（统计学专业论文）基于分位数回归的中国股市量价关系研究.pdf

浙江工商大学硕士学位论文基于分位数l 旦j 归的中国股市量价关系研究 1 6 日至u 2 0 0 8 年1 1 月7 日，收益率对成交量变的更加“敏感 ，其“敏感 度 是上升期的2 倍以上，这从侧面反映了在股价疯狂攀升的时候， 2 0 的情况下，人们是怀疑成交量的，而在下跌期，接近9 0 的情况下， 人们肯定成交量所带来的( 多半负面) 信息；在上升期2 ，2 0 0 8 年1 1 月7 日至u 2 0 0 9 年6 月1 9 日，在4 5 分位点之后无论是增值速度还是增值 方向大盘股和中小盘股都表现出截然相反的态度。大盘股的成交量对 收益率的影响继续延续之前的正相关关系并且其相关系数越往右越 大，而中小盘股的相关系数在此之后逐渐回落，并分别在8 6 与9 7 分位点处下滑为负值。 从国际视角分析。上证综指与深圳成指的值在2 0 ( 包括2 0 分位点) 以左小于零，其余皆大于零；纳斯达克指数、标准普尔5 0 0 指数以及道琼斯指数的值在5 0 分位点以左都小于零，其余皆大于 零，且三个指数的值走势基本相同。这表明，美国的股市通过多年 的发展，已经形成了健康的运行机制，少有人为操纵的痕迹，投资者 多数趋向于价值投资；而中国股市仍属于资金推动型，投资者多属于 短线投机。其次，中美股市之间存在微弱且平稳的联动性。但是，上 证综合指数和美国各项指数的波动主要还是受到其自身历史数据的 影响，与之相比，两国股市的联动性显得微不足道。 关键词：量价关系；分位数回归；上证综指；深圳成指；纳斯达克指 数；标准普尔5 0 0 指数；道琼斯指数 a bs t r a c t a su s u a l ，t r a d i n gv o l u m ea n dp r i c e sa r et h eb a s i ci n f o r m a t i o nw e c a n d i r e c t l yg e tf r o mt h em a r k e t ，r e s e a r c h e sa b o u tt h er e l a t i o n s h i p sb e t w e e n t h e s et w ov a r i a b l e sa leh e l p f u lf o ru st ou n d e r s t a n dm o r ea b o u tt h es t o c k s a n dt h em a r k e t t h i sp a p e rs t u d i e st h er e l a t i o n s h i p r e t u r no fc h i n a ss t o c km a r k e t ；i tw i l l m a i nm e t h o da n dc o m b i n et h es i t u a t i o n b e t w e e nt h et r a d i n gv o l u m ea n d u s eq u a n t i l er e g r e s s i o na st h e o fc h i n am a r k e ta n dt h ef o r e i g n m a r k e t ( u s as t o c km a r k e t ) t o f i n dm o r ei n f o r m a t i o na b o u tt h e r e l a t i o n s h i p so ft r a d i n gv o l u m e sa n d r e t u r n t h ep a p e rc o n s i s t sf i v ec h a p t e r s t h ef i r s tc h a p t e rs u m m a r i z e sa n d g e n e r a l i z e st h ea c t u a ls t u d yd e v e l o p e db yo v e r s e a ss c h o l a r s 砀es e c o n d c h a p t e rw i l li n t r o d u c ea n dd e s c r i b et h eq u a n t i l er e g r e s s i o nw a y a n di t s a p p l i c a t i o n s i nt h et h i r dc h a p t e r , i tw i l la n a l y z et h er e l a t i o n s h i p so f t r a d i n gv o l u m e sa n dr e t u r no ft h r e ed i f f e r e n ts t o c kp l a t e s ( t h a ta r ep l a t e s o fb i g m i d d l ea n ds m a l ls i z ec o m p a n i e s ) o fc h i n am a r k e t i tw i l la l s o a n a l y z ed i f f e r e n ts t a g e st os e em o r ed e e p l y t h e ni tw i l lc o m p a r ec h i n a a n du s am a r k e tt os e ew h e r et h ed i f f e r e n c e sa lea n dw h y t h el a s t c h a p t e ri st h ec o n c l u s i o n f i r s t l yf o ra l lt h e s ed i f f e r e n tp l a t e s ，a f t e r2 5 f r a c t i l e ，r e t u r nr a t e s a n dt r a d i n gv o l u m eh a v ep o s i t i v ec o r r e l a t i o n ；r e t u r nr a t e sg ou pa n dd o w n w i t ht h ei n c r e a s ea n dd e c r e a s eo ft r a d i n gv o l u m e b u ta tt h el e f tt a i l ，t h e c o r r e l a t i o ni sn e g a t i v e a n di na l lf r a c t i l e ，c o m p a r e dw i t ho t h e rp l a t e s ， v o l u m e s i n f l u e n c eo np r i c e sf o rt h ep l a t eo fb i gs i z ec o m p a n i e si ss m a l l e r s e c o n d l y , i nt h es t e a d ys t a g e ，p l a t e so f m i d d l ea n ds m a l ls i z ec o m p a n i e s h a v ea l m o s tt h es a m ev a r i a t i o nr a t e i nb e a rs t a g e ，r e t u r nr a t eo f p r i c e sa r e m o r es e n s i t i v et ot h ec h a n g eo fv o l u m e s i t sa b o u tt w ot i m e sa si nt h e i i i 浙江工商大学硕上学位论文基于分位数回归的中国股市量价关系研究 b u l ls t a g e m o r e o v e r , i nb u l ls t a g e ，c o m p a r e dw i t ho t h e rt w op l a t e s ，p l a t e o fb i gc o m p a n i e sh a sd i f f e r e n tp e r f o r m a n c e i tc o n t i n u e st os h o wp o s i t i v e c o r r e l a t i o n ，b u tf o ro t h e rt w op l a t e s ，t h ep o s i t i v ec o r r e l a t i o ni sg o i n g w e a k e r f r o mt h ei n t e r n a t i o n a lp e r s p e c t i v e ，f lo fss ec o m p o s i t ei n d e xa n d s h e n z h e ni n d e xw e r eu n d e rz e r oa tt h el e f to f2 0 f r a c t i l ea n da b o v ez e r o u n d e ro t h e rs i t u a t i o n t h en a s d a qi n d e x ，s t a n d a r d & p o o r si n d e xo f5 0 0 a n dd o wj o n e si n d u s t r i a la v e r a g ew e r eu n d e rz e r oa tt h el e f to f5 0 f r a c t i l ea n da b o v ez e r ou n d e ro t h e rs i t u a t i o n t h i ss h o w st h a ta m e r i c a n s t o c km a r k e ti su n d e r h e a l t h yo p e r a t i n g m e c h a n i s ma n di sn o t m a n i p u l a t e db yp e o p l e ，i n v e s t o r sm o s t l ym a k ev a l u ei n v e s t m e n t b u t c h i n am a r k e ti ss t i l lp u s h e db ym o n e y , m o s to fi n v e s t o r sa r es p e c u l a t o r s m o r e o v e r , t h e r ei sw e a kc o r r e l a t i o nb e t w e e nc h i n aa n da m e r i c a nm a r k e t ， t h ef l u c t u a t i o no ft h e s et w om a r k e t si sm a i n l yi n f l u e n c e db yt h e i ro w n h i s t o r yd a t a k e y w o r d s ：p r i c e - v o l u m er e l a t i o n ；q u a n t i l er e g r e s s i o n ；s s ec o m p o s i t e i n d e x ；s h e n z h e ni n d e x ；t h en a s d a qi n d e x ；s t a n d a r d & p o o r si n d e xo f 5 0 0 ；d o wj o n e si n d u s t r i a la v e r a g e 浙江工商人学硕上学位论文基于分位数【口l 归的中国股市量价关系研究 目录 摘要i a b s t r a c t i i i 1 绪论1 1 1 选题的背景与意义1 1 2 对已有研究总的回顾。2 1 2 1 成交量与价格变化绝对值关系分析3 1 2 2 成交量与价格变化本身关系分析。5 1 2 3 成交量与股价变化之间的因果关系。7 1 2 4 成交量与条件波动性。8 1 3 本文研究思路与框架9 2 分位数回归的基本思想及其应用1 1 2 1 分位数回归基本思想。1 l 2 2 分位数回归实现的简单介绍1 3 2 3 分位数回归的应用1 4 3 中国各板块量价关系研究16 3 1 数据选取l6 3 2 样本基本统计分析1 6 3 2 1 收益率均值比较18 3 2 2 标准差比较1 9 3 2 3 偏度与峰度分析1 9 3 3 平稳性分析2 0 3 4 实证分析2 4 3 4 1 各板块量价分析2 4 3 4 2 分阶段讨论各板块量价关系2 7 4 中美股市量价关系比较研究3 3 4 1 数据的选用及检验3 3 4 2 实证分析。3 4 4 2 1 中国股市量价关系3 4 4 2 2 美国股市量价关系3 6 4 2 3 中美两市量价关系比较及其互动性3 9 4 3 结论及建议4 6 5 结束语4 8 5 1 关于国内各板块量价关系研究结论4 8 5 2 关于中美量价关系比较研究结论4 9 v 文 基于分位数回归的中国股市量价关系研究 ：5 ：! ； v i 浙江工商大学硕士学位论文基于分位数回归的中国股市量价关系研究 1 绪论 1 1 选题的背景与意义 中国证券市场从成立至今，已经有短短1 8 年的历史，在这过程中，其经济地 位逐渐被人们所认识，这是一个令当今世界投资者瞩目的新兴市场。不管从发行 的证券数量看，还是从沪深两市的成交量看，中国的证券市场都取得了长足发展。 然而，中国股市目前的地位怎样、作用多大、如何评价? 应该客观分析，不应盲 目地人为抬高或贬低中国股市，尤其是在牛市疯狂过后的今天，我们更不应再夜 郎自大、自吹自擂。其实，中国股市还很年轻，还有很长的路要走，因此，我们 要学会珍爱我们的股市，切莫在骄躁的氛围中将中国股市推向歧途。 成交量与股价是股票市场上的两个最为根本的变量。由于现代金融的核心问 题之一就是定价问题，所以对股票市场的研究几乎都是以股价为核心。关于股价 ( 或收益率) 及其波动相互关系的问题已经有大量的研究成果。相比之下，单独 对股票市场上成交量的研究就比较少，这方面的文献资料也比较缺乏。 然而，在现实中成交量却是一个非常重要的变量，它反映了多空双方在某个 阶段的实力对比以及对后市的信心强弱，常常成为人们判断股价走势的一个重要 指标，在2 0 世纪5 0 - - 6 0 年代以后，由于资本市场的发展和有关交易数据的积累， 金融领域的理论与实证研究工作已经从传统的代表性交易者模型转移到了差异 性交易者的交易模型上来了，这种变化使得内在的成交量成为影响资产价格的一 个重要因素。国外研究者已经进行了大量的关于量价关系的研究工作，综合目前 的研究，可以归纳出对量价关系作深入研究至少有以下五个理由： ( 1 ) 通过对量价关系的研究可以更为深入地了解金融市场的微观结构。( 2 ) 量价关系研究对于事件研究法( e v e i l ts t u d i e s ) 有着重要意义。( 3 ) 量价关系的 特征对于确定投机价格的经验分布有决定性的意义。( 4 ) 市场自身行为是技术分 析的聚焦点，而市场自身行为最基本的表现就是价格和成交量。( 5 ) 量价关系的 研究成果对期货市场的研究也有重要的启示。 可见，价格和成交量直观而又及时地描述了市场交易情况，量价关系的研究 对于认识和理解股票本身、股票交易以及股票市场而言都是最为基础也是最为重 要的一个切入点。对于相对历史较短且在特殊国情下产生、发展的中国股票市场 而言，为了对其进行全面深刻地认识和理解，也必定离不开研究量价关系这一重 浙江工商大学硕上学位论文 基于分位数回归的中国股市量价关系研究 要的研究方向，并应该在借鉴国外研究的基础上，注意联系本国市场的特性，发 展全面地揭示本国股市中存在的客观规律。 1 2 对已有研究总的回顾 对于量价关系的研究最早可以追溯到o s b o r n e ( 1 9 5 9 ) 2 1 】，他建立模型并说 明了股价变动是一个扩散过程，其方差取决于交易的次数。这里面已经暗示了在 l ，与i 卸i 之间存在正的相关关系，随后这一关系分别由c l a r k ( 1 9 7 3 ) 【2 2 1 ，t a u c h e n 和p i t t s ( 1 9 8 3 ) 以及h a r r i s ( 1 9 8 6 ) 【2 3 】所证实。然而，通过假设交易均匀地分布 于各时点上，o s b o r n e 可以用时间间隔来重新描述价格过程，而并未直接讨论量 价关系的问题。即便如此，我们仍将其看作是量价关系研究的开始。 对量价关系进行比较早的实证检验是由g r a n g e r 和m o r g e n s t e r n ( 19 6 3 ) 【2 4 】 做的，他们使用1 9 3 9 年到1 9 6 1 年的周数据进行谱分析( s p e c t r a la n a l y s i s ) ，他们 发现在s e c ( 美国证券交易委员会) 成份指数走势与纽约股票交易所的总成交量 之间没有关系。而两支+ 股的数据同样没有量价关系。1 9 6 4 年，g o d f r e y ，g r a n g e r 和m o r g e n s t e r n 利用新的数据序列再次进行了论证，这些数据包括一些个股的每 日交易数据，但是他们仍然没有发现价格和成交量或者价格差分的绝对值与成交 量之间的相关关系。在g o d f r e y 等研究的基础上，y i n 9 2 5 】运用了一系列的z 2 检 验、方差分析和交叉谱分析的方法研究了六年的成交量与股价的日数据序列。股 价由标准普尔5 0 0 指数( 经除息除权调整) 表示，成交量由部分纽约证券交易所 蓝筹股成交量表示。在研究中，他证实美国股市存在“量价齐扬 、“量缩价跌 以及成交量的大幅增加通常伴随着股价的大幅上升或股价的大幅下降的现象。 g a l l a n t ，r o s s i 和t a u c h e n ( 1 9 9 2 ) 【2 6 】指出，之前的许多研究量价关系的文 章都集中在价格变动和成交量当期的关系，尽管一些模型用交叉相关矩阵来暗示 收益与成交量之间的动态关系，但这些研究并没有检验两者之间的因果关系，而 这一检验是非常必要的。随后，h i e m s 扛a 和j o n e s ( 1 9 9 4 ) 2 7 1 用线性和非线性 g r a n g e r 因果检验来研究收益率与成交量变动率之间的动态关系。f o s t e r 和 v i s w a n a t h a n ( 1 9 9 5 ) 设计了一个投机模型，得出成交量和波动性的一个条件异 方差时序。a n d e r s o n ( 1 9 9 6 ) 【2 8 】从微观框架中扩展了一个收益率波动性一成交量 的模型。华仁海和仲伟俊( 2 0 0 2 ) 【1 l 对上海期货交易所金属铜的量价关系进行了 分析。唐齐鸣和张学功( 2 0 0 5 ) 【2 】对内部交易下的中国股票市场的价格和交易量 2 浙江工商人学硕上学位论文基于分位数问归的中国股市量价关系研究 进行了因果关系分析。钱争鸣和郭鹏辉( 2 0 0 7 ) 【3 】在区分收益率与收益率绝对量 的基础上，采用分为回归模型方法对沪市的两家关系进行深入分析。 总结以往的实证研究大致可以分为四类。下面分四小节简要的回顾一下这些 文献。值得注意的是，这里介绍的实证研究中大多数是美国的数据，用美国以外 的数据进行实证研究相对较少。 1 2 1 成交量与价格变化绝对值关系分析 在成交量与价格变化绝对值关系研究中，许多实证结论都说明了“成交量与 股价变动的绝对值之间有正相关关系 。c r o u c h ( 1 9 7 0 ) 2 9 1 发现无论是市场指数 还是个股，每日股价变动的绝对值与每日成交量之间正相关。c l a r k ( 1 9 7 3 ) 【2 2 】 用棉花期货市场日数据发现，价格变动的平方与总成交量有正相关关系。m o r g a n ( 1 9 7 6 ) d o 】用每隔四天的数据以及月度数据对5 1 支股票进行了研究，发现所有 这些股票价格变动的方差与成交量成正相关。w e s t e r f i d d ( 1 9 7 7 ) 3 1 】在3 1 5 支普 通股每日价格变动和成交量组成的样本中也发现了这一关系，同样的，t a u c h e n 和p i t t s ( 1 9 8 3 ) 用国债期货市场日数据也发现了这种关系。e p p s 和e p p s ( 1 9 7 6 ) 【3 2 】用2 0 支股票的交易数据，发现价格变动的样本方差与成交量水平有正相关关 系。w o o d ，m c i n i s h 和o r d ( 1 9 8 5 ) 3 3 1 也发现成交量与用交易间隔度量的股价变 动之间有着正相关关系。j a j n 和j o h ( 1 9 8 8 ) f 矧用每小时的市场指数数据也发现 了近似的相关关系。陈怡玲、宋逢明( 2 0 0 0 ) 4 1 研究发现，日成交量与价格变化 的绝对量呈线性正相关。c h e r t 等( 2 0 0 1 ) 3 5 1 对9 个发达国家和地区股票市场进 行研究也发现了类似的正相关关系。 从这些实证结果中我们可以发现以下三个问题：第一，成交量与价格变化绝 对值的相关关系既存在于股市上也存在于期货市场上；第二，尽管普遍都发现两 者存在正相关，但一些结果表明这种相关关系很弱。第三，在使用日历间隔 ( c a l e n d a ri n t e r v a l s ) 时，量价之间的关系比较明显，而使用交易间隔时则关系 不明显。 对这些现象的理论解释目前主要有四种，信息贯序到达模型；混合分布假设； 理性预期资产定价模型；判断差异模型。 ( 1 ) 由c o p e l a n d ( 19 7 6 ) 3 6 】首先提出的信息贯序到达模型( s e q u e n t i a la r r i v a l o fi n f o r m a t i o n ) 。即市场信息是分步逐渐向外扩散的，每一个交易者接收到信息 后都将根据自己的判断去进行交易。信息使“乐观交易者 和“悲观交易者”分 浙江工商大学硕：卜学位论文基于分位数回归的中国股市量价关系研究 别重新调整自己的需求曲线。这里假设一部分没有接收到信息的交易者不能从已 得到信息的交易者的行为表现上推断出该信息的内容，同时，也不允许卖空交易。 所以当下一个投资者获得信息时的价格变动和成交量取决于两个方面：他获得信 息的方式以及该交易者是乐观者还是悲观者。相似地，所有的交易者都得到消息 后的总成交量取决于达到最终均衡的方式，这是一个随机变量，其期望值等于信 息以各种可能的方式分别传播所产生的成交量的加权平均值。 j e n n i n g s ，s t a r k s 和f e l l i n gh a m ( 1 9 8 1 ) 【3 7 】以及m o r s e ( 1 9 8 0 ) 3 8 】拓展了c o p e l a n d 模型，他们认为在收益率绝对值序列相关时成交量将非常高。j e i l n i n g s 和b a r r y ( 1 9 8 3 ) 1 3 9 1 对信息贯序到达模型又进行了扩展，他们在模型中允许有信息的交 易者可以进行投机交易，投机可以使价格对于新的信息的反映更为迅速，但是它 对成交量的影响还不明确。他们的模型说明了成交量与价格变化绝对值之间的正 相关关系，但样本数据的间隔超过一天时，这种相关关系就不显著了。 ( 2 ) 对于成交量和价格变化绝对值正相关的另一种解释来自于对投机价格 分布的研究。投机性资产价格的每日变动是互不相关而且呈对称分布的，但是这 种分布相对于正态分布有更高的峰度。由c l a r k ( 1 9 7 3 ) 2 2 】提出的“混合分布假 设 ( m i x t u r eo f d i s t r i b u t i o nh y p o t h e s i s ，m d h ) 认为，每日价格变动是取样于一 组具有不同方差的分布。金融资产的收益和成交量是由一个潜在的不可观察的信 息湛充共同决定的，当新的信息流到达市场时，将同时产生收益和成交量的变动。 混合分布假设和信息贯序到达模型的不同点在于，混合分布假设认为所有投资者 同时接受到新的信息，同时做出反应，并进行相应的交易，新的平衡点不需要经 过中间平衡点而在瞬间完成，价格和成交量的调整同步进行；而信息贯序到达模 型认为投资者分步得到信息，不断进行交易，需要经过多个中间平衡点才能到达 最后的平衡点。 ( 3 ) w a n g ( 1 9 9 4 ) 【4 0 】的“理性预期资产定价模型 ( r a t i o n a le x p e c t a t i o na s s e t p n c i n gm o d e l ，r e a p ) 。该模型假设交易者拥有的信息和个人的投资机会都是不 同的，并且交易者无论是否拥有信息都是理性交易的。投资者之间的异质产生了 不同的成交量行为及收益与成交量的动态关系。该模型认为投资者的异质体现在 两方面：不同的投资机会和信息不对称。例如，当一批投资者出售他们的股权来 调整其资产组合时，为了吸引其他投资者购买，股价必然下跌。然而，这时股价 的下降与股票未来的股利没有任何关系，这样当前价格的下降与高成交量增加了 4 浙江工商大学硕士学位论文基于分位数回归的中国股市量价关系研究 未来预期的收益。当信息不对称加剧时，信息缺乏的投资者从信息充足的投资者 手中购买股票时就会要求价格更低一些。这样，这些投资者就可以弥补在私人信 息方面所面临的风险。因此，成交量总是同股价的绝对变化成正比。当信息不对 称程度加深时，这种正相关关系愈加明显。 ( 4 ) h a r r i s 和r a v i v ( 1 9 9 3 ) 4 1 】的“判断差异模型 ( d i f f e r e n c e so f o p i n i o n m o d e l ，d o ) 。他们假定投资者收到共同的信息，但是他们对信息的解释方式不 同，并且都相信自己的解释绝对正确，即投资者是“判断差异 的。h a r r i s 和 r a v i v 将这一点假定为交易者的观点不相同，同时假设交易者对于一项特定的资 产的收益率有着相同的先验看法。当有关这项资产的信息到达时，每个投资者运 用自己的关于信息与资产收益的模型来更新对资产收益的信念。h a r r i s 和r a v i v ( 1 9 9 3 ) 假设投资者可以分为两种类型，他们称之为敏感的投机者和迟钝的投机 者。这两类交易者对于某一信息是利好还是利空的判断是一致的，但他们对哪一 个信息是最重要信息的判断却存在分歧。当他们得到利好( 利空) 信息时，敏感 的投机者预期高收益的概率会增加( 减少) ，而迟钝的投机者则没有反应。因此， 当过去信息的累积冲击是利好的情况时，敏感的投机者会较高地估计资产价值， 并愿意全部持有，但是当过去信息的累积冲击是利空的情况时，迟钝的投机者会 较高地估计资产价值并愿意全部持有。当且仅当累积的信息由利好转为利空或利 空转为利好时，交易才可能发生。这样，h a r r i s 和r a v i v 模型预测股价的绝对变 动与成交量成正相关。 1 2 2 成交量与价格变化本身关系分析 e p p s ( 1 9 7 5 ，1 9 7 7 ) 3 2 1 分别对债券市场和股票市场做了检验，其研究表明： y 和l 卸i 的比值在价格上升的交易中要大一些而在价格下降的交易中该比值要小 一些，即使用日历间隔来衡量v 和l 卸i 也能发现这一现象，而且不必考虑价格的 总体运动趋势。w o o d ，m c i n i s h 和o r d ( 1 9 8 5 ) 3 3 】却发现了相反的现象，即价格 下降时y 和i 卸l 的比值更大一些。s m i f l o c k 和s t a r k s 2 6 1 发现，e p p s 所提到的关系 只有在能够事先区分出信息到达时才能发现，而在其他时段中，他们发现y 和i a p l 的比率在价格上升时比价格下降时更小一些。他们将这种情况归因于正的交易费 用和缺乏信息刺激。j a i n 和j o h ( 1 9 8 8 ) 利用覆盖面较广的市场指数的每小时数 据发现，成交量与价格变动程度成正相关，但成交量对正的价格变动比负的价格 浙江工商大学硕士学位论文 基于分位数i 口j 归的中国股市量价关系研究 变动更敏感。【3 4 l e p p s ，j a i n 和j o h 以及s m i r l o c k 和s t a r k s 的发现暗含着成交量与价格变动本 身之间有正相关关系，而且许多研究者通过直接的检验发现了这种相关性。 r o g a l s k i ( 1 9 7 8 ) 2 7 1 利用1 0 支股票及其认股权证的月度数据发现，价格变动与 成交量存在当期的相关关系而不存在滞后期的相关性。m o r g a n ( 1 9 7 6 ) 和h a r r i s ( 1 9 8 6 ) 也都发现价格变动和成交量之间的正相关关系。1 3 0 需要指出的是，这些研究中许多统计结果发现的相关性是比较弱的，比如， r o g a l s k i 所发现的相关性就比较低：股票数据平均为0 3 9 5 ，认股权证数据平均 为0 3 1 8 。另外，有些结论还认为不存在正相关关系。 许多学者都试图解释这些发现，m o r g a n ( 1 9 7 6 ) 认为成交量与系统风险相 关联，并由此与股票收益率联系在一起。 3 0 j h a r r i s ( 1 9 8 6 ) 指出，如果股票价格 序列的条件均值与信息量成比例，那么混合分布假设也就暗示着y 和i 卸l 存在相 关关系，价格变动的均值与成交量均值从属于同样的参数。但是目前并不清楚这 些联系是如何发生作用的。实际上，m d h 与市场均衡并不一致，因为它意味着 每次信息到达引起的预期价格变动是正值。 e p p s ( 1 9 7 5 ) 曾经建立了一个模型来说明在价格变动为正的交易中成交量要 大一些，而在价格变动为负的交易中成交量较小。他假定投资者可以分为两类 一“牛市投资者 和“熊市投资者 。二者关键的区别是“牛市交易者”在交易 末期对资产的价值更加乐观，而且他们只对利好信息产生反应，悲观的“熊市投 资者只对利空信息反应。在这样的市场中，交易需求曲线仅仅由“牛市投资者 的需求构成，而“熊市投资者 构成了交易供给曲线。e p p s 结合对投资者效用 函数相对合理的假设证明了“牛市投资者 的相对乐观，指出市场需求曲线比供 给曲线更为陡峭。正是因为这一点，成交量与价格正向变动( 当“牛市投资者 需求增加时) 之比，要比成交量与负的价格变动( 当“熊市投资者”的供给上升 时) 之比的绝对值大一点。s m i r l o c k 与s t o c k s ( 1 9 8 5 ) 也曾经使用了该模型，但 产生了较大的问题，因为该模型要求所有的投资者系统地、有选择地忽略相关信 息。这就意味着投资者非理性。在没有其他约束条件时，这个模型还会得出一个 错误的结论：“牛市投资者”对“熊市投资者 手中的股权有一个递增的需求， 导致“熊市投资者的股权将不断的负增长。 j e n n i n g s 、s t a r k s 和f e l l i n g h a m ( 1 9 8 1 ) 【3 刀试图将实际市场的保证金约束和 6 浙江- 丁商大学硕士学位论文基于分位数刨归的中国股市量价关系研究 卖空机制引入c o p e l a n d 的信息贯序到达模型并对其进行扩展，他们提出的理论 与y 和i 卸i 之间的关系相吻合。他们主要的创新之处在于引入了卖空机制，但做 空比做多的成本更高些，这就意味着作为空方的投资者所需求的数量对价格变动 不是很敏感，而作为多方的投资者所需求数量对价格变动的反应要相对敏感。j s f 模型在许多情况下( 并非任何情形下) 都可以说明：当前一个没有信息的投资者 对新信息持悲观态度时的成交量较小，而当该投资者持乐观态度时，成交量会相 对较大。由于价格( 边际水平上) 随着悲观态度下降的幅度大于随着乐观态度上 升的幅度，这就说明了当价格上升时，成交量相对较高，而当价格下降的时成交 量相对较低。 尽管这一结论与y 和i 卸i 的实证关系相一致，但该模型与c o p e l a n d 的模型一 样受到了相同的批评：该模型依赖于不同投资者对信息的不同解释；禁止没有信 息的投资者通过观察处于信息流上游的投资者来获得有价值的信息；而且依赖于 不同类别的投资者的行为差异。 在k a r p o f f 之前，没有文献对期货市场上的y 和l 印i 之间的相关性进行研究， 而期货市场上做多和做空的成本是不同的。因此，k a r p o f f ( 1 9 8 5 ) 】基于做多 和做空的非对称成本建立了一个模型。做空的高成本限制了一些投资者，使他们 无法根据自己的信息采取行动。所以成本效应会减少他们做空的需求，这一效应 降低了该期间交易供给变动的方差，进而产生了这一时段上成交量与价格变动之 间正的协方差。实证结果表明，在股票市场和债券市场上发现的y 和i 别之间的 关系在期货市场中并不存在，这与卖空的高成本假设相一致。 1 2 3 成交量与股价变化之间的因果关系 为了探索成交量与股票价格的内在关系，相关学者进一步考察了量价之间的 动态因果关系。许多理论研究明显地发现了成交量与股票收益之间的动态关系。 这种关系中可能包含着某种因果关系。c a m p b e l l ，g r o s s m a n 和w a n g ( 1 9 9 3 ) f 4 5 】 建立的模型表明伴随着大成交量的股价变动将会出现反转，而这一反转相对于小 成交量的股价变动更不可信。 b l u m e ，e a s l e y 和o h a r a ( 1 9 9 4 ) 4 6 】建立的模型中，交易者可以通过研究过 去的价格和过去的成交量来获得对某一证券的有价值的信息。在他们的模型里， 成交量数据提供了关于过去价格运动的精确信息，这样，市场中利用成交量进行 7 浙江工商人学硕士学位论文基于分位数l 旦j 归的中国股市量价关系研究 技术分析的交易者要比没有利用成交量进行技术分析的交易者表现更好。 w a n g ( 1 9 9 4 ) 和w a n g ( 1 9 9 5 ) 4 7 1 通过分析信息不对称建立了模型，并利用 这一模型分析了成交量和收益率之间的动态关系。他的模型表明成交量可以提供 关于未来预期收益的信息。在他们的研究中，建立了一个股票交易的理性预期模 型，在这模型中投资者对股票的潜在价值有着不同的信息。他们检验了成交量 是如何同信息流入市场相关联的，并且检验了投资者是如何通过交易显示他们的 私人信息的。 c h o r d i a 和s w a m i n a t h a n ( 2 0 0 0 ) 【4 8 】检验了成交量和短期股票收益的可预知 性之间的相互作用。他们发现高成交量股票的每日收益率领导着低成交量股票的 每日收益。他们把这一实证结果归结为：高成交量个股具有对市场信息反应敏锐 的特点。c h o r d i a 和s w a m i n a t h a n 的结论是：“在市场信息传播过程中，成交量具 有重要作用。 1 2 4 成交量与条件波动性 传统的计量经济学模型一般只要求时间序列满足所谓的“同方差性 ，但是 在很多的实际经济现象中，特别是金融收益率时间序列通常都具有方差时变的特 征，即在某一时期其波动剧烈而另一时期波动又相对平缓。这样由传统的计量经 济学得到的统计模型及其统计推断就会产生严重失误，另外这些经济现象还表现 出“高峰厚尾、微弱持久的记忆、波动集群 等现象。另一方面，“风险 作为 金融研究的核心内容其实质就是收益的波动率( v o l a t i l i t y ) ，如何实时地来测量 这种风险波动在金融实务中意义重大。 为刻画时间序列的异方差性这一特性，e n g l e ( 1 9 8 2 ) 4 9 】在对英国通货膨胀 率的波动率的研究中提出的自回归条件异方差( a u t o r c g r c s s i v ec o n d i t i o n a l h e t e r o s k e d a s t i c i t y ，a r c h ) 模型，将方差和条件方差区分开来。a r c h 模型允许 条件方差随时间变化，条件方差表示为过去残差平方的函数。a r c h 模型的优点 在于利用经济变量建立模型时可以同时估计条件均值和方差。b o l l c r s l c v ( 1 9 8 6 ) 在此基础上提出了广义自回归条件异方差( g a r c h ) 模型。 s o g a r c h 模型族 现在被广泛的应用到金融时间序列的预测中，并被认为是描述金融时间序列波动 率的非常好的模型。在条件方差的建模中，存在着与为计量经济时间序列条件均 值的长程依赖性寻找合适的模型的问题相类似的问题。这一现象促使e n g l e 和 b o l l e r s l e v ( 1 9 8 6 ) 提出了单整g a r c h 模型族。与此同时，为了刻画时间序列 浙江工商大学硕士学位论文 基于分位数i 廿j 归的中国股市量价关系研究 受自身方差影响的特征，e n g l e ，l i l i e n 和r o b i n s ( 1 9 8 7 ) 【5 i j 提出了g a r c h - - m 模型。而当需要刻画证券市场中的非对称效应时，n e l s o n ( 1 9 9 1 ) 1 5 2 提出的 e g a r c h 模型能更准确地描述金融产品价格波动的情况。目前越来越多的 g a r c h 模型族的推广模型开始逐渐被应用到金融时间序列的研究中来，并且已 经成为非线性时间序列分析的一个重要研究课题。 l a m o u r e u x 和l a s t r a p e s ( 19 9 0 ) 5 3 1 在条件波动特性中引入当期成交量( 代替 信息到来) 来检验是否仍然存在着g a r c h 效应。他们发现对于个股而言，一旦 当期成交量引入模型中以后，波动性显著下降；c h e n 等( 2 0 0 1 ) 运用e g a r c h 类模型对美国、日本、英国等九个国家的股票市场进行了实证研究，他们认为成 交量包含的某种信息对收益率的波动性有影响作用；赵留彦等( 2 0 0 3 ) 1 5 1 n 样使 用e g a r c h 类模型对我国沪深股市1 9 9 6 年以后的数据进行了实证检验，他们 将成交量引入方差方程中发现，成交量对股价波动没有确定一致的解释作用和先 导作用，不过将成交量划分为预期和非预期部分，发现这两个部分对收益率波动 的影响是有区别的，预期到的成交量变动同股价波动没有明显相关性，而非预期 的部分不但与同期的波动正相关，还可以为下期波动提供预测信息。 1 3 本文研究思路与框架 本文把成交量作为影响股价调整过程的一个重要因素，引用分位数回归方法 ( q u a n t i l er e g r e s s i o n ) 来分析股票市场的量价关系。阐述了不同规模的股票成 交量是怎样影响其收益率，以及中美两市成交量对其收益率的影响差异。本文正 文总共分为5 个部分。 第一部分是绪论部分，主要叙述研究股票市场量价关系的必要性和重要性， 阐述了把成交量作为一种信息来解释股价波动性的现实意义和理论意义。 第二部分是理论和方法部分，首先介绍分位数回归方法的基本思想，然后在 此基础上介绍分位数回归方法相比较其他方法所具有的特质，最后介绍如何用 s t a t a 软件实现分位数回归以及分位数回归在各个领域的应用。 第三部分和第四部分是实证部分。在第三部分，本中首先引用分位数回归方 法来拟合大、中、小盘股的量价关系。考虑到我国股市在1 9 9 6 年底前后实