交易量与股票预期收益

交易量与股票预期收益第一页，共22页。研究背景与意义成交量及其市场含义量价关系的理论模型与研究综述中国股市波动性与交易量关系结论第二页，共22页。研究背景与意义

股票市场上的两个最为根本的变量是股价与成交量。但是由于现代金融的核心问题之一就是定价问题，对股票市场的研究几乎都是以股价为核心，对于股价(或收益率)及其波动性相互关系的问题已经有了大量的研究成果。相比之下，对股票市场上成交量与股票价格的研究就比较少，关于这方面的文献资料也相对缺乏。在比较成熟的资本资产定价模型(CAPM)和套利定价模型(APT)中也没有包含对成交量的研究。资本资产定价模型和套利定价模型都认为在均衡状态下不存在交易量。从这两个模型中似乎可以得出这样的结论:在有效市场上，交易量不会存在，在非有效市场上，交易量也只不过是市场噪声的代表，即交易量所包含的信息己经全部包含在价格序列中。第三页，共22页。研究背景与意义

因此我们只需对价格序列进行分析，对交易量序列进行分析或者将交易量纳入我们的分析范围就是多余的工作。而实际上，交易量也是被众多交易者用于分析股票市场价格走势的一个重要指标，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，是人们判断股价走势的一个重要指标。20世纪50-60年代以后，由于资本市场的发展和有关交易数据的积累，金融领域的理论与研究工作己经从传统的代表性交易者模型转移到了差异性交易者模型上来，这种变化使得内在的交易量的重要性凸显出来。国外研究者己经进行了大量的关于价量关系的研究工作，Karpoff(1987)指出，对价量关系作深入研究至少有以下四个重要意义:

第四页，共22页。研究背景与意义

第一，通过对价量关系的研究可以更为深入地了解金融市场的微观结构。己有的研究成交量与股价变动关系的模型揭示了不同的价量关系，这些价量关系的决定因素有:信息流入市场的速度、信息是如何传播的、市场价格传递信息的程度、市场规模以及是否存在卖空约束等等。第五页，共22页。研究背景与意义

第二，价量关系研究对于事件研究法有着重要意义。因为事件研究法综合运用价格与成交量数据来得出结论，如果价格变动和成交量是被共同决定的，那么在事件研究法中引入价量关系将会增加检验的有效性。比如形Chardson，Sefcik和ThomPson(1986)通过考察成交量和价格变动来检验是否存在红利追逐效应。在另外一些检验中，价格变动被理解为市场对新信息的估价，而相应的成交量被认为是反映了不同投资者对信息理解上的分歧。检验方法的设计和结论的正确性依赖于股价变动和成交量的联合分布。第六页，共22页。研究背景与意义

第三，价量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。当样本区间以固定日历时间(例如，天、月等)取样时，收益率分布相对于正态分布有更为陡峭的峰度。目前有两种不同的理论解释这种现象，一种理论认为收益率可以由一类具有无限方差的分布来刻画(稳定Paretian分布假说)，另一种认为收益率的分布之所以呈现高峰形态，是因为样本数据取样于许多分布的混合分布，而这些分布具有不同的条件方差(混合分布假说)。对价量关系的实证检验大多支持后一种假说，我们可以从中得到许多启示。比如，从股价的表现来看，它可能是由一个条件随机过程产生的，而这一过程具有一个变化的方差参数(可以用成交量作为该方差的代替指标)。而且，对于价量关系的知识可以用于事件研究法来研究事件发生后如何衡量股价方差的变动。第七页，共22页。研究背景与意义

第四，价量关系的研究成果对期货市场的研究也有重要的启示。期货价格的易变性会影响期货合约的成交量，这与投机对于期货价格是否是一个稳定因素有关。距离期货合约交割的时间长度也能够影响成交量，通过这种效应进而影响价格的波动性。第八页，共22页。成交量及其市场含义成交量——含金量最高的技术信息成交量是最重要的技术信息，它直接反映了市场整体或个股的交投情况，我们研究成交量，就是要从这交投的背后发掘出关于市场或个股走势的信息，进而预测价格变动方向，提高我们的短线实战能力。第九页，共22页。成交量的市场含义体现市场供求情况体现市场运行趋势第十页，共22页。成交量市场含义1——体现市场供求情况成交量其实也是一种市场供求关系的体现。当个股处于某一价格区间波动时，这只股票的成交量直接的反映出买卖双方在这个点位对股票价格的认可程度，当股票供不应求时，人潮汹涌，都要买进，成交量自然放大；反之，股票供过于求，市场冷清无人，买气稀少，成交量势必萎缩。第十一页，共22页。成交量市场含义2——体现市场运行趋势根据量价分析的一般原理，趋势的发展通常需要放大的成交量来配合，这种放大的量能正是大众集结的信号，只有当大众出现了有效的集结时，上涨或下跌的趋势才会在大众合力的作用持续运行。市场本身的买卖活动直接决定着个股的涨跌，成交量的暴涨往往是由于许多人在同一时刻做出买进或者卖出的决定导致的。第十二页，共22页。量价关系理论模型与研究综述量价关系的理论模型分为四类:交易理论模型(TradingTheories)，交易者的交易行为是该类模型考虑的关键，研究日内交易量与价格波动的关系及其产生的原因。该模型指出，交易者总是喜欢在市场非常活跃时进行交易，因此交易与价格波动在时间上存在集群性。信息理论模型(InformationTheories)，该模型认为信息是决定交易量和价格波动的共同因素。理念分散模型(DispersionBeliefsTheories)，该模型认为不同交易者对市场信息的反应不同，交易者对市场信息的估价越分散，引起价格波动越大，交易量也越大。信息非对称模型(AsymmetricalInformationTheories)，该模型认为交易是由交易者之间的信息不对称引起，而对股票价值认识的不一致导致股票价格的波动。第十三页，共22页。量价关系理论模型与研究综述基于以上理论模型，提出了三种理论假说：Campben，Grossman和Wang(1993)提出的“资产配置假说”Morse(1980)提出的“信息不对称假说”Uorente等(2002)提出的资产配置与信息不对称统一假说第十四页，共22页。资产配置假说Campben等(1993)的实证研究发现，高成交量交易日的股票收益率更易在随后交易日中表现出反转。他们提出了基于投资者资产配置的理论模型对此进行解释:非股票资产风险收益关系的变化导致投资者进行资产比例的重新配置(Hedgingtrades)驱动成交量的变动，例如股票以外的其他资产的收益下跌，使得投资者增加股票投资的比重，从而导致成交量放大，可见成交量变化仅仅表示“其他资产收益相对于股票收益的变化”，而且由于这种成交量的变化并不表明股票的基本价值发生变化，因此成交量的变化是暂时的，未来股票收益将会“反转”，即:股票以外其他资产收益下降导致投资者大量买人股票，从而成交量增加、同时股价上升，但一旦资产配置结束，股价将会下跌，回复到基本价值。Conrad等(1994)采用周收益率数据，基于股票成交量构造投资组合，研究交易策略的盈利性，实证结果支持了Campbell等(1993)的假说:本周成交量较高的股票，在下一周股价出现了反转;相反，本周成交量较低的股票，在下一周股价则保持惯性。第十五页，共22页。信息不对称假说Mooe(1980)认为，股票交易的发生是由于拥有内幕信息的投资者与不知情的投资者之间对股票价值的不同判断所致，因此信息不对称程度越高，股票交易越活跃，股票成交量也越大。可见，成交量高低就表示“未公开信息的多寡”，未公开信息越多，则随着信息的公开，未来股票收益将呈现于“惯性”，即原先股价上涨的股票未来继续上涨、原先股价下跌的股票未来继续下跌。其实证结果显示，股票成交量与后一交易日股票超常收益率的绝对值显著正相关。stickel和verrecchia(1994)发现，若股票在季度盈余公告日的成交量较小，则后一交易日的股价往往发生反转，反之，若季度盈余公告日的成交量较大，则后一交易日的股价倾向于保持惯性。他们认为，这是因为成交量越大，股票交易由内幕信息拥有者驱动的可能性越大，故股价越倾向于保持惯性。第十六页，共22页。资产配置与信息不对称统一假说值得指出的是，以上两种理论假说得出了截然相反的结论。资产配置假说认为:若当期成交量大，则下期股价将出现反转;而信息不对称假说则表明:若当期成交量大，则下期股价将保持惯性。Uorente等(2002)试图将这两种假说统一起来，在他们的模型中，存在着股票资产和非股票资产，同时也存在信息优势和信息劣势两类投资者。股票交易受两种因素驱动:一是由于非股票资产风险收益关系的变化导致投资者重新配置资产比例;二是有信息优势的投资者基于未公开信息所进行的股票交易。如果股票交易由第一种驱动因素所主导，则随后的收益率倾向于反转;如果股票交易由第二种驱动因素所主导，则随后的收益率倾向于惯性。因此，成交量对股票收益率序列相关性的影响如何，在很大程度上取决于股票交易者的信息不对称程度。由此，将股票平均市值大小和平均买卖价差作为投资者信息不对称程度的衡量指标进行实证研究结果支持了他们的理论预测，即:对于信息不对称程度较高的小市值或高买卖价差的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于持续，而对于信息不对称程度较低的大市值或低买卖价差的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于反转。第十七页，共22页。国内研究动态

陈怡玲、宋逢明(2001)利用随机抽取的31只股票，对中国股市的价格波动与交易量之间的关系进行了多层次的实证研究。结论是:日交易量与价格变化的绝对量和价格变化本身呈线性正相关关系;且中国股市存在不对称的量价关系。宋逢明、唐俊(2001)也在对中国股市量价分析的大量实证研究基础上，把交易量作为信息流来解释价量关系，构造了中国股票市场不同于外国成熟股票市场的特殊信息传导机制模型。吴冲锋、吴文锋(2001)将交易量加入股价序列分析，从交易时间、股价和交易量的三维空间出发，提出了维度转换的思想，把交易量融入价格序列中，体现了量价配合的思想。刘勤、顾岚(2001)和刘建华(2006)采用了日内高频数据对中国股市日内价格及交易量变动模式进行了实证分析，也得出了较好的结论。赵留彦、王一鸣(2003)发现预期交易量不影响股价波动，而未预期到的交易量变动不但与同期的波动正相关，还可以为下期波动提供有限的预测信息。第十八页，共22页。国内研究动态

之后也有一些国内学者做这方面的研究，他们都试图把交易量作为信息流来解释股票价格波动性，虽然都得出了一些解释效果比较好的结论，但在方法和数据筛选上都没有细致和准确的深入研究，缺乏稳健性的结论。尤其是在对交易量序列的数据预处理方面，略显粗糙，只是单纯地把原始交易量作为信息流来解释股价的波动性。而且，国内学者对量价关系的研究主要集中在股票市场综合指数上。第十九页，共22页。中国股市波动性与交易量关系中国股市由于设立时间短，与成熟股市相比，总体上投机氛围较为浓厚，由于投资者的持股时间普遍较短，跟庄炒作的交易模式盛行，散户投资者与有资金实力和信息优势的投机机构之间的博弈成为股票交易的重要驱动因素。对于大流通市值和低波动性的股票，由于其信息不对称程度较低，股价受到少数投机机构操纵的可能性也相对较低，成交量的放大往往是由股票以外资产风险收益的变化所驱动(即“资产配置交易”)，因此随后股价反转，这一点与“资产配置假说”相一致;而对于小流通市值和高波动性的股票，其股价在成交量放大之后的反转则不仅受资产配置交易的驱动，而且可能受到投机炒作行为的影响，原因是：第二十页，共22页。中国股市波动性与交易量关系小市值及高波动性股票的信息不对称程度较高，而且炒作小市值股票所需要的资金量也远低于大市值股票，这为具有资金和信息优势的投机机构炒作股票提供了便利，因此，对于这类股票，成交量放大的交易日往往是散户投资者追涨杀跌、而投机机构进行反向交易的时候，所以随后交易日的股价将表现出更为强烈的反转。可见，在过度投机的新兴市场中，信息不对称对投资者交易行为的影响与成熟市场不同，在这里，具有信息优势的投机机构并非如主流金融理论所描述的被动地对信息做出反应，而往往是主动地利用信息吸引散户投资者跟风买卖以获取利润，由此导致了股票收益率的序列相关性质与主流金融理论中“信息不对称假说”的预测截然相反。第二十一页，共22页。中国股市波动性与交易量关系以上解释也可以从分市场环境的回归结果中得到一定程度的支持:在牛市和熊市中，由于利好(利空)信息频出，伴随着股价的连续上涨或下跌，容易引起散户投资者