上海证券市场量价关系实证研究

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1、上海证券市场量价关系实证研究摘要：作为股市最重要两个元素，交易量和股价之间的关系一直都受到国内外学者广泛关注。本文运用ARMA模型有效地分离了交易量数据，利用Granger因果检验等方法对中国股市量价的动态相关关系进行了实证检验。关键词：量价关系；Granger检验中图分类号：F830.9文献标识码：A文章编号：1001-828X(2013)12-0-01一、收益率的基本统计特征本文选取2006年至2013年期间的每日收盘价做为基础数据。股票市场指数日收益率(%)的计算采用对数收盘指数之差，计算公式为：其中R为收益率，与分别为当期与前一期指数。统计结果如下：收益率基本统计特征成交量序列的Jar

2、que-Bera统计量表明，每个序列都不是正态分布的。从峰度来看，每个时段的峰度都大于3,表明具有“尖峰厚尾”。从收益率的偏度来看，整体上看偏度为负。基本上同西方成熟证券市场收益率统计特征一致。二、收益率序列相关性检验与平稳性检验对日收益率序列进行相关检验后发现，收益率序列的自相关系数很小，最大的也不足0.1,而大部分时间上在置信区间内0附近上下跳跃，所以收益率序列均不存在明显的短期相关性。单位根检验法是现代时间序列分析中检验平稳性的有效方法，近年来在实证金融分析中被广泛采用，因此在本文中主要用ADF检验法来检验收益率和成交量序列的平稳性。下表为收益率序列ADF检验的结果。结果表明(ADF值=

3、-3.4412),在1%显著性水平下，ADF统计量均拒绝原假设。说明各个期间收益率序列均不存在单位根，序列是平稳的。三、成交量序列的处理本节主要对交易量数据做处理，将交易量分解为预期交易量和非预期交易量，然后分别考察各个交易量的基本统计特征，最后检验其平稳性。以前的研究表明成交量序列既含有线性趋势又含有非线性趋势chen(2001)在剔除成交量的时间趋势时也都采用Gallant的假定，用含有二次时间趋势项的模型回归了成交量序列。我们继续用Chen的办法。假定我国股市的成交量同时含有线形和非线性趋势。对成交量做如下回归：其中为沪深两市原始(对数)成交量序列，t为线性时间趋势，t2为非线性时间趋势

4、。对上式进行最小二乘法(0LS)回归后，残差估计值便是剔除了时间趋势后的成交量序列，简称“去势成交量”，记为。去势成交量虽然为平稳序列但是存在髙度自相关，为了剔除这种相关性，用自回归移动模型ARMA(p,q)对其进行回归。模型如下：(3-3)由于定义去势成交量为原始成交量的回归残差，故其均值为0,因此模型中不含常数项。上式的残差估计值不仅不含时间趋势，而且也剔除了序列相关性。因此将其作为非预期成交量，记为。同时记作为预期成交量。由于以往研究表明主要由决定，所以采用ARMA(1,0)对去势成交量进行回归。结果为：系数=0.912771、T值二84.51822、R2二0.834618、DW值二2.

5、349909。模型中各项系数均在1%的显著性水平下显著，同时方程的拟合程度较高，方程的残差序列均不存在序列相关。根据定义，方程的残差估计值为非预期成交量。即。根据对数成交量,非预期成交量,可以计算出预期成交量。体计算过程通过Eviews5.0软件实现。对各类成交量分别进行单位根检验，结果表明各类成交量都为平稳过程。四、成交量与股价变动的动态因果关系分析本节主要运用Granger因果关系检验方法来分析成交量与股价变动的动态因果关系。它是由Granger(1969)提出,Sims(1972)推广的如何检验变量之间因果关系的方法。Granger解决了X是否引起Y的问题，主要看现在的Y能够在多大程度上

6、被过去的X解释，加入X的滞后值是否使解释程度提高。如果X在Y的预测中有帮助，或者X与Y的相关系数在统计上显著时，就可以说"Y是由XGranger引起的”。沪市各个时期的原始成交量，预期成交量，非预期成交量与收益率的Granger因果关系检验结果如下表：沪市量价因果关系检验结果从以上计量结果可以看出沪市中收益率即股价变动具有绝对解释作用，而在成交量方面，仅仅非预期成交量对收益率具有比较弱的解释作用。并且在各个时期预期成交量对收益率影响都比较小的情况下，牛市中的预期成交量对收益率的影响相对来说要逊于熊市。五、上海证券市场的量价关系总结通过对原始成交量，预期成交量，非预期成交量与收益率在各个时间段进

7、行GRANGER因果关系检验，我们发现原始成交量与预期成交量无论在哪个时期对收益率都没有解释作用，但是非预期成交量对收益率的解释作用相对来说要好于前两者。但是收益率对三种类型的交易量都具有完全的解释作用。“量在价先''并不适合上海证券市场上。这是由多方面决定的，首先中国特有的''政策市”和监管方面的缺陷，造成一部分先知先觉者在消息披露之前进行操作，由于投资者大部分为普通民众，没有畅通的信息渠道，不