我国股价波动与交易量的动态关系分析

摘 要：传统的金融理论只注重金融资产定价研究，而忽视了交易量。文章以沪深股票市场为研究对象，以实证分析为主要方法，深入剖析了我国证券市场的量价关系特征。引入EGARCH模型对交易量与收益率条件波动间的动态关系进行了检验。发现中国股票市场上交易量和价格之间存在显著的正相关关系；我国股市中收益率的波动存在"杠杆效应"，但并不十分显著。

关键词：量价关系；交易量；杠杆效应

一、研究意义

研究我国股市波动与交易量之间的关系有助于了解一些传统金融理论所不能解释的现象，如股票收益率的尖峰厚尾现象；结合交易量信息比单独利用价格序列做预测要好很多；了解信息在市场中的传递情况，为监管当局评判和诊断市场质量提供有力的工具。

二、研究思路和方法

本文采用以实证分析为主要研究方法，结合了规范分析，首先对数据序列进行描述性统计分析，其次对交易量和收益率进行回归分析，其中涉及到数据的相关性检验和平稳性检验。最后基于EGARCH 模型，实证分析我国股市交易量与价格波动之间的关系，并分析交易量能否为股指走势及其波动提供有用的预测信息，进一步分析不同种类不同性质的交易量对波动性的影响。

三、交易量与收益率序列的回归分析

（一）指标选取与数据选择

本章采用的研究数据为上证综合指数和深圳成份指数的每日收盘指数和相应的日成交量序列（单位：百万股）， 样本区间为 1996.12.16 —2016.03.16，数据来源于百度文库。数据处理通过Eviews软件得到。

两市市场指数日收益率的计算采用收盘指数的对数差分。

（二）数据的平稳性检验

单位根检验是检验时间序列平稳性的一种常用方法，检验结果顯示，收益率和交易量序列的ADF统计量均比较小且对应的P值均接近于0，均可在1%的显著性水平下拒绝单位根假定，即序列是平稳序列。

（三）回归分析

收益率与交易量间的静态关系很早便为研究者关注。为了考察我国股市量价之间的静态关系，首先进行如下两个普通最小二乘回归，列出如下方程：

Rt=a+bVt+εt 3-（1）

其中， Rt和Vt分别表示收益率和交易量序列。

回归结果显示，以收益率作为因变量时，截距项 a 均接近于 0，可以看作日收益率近似围绕0上下波动，收益率斜率系数b大于0，表明交易量与收益率间存在正相关关系，D.W.统计量表明不存在明显的残差序列自相关。

四、基于EGARCH模型的量价关系检验

结果显示，不论使用OLS回归还是EGARCH模型的最大似然估计方法，两市的拟合系数都非常小，这表明市场收益率的波动能够用交易量来进行解释的比例相当小。方程回归残差序列的LM-ARCH统计量表明，沪深股市中存在明显的ARCH效应，如果股票市场出现了大幅度的变化，则在接下来的时间中可能仍然会有较大的波动现象。由γ的值来看，我国股市的“杠杆效应”并不十分明显，相比之下，价格和交易量的正相关性更为明显。

通过对沪深股市量价关系的实证，可以得出以下结论：

1、均值方程中交易量的系数b显著大于 0，交易量与收益率间存在明显的正相关关系，当价格发生大的改变时必然伴随着交易量的增加。

2、在 EGARCH 模型中加入当期交易量后，经分析可以发现交易量变动对股价波动具有一定的解释作用，这与西方成熟证券市场实证分析结果一致。但即使考虑到交易量因素，收益率的波动仍主要受其自身过去波动的制约。

五、 结论与建议

本文以1996.12.16—2016.03.16的上证综合指数和深证成份指数的每日收盘指数以及相应的日成交量序列为样本，对交易量和收益率进行回归分析，最终通过 EGARCH 模型对中国股市收益率和交易量之间的关系作了一个比较全面的考察。

金融资产价格影响因素是多方面的和多层次的。传统金融理论对金融市场本身做出了太强的假设，现实中的实际情况却并非如此。价格并不能反应所有的信息，交易量的提出可以扩大研究的思路和视角。如果能够先了解交易量在金融资产价格行为中的意义和作用，就能够更加深入确切地研究交易量和收益率的关系。

参考文献：

[1]赵留彦，王一鸣.沪深股市交易量与收益率及其波动性的相关性析的证据[J].经济科学，2003（2）：57～67.

[2] 蒋祥林，吴晓霖.中国股市波动与交易量关系研究———基于混合分布假定[J]. 天津大学管理学院院报，2004（3）：32～36.

[3]陈怡玲，宋逢明.中国股市价格变动与交易量关系的实证研究[J].管理科学学报，2000，3（2）：62～68.

作者简介：

荆帅（1993—），男，山西运城人，山西财经大学2016级金融学硕研究生，研究方向：金融风险管理.