上海股票場(chǎng)股價(jià)變化成交量和收益波動(dòng)地關(guān)系地地研究

1、實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案上海股票市場(chǎng)股價(jià)變化、收益波動(dòng)和成交量的關(guān)系研究張兵（南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院210009）內(nèi)容提要:本文實(shí)證研究了上海股市指數(shù)收益、波動(dòng)和成交量的關(guān)系。股市收益與成交 量之間存在著顯著的同期正相關(guān)關(guān)系；而在動(dòng)態(tài)因果關(guān)系方面，股市收益、波動(dòng) 和成交量之間存在著雙向反饋機(jī)制，這種關(guān)系在考慮到星期效應(yīng)和行情特點(diǎn)時(shí)依 然存在。關(guān)鍵詞：收益波動(dòng)成交量Testi ng for Return, volatility and volume in Shan ghai stock marketAbstract:In this paper, we have examined empirical con

2、temporaneous and causal relationships between trading volume, stock return and return volatility in the Shanghai stock markets. Both lagged trading volume and return seems to have explanatorypower to their contemporaneouscoun terparts.Key words:return, volatility, volume, Shan ghai stock marketJEL c

3、lassification: G15 G14作者簡(jiǎn)介：張兵（1969.5 ）,男，江蘇南京人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院經(jīng)濟(jì)系主任。已在經(jīng)濟(jì)管理等國(guó)內(nèi)核心刊物發(fā)表論文3 0多篇，主持省部級(jí)課題7項(xiàng)。2000年2001年在英國(guó)曼徹斯特大學(xué)學(xué)習(xí)。聯(lián)系電話,電子郵件：zhangbing1818,通訊方式：210009,南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院張兵。上海股票市場(chǎng)股價(jià)變化、收益波動(dòng)和成交量的關(guān)系研究對(duì)股票市場(chǎng)價(jià)量關(guān)系的研究主要集中在成熟的股市中，而在我國(guó)價(jià)量關(guān)系雖然在投資實(shí)務(wù)界方面有廣泛的應(yīng)用， 但在學(xué)術(shù)界鮮有專(zhuān)門(mén)研究。在中國(guó)股市投 資

4、界廣泛流傳著華爾街的兩句諺語(yǔ)：“成交量領(lǐng)先并推動(dòng)著股價(jià)”和“牛市成交 量大，熊市成交量小”，若將這兩句話轉(zhuǎn)譯成學(xué)術(shù)語(yǔ)言，第一句話隱含著成交量 和價(jià)格變化是正相關(guān)關(guān)系，量是價(jià)的先行指標(biāo)；第二句諺語(yǔ)則意味著股價(jià)的變動(dòng) 引起了交易量的變化。從中國(guó)股市運(yùn)行 12年的表現(xiàn)看，每次股指波峰幾乎都是 成交量的波峰，而每次股指波谷幾乎都是成交量波谷，價(jià)漲量增，價(jià)跌量減，這 也顯示出股指和成交量變化存在著高度的正相關(guān)性。本論文將實(shí)證研究中國(guó)股市 的價(jià)量關(guān)系，以客觀揭示價(jià)量關(guān)系變化的規(guī)律性，由于上海股市和深圳股市的高 度趨同性，因此本論文將集中于對(duì)上海股市價(jià)量關(guān)系的研究。本文將從價(jià)量變化 同時(shí)期關(guān)系和動(dòng)態(tài)因果關(guān)系

5、兩個(gè)方面來(lái)探討，而除了研究指數(shù)收益率和成交量的 關(guān)系之外，本文還將討論收益波動(dòng)和成交量的關(guān)系。、文獻(xiàn)回顧金融經(jīng)濟(jì)學(xué)者研究?jī)r(jià)量關(guān)系同期關(guān)系的文獻(xiàn)很多，學(xué)者們分別從股價(jià)指數(shù)和總的成交量；股價(jià)絕對(duì)變化和成交量；股價(jià)變化的方差和成交量等多個(gè)角度進(jìn)行 了研究。Karpoff （ 1987 ）總結(jié)到以上研究有兩個(gè)共同結(jié)論：第一，交易量和股 價(jià)變化（收益率）是正相關(guān)的；第二，交易量和股價(jià)的絕對(duì)變化是相關(guān)的。 Chordia（1999）研究了成交量和股票收益的短期預(yù)測(cè)性，他發(fā)現(xiàn)具有較大成交量的股票，其收益率將引導(dǎo)具有較小成交量股票的收益率的變動(dòng)，他們將這種現(xiàn)象歸因于高成交量的股票對(duì)市場(chǎng)范圍內(nèi)的信息的反應(yīng)更加迅

6、速，并總結(jié)出交易量在傳遞市場(chǎng)范圍的信息方面扮演著重要角色。而Karpoff （ 1987 ）在系統(tǒng)回顧了股價(jià)關(guān)系后概括了四點(diǎn)：第一，價(jià)量之間的真實(shí)關(guān)系將有助于人們對(duì)股市微觀結(jié) 構(gòu)和信息流動(dòng)機(jī)制的理解；第二，在進(jìn)行事件研究時(shí)，結(jié)合價(jià)量信息對(duì)推斷結(jié)論 有更大的貢獻(xiàn)；第三，價(jià)量關(guān)系在研究股價(jià)的分布狀態(tài)時(shí)具有決定性的作用；第四，價(jià)量關(guān)系的研究有助于加深對(duì)期貨市場(chǎng)的理解。Karpoff和Galla nt （ 1992 ）都指出，這以前的研究都集中在價(jià)格變化和成交量的同期關(guān)系上。近些年的研究更多地集中在動(dòng)態(tài)關(guān)系上，Smirlock和Starks（1988）研究發(fā)現(xiàn)了紐約市場(chǎng)價(jià)格變化的絕對(duì)值與交易量存在滯后

7、關(guān)系， Tauchen和Pitls （ 1982 ）研究了投機(jī)市場(chǎng)上股價(jià)變化的波動(dòng)與成交量的關(guān)系， Hiemstra （ 1994 ）運(yùn)用線性和非線性格蘭杰因果檢驗(yàn)法研究了股票收益和成交 量變化的關(guān)系。近幾年出現(xiàn)了一些研究成交量和股票收益的動(dòng)態(tài)關(guān)系的理論模 型。Epps（ 1976 ）推出的模型中，交易量被用來(lái)衡量投資者對(duì)因?yàn)榈竭_(dá)市場(chǎng)信 息而修改他們的證券保留價(jià)格的不一致程度，投資者修正程度越不一致，成交量水平就越大。他的模型意味著存在從成交量到股票絕對(duì)收益的正向關(guān)系。Copeland （1976 ）提出序貫信息到達(dá)模型，該模型揭示出股票價(jià)格和成交量的 雙向正相關(guān)關(guān)系。Blume、Easley

8、和0' Hara（ 1994，下稱(chēng)BEO）提出的模 型中交易者收到的信號(hào)的質(zhì)量（精確程度）是不同的，交易量提供了信號(hào)質(zhì)量的 信息，而這是單一的價(jià)格所不能提供的。BEO還從理論上證明，價(jià)格變動(dòng)的絕對(duì)值與交易量正相關(guān)。同時(shí)，即使信息傳播得非常廣泛，價(jià)格變化的絕對(duì)值與交 易量的正相關(guān)關(guān)系仍然存在。由于新信息是每個(gè)時(shí)刻隨時(shí)到達(dá)的，因此，價(jià)格和 交易量序列會(huì)向所有市場(chǎng)參與者提供信息。王江（1994 ）在不對(duì)稱(chēng)信息條件下 分析了交易量和收益率的動(dòng)態(tài)關(guān)系，他認(rèn)為交易量會(huì)向市場(chǎng)提供未來(lái)股票收益的 信息。中國(guó)股市發(fā)展剛剛12年，具有自身在信息傳遞機(jī)制、制度設(shè)計(jì)方面的鮮明 個(gè)性，價(jià)量關(guān)系究竟如何？特別是其

9、間的動(dòng)態(tài)因果關(guān)系更具有很高的研究?jī)r(jià)值。 我們除了討論成交量和股票收益的關(guān)系，還將討論成交量和收益波動(dòng)的關(guān)系，收益波動(dòng)構(gòu)成了風(fēng)險(xiǎn)一一收益權(quán)衡取舍關(guān)系的核心內(nèi)容，而且對(duì)收益波動(dòng)的深入了 解是理解資產(chǎn)定價(jià)理論和期權(quán)理論的重要環(huán)節(jié)。、數(shù)據(jù)和初步研究1、數(shù)據(jù)說(shuō)明本文研究數(shù)據(jù)為1994年12月28日至2001年9月28日的上證綜合指數(shù) 和成交量，共有1660個(gè)觀察值。上證綜合指數(shù)是市值加權(quán)綜合指數(shù)，具有較好的代表性，數(shù)據(jù)均取自Datastream （數(shù)據(jù)流）數(shù)據(jù)庫(kù)。我們采用日收盤(pán)價(jià)的對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行分析，令pt為t時(shí)的收盤(pán)價(jià)，對(duì)數(shù)收益率定義為：rt In（ 口 / pt 1）*100，成交量的單位是百萬(wàn)手2

10、、單位根檢驗(yàn)我們研究動(dòng)態(tài)因果關(guān)系時(shí)的 VARs（向量自回歸）方法要求系統(tǒng)中的變量是平穩(wěn)序列，因此我們需要首先檢驗(yàn)股票收益率、 收益波動(dòng)和成交量的平穩(wěn)性，檢 驗(yàn)時(shí)間序列平穩(wěn)性的最常用方法是單位根檢驗(yàn)，我們運(yùn)用ADF法和PP法。ADF 法是對(duì)時(shí)間序列rt的一價(jià)差分進(jìn)行如下回歸：k門(mén) rt 1i rt 1 t t（1 ）i 1假設(shè)檢驗(yàn)Ho: p=0，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從ADF分布。如果接受Ho，意味著時(shí)間序列rt包含著單位根，即rt是非平穩(wěn)的；拒絕 Ho，意味著rt是平穩(wěn)的。方程中加入滯后項(xiàng)的目的是為了使殘差項(xiàng) 皿為白噪聲。而P-P檢驗(yàn)對(duì)時(shí)間序列Xt回歸：Xt=ao+aiXt-1 +£t假設(shè)檢驗(yàn)

11、Ho : ai = 1，同樣，如果接受Ho，意味著時(shí)間序列Xt包含著單 位根,P-P檢驗(yàn)較ADF檢驗(yàn)法功效更強(qiáng)，特別是對(duì)于有序列自相關(guān)或條件異方差 的時(shí)間序列具有更好的應(yīng)用功效。我們假設(shè)股市收益率均值為0 , E(Rt)= 0,日波動(dòng)率由方差c 2表示。因?yàn)?/=E(R)-E(Rt)2=E(R) 2式中E(為期望算子，由此每日收益波動(dòng)可被界定為：/= E(R)2=1 n(P t/Pt-1 )2表1 :股票收益率、收益波動(dòng)和成交量的單位根檢驗(yàn)變量ADF統(tǒng)計(jì)量PP統(tǒng)計(jì)量臨界值(1 %)股票收益率-17.1139-3.43收益波動(dòng)-14.74-35.95-3.43成交量-5.87-7.49-3.43

12、表1是檢驗(yàn)結(jié)果，我們看到對(duì)于收益率、收益波動(dòng)和成交量序列，原虛擬假 設(shè)均被拒絕，(在1%的顯著性水平上)即該三項(xiàng)序列是平穩(wěn)的。我們參考 AIC 和Schwarz信息準(zhǔn)則后選取滯后步長(zhǎng)為5，因?yàn)檫@將包含一個(gè)交易周的信息。3、同期關(guān)系每日股指收益率對(duì)交易量的回歸方程為：Rt=a+bV+由于我國(guó)股市近幾年交易量總體上不斷增加，因此我們用交易量的相對(duì)值-交易量變化率Vt( Vt=V/V(-1)來(lái)進(jìn)行回歸，得到如下結(jié)果：Rt=-0.0045+4.63e-5*Vt(-7.97)(16.40)括號(hào)中數(shù)字是t檢驗(yàn)。我們得出收益率和交易量具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。而我們的另一項(xiàng)研究證實(shí)誤差項(xiàng)并不是恒定方差，因此我們

13、需要考慮異方差 情形。我們對(duì)通常的AR(6)-GARCH ( 1,1 )稍作變動(dòng)，得到如下的實(shí)證模型：6Rt0i Rt i ti 1ht01 t 11ht 1Vtt| t 1 N(0,ht)其中Vt為交易量的變化率，為保證條件方差非負(fù)，定義為相鄰營(yíng)業(yè)日總交易 量的比值。表2是我們得到的GARCH(1,1)和GARGH-交易量模型系數(shù)估計(jì)。精彩文檔表2 GARCH(1,1)和GARGH-交易量模型系數(shù)估計(jì)GARCH(1,1)GARCH(1,1)- 交易量00.000738 (1.962)3.2E-5 (0.095)10.014 (0.49)-0.024(-0.85)2-0.016 (-0.586

14、)0.00899(0.365)30.041 (1.53)0.035(1.435)4-0.036 ( -.08)-0.003(-0.116)50.0557(1.73)0.019(0.794)6-0.076(-2.33)-0.045(-2.12)01.38E-6 (2.90)-0.0002(-15.86)10.084 (12.56)0.213(9.855)Bi0.927 (219)0.721(46.03)0.000193(17.47)注：括號(hào)中數(shù)值是t檢驗(yàn)值。根據(jù)表2的結(jié)果，交易量變化率Vt的系數(shù) 大于零，且統(tǒng)計(jì)顯著性極高，表明股票收益與交易量的變化成顯著的正相關(guān)關(guān)系，這是符合中國(guó)股市的實(shí)際的。當(dāng)

15、方差模型中包含有Vt后，ht i前的系數(shù)1有了一定程度的減小，1仍然 具有統(tǒng)計(jì)意義上的重要性。另外，衡量波動(dòng)持續(xù)性長(zhǎng)短的1 1之和有所減小。 這些結(jié)果表明對(duì)于我國(guó)股票市場(chǎng)每日收益率而言， 其GARCH效應(yīng)同信息到達(dá)市 場(chǎng)的速度有關(guān)；股市價(jià)格的波動(dòng)與信息的到來(lái)有一定的關(guān)系，而且價(jià)格對(duì)信息的 反應(yīng)比較靈敏。這說(shuō)明，即使考慮到自回歸條件異方差，股指收益率與交易量之間的正相 關(guān)關(guān)系仍然沒(méi)有改變。這一發(fā)現(xiàn)與成熟股市的研究結(jié)論是一致的。三、動(dòng)態(tài)關(guān)系1、交易量和收益率、收益波動(dòng)的因果關(guān)系我們用格蘭杰(Gran ger )因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)研究動(dòng)態(tài)關(guān)系。其方法是，先 考察y的當(dāng)期值yt有多大部分能夠由y的滯后值y

16、t-i, yt-2,預(yù)測(cè)，然后加入xt的滯后項(xiàng)xt-i, xt-2,，觀察它們是否能夠改進(jìn)對(duì)y的預(yù)測(cè)。如果x能夠?qū)的 預(yù)測(cè)有幫助，則稱(chēng)存在從x到y(tǒng)格蘭杰因果關(guān)系。同樣我們可以分析是否存在從 y至x的格蘭杰因果關(guān)系，具體的檢驗(yàn)方法是，先估計(jì)下面的回歸方程：yt= ao + ai yt- i + + apyt- p + Bi xt-i + + BpXt-pxt=a o + a iXt-i+ + apXt-p+ B iyt-i+ +B pyt-p(8)然后檢驗(yàn)聯(lián)合假設(shè)B i = B =Bp=0。假設(shè)xt，yt分別是成交量和收益率序列。對(duì)方程(7),零假設(shè)是不存在從x到 y的格蘭杰因果關(guān)系；對(duì)方程(

17、8),零假設(shè)是不存在從y到x的格蘭杰因果關(guān)系；如 果3系數(shù)統(tǒng)計(jì)顯著，則意味著過(guò)去的收益率有助于對(duì)未來(lái)成交量的預(yù)測(cè)， 即收益 率是成交量的格蘭杰原因。如果標(biāo)準(zhǔn)的F檢驗(yàn)不能拒絕對(duì)于所有i, 3=0，那么, 收益率不是成交量的格蘭杰原因。如果在每個(gè)方程中發(fā)現(xiàn)3 i不是全都等于零，那么在收益和交易量之間存在 著雙向的反饋機(jī)制。在Gran ger檢驗(yàn)中，根據(jù)AIC準(zhǔn)則，加之考慮5步步長(zhǎng)包含 了一周的信息，我們選擇滯后5步步長(zhǎng)。這與張思奇等(2000)的結(jié)論一致，他們 發(fā)現(xiàn)上海市場(chǎng)對(duì)新信息的理解需要一個(gè)過(guò)程，滯后期約為5天。表3收益率、波動(dòng)和成交量的因果關(guān)系檢驗(yàn)原假設(shè)F統(tǒng)計(jì)P值不存在從收益率到成交量的格蘭

18、杰因果關(guān)系45.640.000不存在從成交量到收益率的格蘭杰因果關(guān)系3.330.005不存在從收益波動(dòng)到成交量的格蘭杰因果關(guān)系7.940.001不存在從成交量到收益波動(dòng)的格蘭杰因果關(guān)系0.580.711注：p值是顯著性水平。從表3中我們發(fā)現(xiàn)了股指收益率與成交量之間的相互反饋關(guān)系，即在上海 股市既存在著成交量變化導(dǎo)致股價(jià)變化，又存在著股價(jià)變化導(dǎo)致成交量變化的現(xiàn) 象。因此，在上海股市，價(jià)格和成交量之間包含了對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)方極其有用的信息。 但是，成交量不是收益波動(dòng)的格蘭杰原因。2、穩(wěn)健性分析(robustness analysis)成交量對(duì)于未來(lái)收益提供了重要的預(yù)測(cè)效力，這與傳統(tǒng)的理論模型關(guān)于交易量影響

19、未來(lái)收益是一致的，但是我們得出這個(gè)結(jié)論要非常小心，需要做穩(wěn)健性分析，以下分別考慮星期效應(yīng)和不同行情時(shí)價(jià)量關(guān)系的規(guī)律是否發(fā)生改變。我們一項(xiàng)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)股票市場(chǎng)存在明顯的周內(nèi)效應(yīng)，（張兵，2002）而這可能會(huì)對(duì)收益率、成交量的關(guān)系產(chǎn)生影響。我們用（9）式取代（4）式：R t1D 1t 2 D 2t 3D 3t 4D 4t 5D 5t t（9）其中，Dit是虛擬變量，當(dāng)星期一時(shí)，Dit=1,否則為0 ;其余類(lèi)似。然后將 式（9）、（5）和（6）進(jìn)行回歸，得到表4的結(jié)果。表4考慮星期效應(yīng)的GARGH-交易量模型系數(shù)估計(jì)系數(shù)12345011數(shù)值0.001-0.0020.0020.000.003-9.

20、9E-50.150.601.4E-6t值1.62-3.163.52-1.093.71-9.5610.8822.316.97我們的結(jié)果證實(shí)了星期效應(yīng)，（星期五的收益最高，而星期二最低，而且均 統(tǒng)計(jì)顯著），同時(shí)成交量對(duì)收益率的影響仍然非常顯著。（是非常顯著的正值）這說(shuō)明，在考慮到星期效應(yīng)影響下，股票收益與交易量的變化依然具有顯著的正 相關(guān)關(guān)系。價(jià)量關(guān)系在不同的行情中是否不同呢？以下我們隨機(jī)選取兩個(gè)時(shí)間段，考察不同的行情特點(diǎn)時(shí)的價(jià)量關(guān)系表5不同行情特點(diǎn)時(shí)收益率、波動(dòng)和成交量的因果關(guān)系檢驗(yàn)原假設(shè)牛市（96.5.9-97.5.15,248個(gè)數(shù)據(jù)）熊市（99.6.29-00.1.6,130個(gè)數(shù)據(jù)）F值p值

21、F值p值不存在從收益率到成交量的格蘭杰因果關(guān)系8.591.7E-74.880.000不存在從成交量到收益率的格蘭杰因果關(guān)系2.030.0734.540.001不存在從收益波動(dòng)到成交量的格蘭杰因果關(guān)系2.220.053.530.005不存在從成交量到收益波動(dòng)的格蘭杰因果關(guān)系1.610.155.440.000注：p值是顯著性水平。我們看到，價(jià)量關(guān)系在不同的行情中沒(méi)有明顯的區(qū)別，只是在熊市中，交易 量還是收益波動(dòng)的格蘭杰原因。這說(shuō)明在熊市中成交量對(duì)收益率的影響要更大一 些，即不僅影響其絕對(duì)大小，還影響其波動(dòng)水平?？傮w而言，在上海股市股指收益率、股價(jià)波動(dòng)和成交量之間存在著同期正相關(guān)關(guān)系；而在動(dòng)態(tài)方面存

22、在股指收益率與成交量的相互反饋關(guān)系。這種關(guān)系的存在是普遍的，考慮到星期效應(yīng)和行情特點(diǎn)時(shí)依然存在。成交量傳遞市場(chǎng)信息的作用沒(méi)有得到充分發(fā)揮，我們對(duì)此的解釋是這可能與信息傳遞的結(jié)構(gòu)性障礙和信息分布的非均勻性有關(guān)。由于這種障礙，導(dǎo)致市場(chǎng)參與者并不能同時(shí)接收到相關(guān)信息，因此價(jià)量關(guān)系呈現(xiàn)出相互影響的關(guān)系。而運(yùn) 用歷史的價(jià)量關(guān)系數(shù)據(jù)有助于預(yù)測(cè)未來(lái)，這說(shuō)明上海股市效率還不高。我們的相關(guān)建議是：中國(guó)股市的建設(shè)應(yīng)該盡量減少政府的干預(yù)，將市場(chǎng)機(jī) 制真正引入市場(chǎng)，加強(qiáng)市場(chǎng)參與方內(nèi)部的競(jìng)爭(zhēng)，疏通市場(chǎng)信息的反應(yīng)渠道，提高 股市信息傳遞的效率。參考文獻(xiàn)：Cheng Kenneth, 2000, The microstructure of the Chinese stockmarket, China Economic Review ,11, 79-97.Cheng F. Lee, 2000, Does Trading Volume Contain Informat