中国股票市场交易数据相关关系实证分析

2017-03-29 08:25任煜东张新祥
市场研究 2017年3期
关键词:成交额成交量负相关

◇任煜东 张新祥

中国股票市场交易数据相关关系实证分析

◇任煜东 张新祥

本文从成交量、成交额和沪深两市综合指数三个变量出发,对中国股票市场交易数据的相关关系进行了实证分析。分析发现,以成交额为控制变量,成交量和综合指数是负相关关系。这个结论说明传统的量价关系分析是片面的。

量价关系负相关;成交额

10.13999/j.cnki.scyj.2017.03.017

一、引言

量价关系是研究证券市场的基本方法之一。我国很多学者利用量价关系对证券市场交易数据进行了实证分析。郑方镶,吴超鹏,吴世农(2007)研究股票成交量与股票收益率序列相关性的关系,认为中国投资者存在过度投机交易行为[1]。翟爱梅,周彤(2011)采用经济学中的比较静态分析方法,得出股票成交价格的变化绝对值与成交量是同向变化,并进行了实证检验[2]。吴秋芳(2013),李双成(2006)等使用GARCH模型和BP神经网络对中国股市的量价关系进行了实证研究,认为成交量与股市波动性之间存在较强的正相关关系[3][4]。郭梁(2010),张小勇(2013)等通过高频数据研究了中国股市成交量与价格变化之间的关系,张小勇认为股指期货成交量与价格波动之间表现明显的正相关关系,郭梁认为低成交量对应反常负相关量价关系[5][6]。王立民(2014),于伟(2006),张博(2008)等对量价关系进行了协整检验和Granger因果关系检验,认为价量之间存在长期协整关系和Granger因果关系,收益率对交易量有解释作用,但交易量对收益率没有显著的解释作用[7][8][9]。钱争鸣(2007),封福育(2008)等采用分位回归模型,认为量价存在显著的正相关关系[10][11]。王彩凤(2012)应用蒙特卡洛和贝叶斯估计,得出非预期交易量对股价的影响大于预期交易量[12]。

这些研究的共同特点,是只考虑了“量”和“价”两个变量,并且普遍认为量价之间是正相关的。个别文献中发现有负相关的情况,但归结为反常现象。在股票市场交易过程中,除了成交量和股价之外,还有成交额这一变量。应用成交量、股价和成交额三个变量,才能正确刻划股票市场交易过程。

本文用成交量、股价和成交额三个变量研究股票市场交易过程的相关关系。结果发现,以成交额为控制变量,量价之间是负相关的,这和一般量价关系结论相反。从成交量、股价和成交额三个维度研究量价关系,有别于传统的量价分析方法,是本文的主要创新点。

二、变量选取及数据处理

上海证券交易所数据开始于1990年12月27日,深圳证券交易所数据开始于1991年4月3日。由于初期的上市公司数量少,股市规模比较小,很不成熟,所以本文选取1995年9月之后的数据进行分析,共5365个交易日。数据来源于上海证券交易所和深圳证券交易所公开数据,通过交易软件下载。

成交量的单位为“手”,成交额的单位为“元”。用两市成交量之和表示总成交量,成交额之和表示总成交额,两市收盘指数的加权平均表示综合指数,权重为当日成交额占两市总成交额的比重。记:

三、相关分析

两变量间的相关关系往往受其他因素的影响,如果不考虑这些影响,会使分析结果变得不可靠。偏相关分析是在研究两变量的相关关系时,将与这两个变量有联系的其他变量控制不变的统计方法。对于三个变量X1,X2,X3,固定一个变量求另外两个变量的偏相关系数的公式为:

其中rij,k表示第k个变量固定时第i个变量和第j个变量的相关系数rij,rik,rjk表示两个变量间的简单相关系数。

对于Ln(M),Ln(V)和Ln(p)三个变量,我们先用SPSS软件求出其两两之间的相关系数(表1):

表1 相关系数

从表1可以看出,Ln(M),Ln(V)和Ln(p)两两之间的相关系数在0.01水平上显著相关,且都是正相关。正是在这样的结果下,一般量价分析理论认为量价之间是正相关的。

但是这样的考虑方法并不全面,因为这三个变量之间是相互影响的。如上所述,用偏相关系数能够更加准确地刻画出它们之间的相关关系。因此我们把其中的一个变量作为控制变量,用SPSS软件求出其他两个变量的偏相关系数(表2):

表2 偏相关系数

从表2可以看出,以Ln(p)作为控制变量,Ln(M)和Ln (V)之间是显著正相关的;以Ln(V)作为控制变量,Ln(M)和Ln(p)之间也是显著正相关的。但是,以Ln(M)作为控制变量,Ln(p)和Ln(V)之间是显著负相关的。也就是说,如果以成交额作为控制变量,量价之间是负相关的。这一点和人们的普遍认识相反,一般认为量价之间是正相关的。

从以上实证分析的结果可以看出,由于没有考虑成交额的因素,证券市场上传统的量价关系分析是片面的。成交量、成交额和股价三个因素相互影响,其中成交量和股价之间是负相关的关系。

股市中确实会有“量价齐升”的现象出现,这种现象一定伴随着成交额的增加。在给定成交额的情况下,成交量增加将伴随着股价的降低。在考察交易过程的时候,量价关系在一定的成交额下考虑才有意义。

为了进一步认识这三个变量之间的关系,对这三个变量进行回归分析。

四、回归分析

回归分析是在大量的观察和实验的基础上,寻找隐藏在不确定现象中的统计规律性的统计方法。多元回归模型确定之后,必须对模型进行统计检验。统计检验通常包括回归方程和回归系数的显著性检验,拟合优度检验,异方差和自相关性检验,以及多重共线性检验等。

对于综合指数p,成交量V和成交额M,我们建立如下回归方程:

应用Eviews软件,得到如下结果(表3):

表3 回归分析结果

显然,回归方程通过了F检验和t检验,说明回归方程和回归系数都是显著的。调整后的R2为0.902,说明回归方程的拟合度较高。于是得出下列回归方程:

在回归方程中,Ln(V)的系数为-0.71<0,再次说明量价之间是负相关关系,并且得出成交量V增加1%时,综合指数p减小0.71%。

五、结论

本文以1995年9月以来的沪深两市交易数据为样本,研究了成交量、成交额和两市综合指数之间的相关关系。结果表明,成交额和成交量、成交额和综合指数之间是正相关关系,而以成交额为控制变量,成交量和综合指数之间是负相关关系。

上述实证结果说明传统的量价关系分析是片面的,分析的基础是错误的。出现错误的根本原因,是传统的量价关系研究方法只考虑了量和价的因素,没有考虑成交额的影响。

从成交量、成交额和两市综合指数这三个变量出发,可以建立它们之间的函数关系,正确理解和准确把握证券市场的运行规律。

[1]郑方镶,吴超鹏,吴世农.股票成交量与收益率序列相关性研究[J].金融研究,2007(03).

[2]翟爱梅,周彤.股票市场量价关系分析[J].技术经济与管理研究,2011(11).

[3]吴秋芳,王长辉,唐亚勇.基于GARCH类模型和BP神经网络的量价关系实证研究[J].四川大学学报(自然科学版),2013(07).

[4]李双成,邢志安,任彪.基于MDH假说的中国沪深股市量价关系实证研究[J].系统工程,2006(04).

[5]郭梁,周炜星.基于高频数据的中国股市量价关系研究[J].管理学报,2010(08).

[6]张小勇,任德平.基于高频数据沪深300股指期货量价关系研究[J].湖南大学学报(社会科学版),2013(02).

[7]王立民,陈雪婧,黄静.基于量价关系的股票价格分布模型探析[J].北京科技大学学报(社会科学版),2014(05).

[8]于伟,尹敬东.我国股票市场量价关系的实证研究[J].南京财经大学学报,2006(01).

[9]张博.上海证券A股市场价量关系实证研究[J].财经问题研究,2008(02).

[10]钱争鸣,郭鹏辉.上海证券交易市场量价关系的分位回归分析[J].数量经济技术经济研究,2007(10).

[11]封福育.我国沪深股市量价关系实证分析[J].商业经济与管理,2008(06).

[12]王彩凤,孙晓霞,郑珊.中国股市量价关系分析中的后验分布构造与模拟[J].数学的实践与认识,2012(12).

(作者单位:河南财经政法大学数学与信息科学学院)

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