d t o a b ., a r b t h e s h o c k s . i n p e r i o d t h r e e , t h e e n f o r c e m e n t o f n e w s e c u r i ty l a w p r o m o t e s t h e m a r k e t f u r t h e r u n d e r r e g u l a t i o n . t h e im p u l s e r e s p o n s e b e t w e e n s i r r a n d v r v c o n t i n u e t o d e c r e a s e . o n l y s ix d a y s d o e s i t n e e d t o a b s o r b t h e s h o c k s . i n t h e e n d , w e u s e t h e c o n t r o l e n g i n e e r in g m e t h o d s t o s e t a c l o s e d - l o o p f e e d b a c k m o d e l f o r a c a p i t a l m a r k e t . s y s t e m i d e n t i f i c a t i o n m e t h o d i s u s e d t o i d e n t i f y t h e p a r a m e t e r s i n t h i s s y s t e m m o d e l . w e s i m u l a t e t h e i m p u l s e r e s p o n s e s o f s y s t e m o u t p u t s : s i r r a n d v r v , a n d fi n d t h i s s y s t e m m o d e l i s w e l l c o n s i s t e n t w i t h t h e r e s u l t s r e a c h e d饰 t h e s t a t i s t i c a l m e t h o d m e n t i o n e d a b o v e . i t s h o w s t h a t t h i s m o d e l c a n b e a p p l i e d i n t h e s t o c k m a r k e t t o m o n it o r r i s k s , a n d a c c o r d i n g t o w h i c h , a s e r i e s o f p o l i c i e s c a n b e p u t f o r w a r d . a t t h e s a m e t i m e , i t i s w o r t h n o t i n g b e c a u s e s o m e n o n - l i n e a r v a r i a b l e i n t h e m o d e l c a n n o t b e i d e n t i f i e d , t h e mo d e l c a n n o t b e u s e d t o p r e d i c t . h o w e v e r , i t p o i n t s o u t t h e r e s e a r c h d i r e c t i o n f o r u s . k e y w o r d s : v o lu m e v o l a t i l i ty r a t i o , s h a n g h a i i n d e x r e t u rn , u n it r o o t t e s t , g r a n g e r c a u s a l i ty t e s t , v e c t o r a u t o - r e g r e s s i o n , i m p u l s e r e s p o n s e f u n c t i o n , v a r i a n c e d e c o m p o s i t i o n , p o s i t i v e f e e d b a c k , n e g a t i v e f e e d b a c k , s y s t e m m o d e l i n g , c l o s e d - l o o p f e e d b a c k m o d e l , p a r a m e t e r i d e n t i f i c a t i o n , s y s t e m s i mu l a t i o n . 西南财经大学 学位论文原创性及知识产权声明 本人郑重声明: 所呈交的学位论文， 是本人在导师的指导下， 独 立进行研究工作所取得的成果。 除文中已经注明引用的内容外， 本论 文不含任何其他个人或集体己 经发表或撰写过的作品成果。 对本文的 研究做出重要贡献的个人和集体， 均已在文中以明确方式标明 学位论文引起的法律结果完全由本人承担。 本学位论文成果归西南财经大学所有。 特此声明 学位论文作者签名: 。 因本 周静 2 0 0 4 年 4 月2 4日 第一章 导 论 1 . 1 研究意义 中国股票市场的发展要求我们对市场风险加深认识， 并通过监测 一系列指标的变化状况， 在出现危及市场稳定的异动时， 及时对股票 市场进行适度调控，以保证我国股票市场健康有序的发展。 在以 往讨论证券风险的文献里， 学者对风险的讨论都侧重于将风 险通过不同的方法进行量化， 比 如建立风险评估系统， 对证券风险进 行评级; 或是采用经济计量评估法， 以 证券投资收益率方差等指标计 量风险， 建立市场风险模型来刻画风险; 或是从风险的来源将风险化 为几类，从来源的角度监测风险等。这些量化风险的过程耗时耗力， 其准确性如何无法有效评判。 且由于设计的风险指标几乎都无法直接 观测，采用它们作为市场监管指标也不太可行。 我们知道， 在一个股票市场上， 对于投资者来说， 风险是指其投 资 遭受损失的可能性。 而对于市场的监管者来说， 风险更侧重于指危 及市场稳定的情况。 如何选择更为简单的指标， 更为直观的监测风险， 并为股票市场的监管提供可操作性的建议就成了本文研究的出发点。 在现代金融理论中，由于任何一个因素 ( 外在的和内 在的) 对股 票市场的影响最终都必然反映在市场行为中， 因而价格和成交量就成 了描述证券收益和风险特征最基本的变量。 价格和成交量具有容易获 得、易于监测的优点，且如果我们的假设 “ 市场行为涵盖一切信息” 成 立， 我们完全可以 根据对股票 市场价格 和成交 量的关 系的 分析来探 讨风险在股票市场上的表现并进行相关的宏观调控活动。 本文将实证 研究中国 股票市场的价量关系，以 客观揭示价量关系变化的规律性， 在此基础上为市场的 监管和政策的 制定提供建议。 本文将沿着探讨价 量变化是否存在关系存在什么样的关系一一这种关系的具体表 现形式是怎样的在市场发展的不同阶段这种关系的表现有何相 同点和区别一一怎样建立相应理论模型对上述结论做出解释提 出 政策建议的思路来开展我们的 研究。 对股票市场价量关系 的研究主要集中 在成熟的股票市 场中， 而 在我国价量关系虽然在投资实务界方面有广泛的应用， 但在学术界却 还很缺乏专门研究。 在中国股票市场投资界广泛流传着华尔街的两句 谚语: “ 成交量领先并推动着股价”和 “ 牛市成交量大，熊市成交量 小” 。若将这两句话转译成学术语言，第一句话隐含着成交量和价格 变化是正相关关系， 量是价的先行指标; 第二句谚语则意味着股价的 变动引起了成交量的变化。从中国股票市场运行 1 3 年的表现看，每 次股指波峰几乎都是成交量的波峰， 而每次股指波谷几乎都是成交量 波谷， 价涨量增， 价跌量减， 这也显示出股指和成交量变化之间有强 烈的依存关系。 3 000000 5 000000 2 000000 0 2500 2000 门si x i 1 000 500 0 500 1000 1500 2000 2500 图1 . 1上证指数 ( p t ) 与成交量 ( v ) ( 1 9 9 3 0 1 0 4 - 2 0 0 3 1 2 3 1 ) 在现代金融理论中， 成交量和波动是描述证券收益和风险特征的 最 基 本 变 量， 股票 市 场 价量 关 系 ( t r a d in g p r i c e a n d v o l u m e r e l a t i o n s h ip ) 研究的主要目的就是探索上述两者之间存在着怎样的统计表现性特 征和内在规律性联系。 在当代资本市场研究中， 价量关系一直受到学 ， 本文中的 价t关系界定为股票指数与成交量，以 及它们的派生指标 ( 包括收益率、 收益率波动、成交率、 成交率变动等一系列相关指标)之间的关系，但不包括以 股票市场的 交易成本、中间商的定价行为所涉及 的 价格表现与成交i变化关系。也即是说，本文只 研究作为r39市场自 身行为的价t变化关系。 术界和证券业界的广泛关注， 具有重要的学术地位和研究价值， 原因 主要在于: 第一， 技术分析主要聚焦于对市场自 身行为的分析， 而市 场行为又最直接表现为成交量与价格两大要素， 因此价量关系的存在 与否和联系规律直接决定了技术分析的存在价值和有效性; 第二， 证 券收益率等金融时间 序列数据的偏态、 异方差和自 相关等非线性统计 特征已 受到理论界的日 益关注， 而利用非线性因果分析等方法考察收 益率和成交量的联合动态关系， 将为进一步认识收益率的非线性分布 提供重要的研究途径。 中国股票市场作为在复杂历史背景下建立并迅速成长的新兴资 本市场， 其发展具有不同于国外发达股票市场的鲜明特点， 为中国股 票市场价量关系的 研究提供了 丰富的 研究背景和理论平台。 本章尝试 对我国各阶段股票市场的价量关系进行全面的研究和比 较分析， 并建 立基于正反馈理论的系统模型， 运用仿真技术对此进行验证， 以期对 股票市场未来的波动风险进行预测， 对股票市场监管和政策制定有所 帮助。 1 . 2 文献回顾 金融经济学者研究价量关系同期关系的文献很多， 学者们分别从 股价指数和总的成交量; 股价绝对变化和成交量; 股价变化的方差和 成交量;指数收益率波动和成交量等多个角度进行了 研究。 早期， g r a n g e r 和mo r g e n s t e rn曾 做过价量关系的实证研究， 他们 采用谱分析方法分析了 1 9 3 9 -1 9 6 1 年的周数据，但没有发现证券交 易成分价格指数和纽约证券交易市场上的成交量总水平有任何联系。 来自 两个相互独立的股票市场上的数据同样没有价量联系。1 9 6 4 年， g o d fr e y , g r a n g e r 和m o r g e n s t e rn又从 其 他 几 个 市场的 数据 ( 包括 交 易的日 数据和日 成交量) 中得到了 新证据。 但他们仍没能发现价格或 绝 对价 差 与 成 交 量 之间 有 关系。 但g o d fr e y , g r a n g e r 和m o r g e n s t e rn 发现日 成交量与每日 最高最低价之差存在正相关关系。 后来的研究也 证实了日 成交量数据与日 开盘价和收盘价差值的平方存在显著关系。 三人将这种相关关系规因于止损指令以 及市价买入指令等这些机构 因素，他们在价格偏离其当前的平均值的时候增加了成交量。 早期的价量关系研究主要集中于收益率和成交量之间的同期关 系 ( c o n t e m p o r a n e o u s r e la t i o n s h ip ) ， 最 具 代表性的 观点有两 种: 一是 c o p e l a n d ( 1 9 7 6 ) 提出的 信息 顺序到 达 模型 ( s e q u e n t i a l i n f o r m a t i o n f l o w m o d e l ， 即s i f 模型 ) ， 该 理论 认 为 信息 在 股票市 场的 传 播遵 循 从 个别 投资者到全体投资者的逐步扩散过程， 在经历一系列过渡性均衡状态 后， 最终达到信息为全体投资者完全吸收的均衡状态。 正是由于信息 传 播的 顺序性， 成 交量数据将可能具 有对当 期股票收益率 ( 绝对 值) 的 预 测能 力，同 理， 股票收益率 数据 ( 绝 对值) 也可 预测当 期的 成 交量; 二 是c l a r k ( 1 9 7 3 ) 提出 的 混 合 分 布 模 型 ( m ix t u r e o f d i s t r ib u t io n s m o d e l s , 即m o m模型 ) ， 该 理论认为， 市 场中 存在着一 种反映 信息 在市场 传 播速度的潜在性因素， 该因素同时影响着股票价格和成交量， 并引起 了 两者同 期变动， 并导致了收益率和成交量之间的正相关关系。 在上 世纪7 0 到8 0 年代， 出现了大量将上述理论应用于各国股票市场中静 态价量关系检验的实证研究， 这些检验都一致性地证明了成交量和价 格变动在同期具有正相关关系。 k a r p o ff ( 1 9 8 7 ) 总 结到， 以 上 研究 有两 个共同 结 论: 第一， 成 交 量和股价变化 ( 收益率)是正相关的; 第二， 成交量和股价的绝对变 化是相关的。 k a r p o ff 并在系统回 顾了 价量关系后概括了四 点: 第一， 价量之间的真实关系将有助于人们对股票市场微观结构和信息流动 机制的理解; 第二， 在进行事件研究时， 结合价量信息对推断结论有 更大的贡献; 第三， 价量关系在研究股价的分布状态时具有决定性的 作 用; 第四， 价量关系的 研究有助于加深对期货市场的 理解。 k a r p o ff 和 g a l l a n t ( 1 9 9 2 )都指出，这以 前的研究都集中在价格变化和成交 量 的 同 期 关 系 上。 c h o r d ia ( 1 9 9 9 ) 研 究了 成 交 量 和股 票收 益的 短 期 预 测 性， 他发现具有较大成交量的股票， 其收益率将引导具有较小成交量 股票的收益率的变动， 他们将这种现象归因于高成交量的股票对市场 范围内的 信息的反应更加迅速， 并总结出 成交量在传递市场范围的信 息方面扮演着重要角色。 进入9 0 年代后，价量关系研究的主流逐渐转移到了收益率和成 交 量 之间 的 动 态关 系 ( d y n a m i c r e la ti o n s h ip ) 上， 主 要 研究 路 径 有 两 条: 一是从线性和非线性因果检验的角度研究成交量与收益率的动态关 系， 如t a u c h e n 和p i d s ( 1 9 8 2 ) 研究了 投机市场上股价变化的波动与 成交量的 关系， g a l l a n t , r o s s i 和t a u c h e n ( 1 9 9 2 ) 应用非线性脉冲响 应 函 数 检 验了s s m i r l o c k 和 s t a r k s ( 1 9 8 8 ) 研究发现了 纽约 市场价 格变化的 绝对值与 成交量存在 滞后关系。二是从信息经济学的角度来解释价量间的动态关系，如 d e l o n g ( 1 9 9 0 ) 提出 的 噪声 交易 模 型 认为 股票 价 格的 变 化率 在短 期 表 现出正的自 相关， 而在长期表现为负的自 相关。 原因在于， 噪声交易 者并不是以 基本信息为其交易决策的基础， 所以 他们给短期的 股价带 来了 暂时性的错误定价因素。 这些短期因素在长期中相互抵消了。 而 从成交量到价格变化率的正向因果关系是由于噪声交易者的交易策 略导致了 股价的波动。 从价格变化率到成交量的正向因果关系是由 噪 声交易者对股票价格变化的正反馈交易策略造成的， 即交易决策以过 去 股票 价 格的 变 动为 基 础。 b lu m e , e a s l e y 和 o h