上海股票場股價變化成交量和收益波動地關(guān)系地地研究

1、實用標(biāo)準(zhǔn)文案上海股票市場股價變化、收益波動和成交量的關(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:本文實證研究了上海股市指數(shù)收益、波動和成交量的關(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；而在動態(tài)因果關(guān)系方面，股市收益、波動 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)和行情特點時依 然存在。關(guān)鍵詞：收益波動成交量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)管理等國內(nèi)核心刊物發(fā)表論文3 0多篇，主持省部級課題7項。2000年2001年在英國曼徹斯特大學(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。上海股票市場股價變化、收益波動和成交量的關(guān)系研究對股票市場價量關(guān)系的研究主要集中在成熟的股市中，而在我國價量關(guān)系雖然在投資實務(wù)界方面有廣泛的應(yīng)用， 但在學(xué)術(shù)界鮮有專門研究。在中國股市投 資

4、界廣泛流傳著華爾街的兩句諺語：“成交量領(lǐng)先并推動著股價”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)語言，第一句話隱含著成交量 和價格變化是正相關(guān)關(guān)系，量是價的先行指標(biāo)；第二句諺語則意味著股價的變動 引起了交易量的變化。從中國股市運行 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，價漲量增，價跌量減，這 也顯示出股指和成交量變化存在著高度的正相關(guān)性。本論文將實證研究中國股市 的價量關(guān)系，以客觀揭示價量關(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上海股市價量關(guān)系的研究。本文將從價量變化 同時期關(guān)系和動態(tài)因果關(guān)系

5、兩個方面來探討，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和成交量的關(guān)系。、文獻(xiàn)回顧金融經(jīng)濟(jì)學(xué)者研究價量關(guān)系同期關(guān)系的文獻(xiàn)很多，學(xué)者們分別從股價指數(shù)和總的成交量；股價絕對變化和成交量；股價變化的方差和成交量等多個角度進(jìn)行 了研究。Karpoff （ 1987 ）總結(jié)到以上研究有兩個共同結(jié)論：第一，交易量和股 價變化（收益率）是正相關(guān)的；第二，交易量和股價的絕對變化是相關(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，他們將這種現(xiàn)象歸因于高成交量的股票對市場范圍內(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)回顧了股價關(guān)系后概括了四點：第一，價量之間的真實關(guān)系將有助于人們對股市微觀結(jié) 構(gòu)和信息流動機(jī)制的理解；第二，在進(jìn)行事件研究時，結(jié)合價量信息對推斷結(jié)論 有更大的貢獻(xiàn)；第三，價量關(guān)系在研究股價的分布狀態(tài)時具有決定性的作用；第四，價量關(guān)系的研究有助于加深對期貨市場的理解。Karpoff和Galla nt （ 1992 ）都指出，這以前的研究都集中在價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態(tài)關(guān)系上，Smirlock和Starks（1988）研究發(fā)現(xiàn)了紐約市場價格變化的絕對值與交易量存在滯后

7、關(guān)系， Tauchen和Pitls （ 1982 ）研究了投機(jī)市場上股價變化的波動與成交量的關(guān)系， Hiemstra （ 1994 ）運用線性和非線性格蘭杰因果檢驗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態(tài)關(guān)系的理論模 型。Epps（ 1976 ）推出的模型中，交易量被用來衡量投資者對因為到達(dá)市場信 息而修改他們的證券保留價格的不一致程度，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格和成交量的 雙向正相關(guān)關(guān)系。Blume、Easley

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

9、間的動態(tài)因果關(guān)系更具有很高的研究價值。 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的關(guān)系，收益波動構(gòu)成了風(fēng)險一一收益權(quán)衡取舍關(guān)系的核心內(nèi)容，而且對收益波動的深入了 解是理解資產(chǎn)定價理論和期權(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。我們采用日收盤價的對數(shù)收益率進(jìn)行分析，令pt為t時的收盤價，對數(shù)收益率定義為：rt In（ 口 / pt 1）*100，成交量的單位是百萬手2

10、、單位根檢驗我們研究動態(tài)因果關(guān)系時的 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股票收益率、 收益波動和成交量的平穩(wěn)性，檢 驗時間序列平穩(wěn)性的最常用方法是單位根檢驗，我們運用ADF法和PP法。ADF 法是對時間序列rt的一價差分進(jìn)行如下回歸：k門 rt 1i rt 1 t t（1 ）i 1假設(shè)檢驗Ho: p=0，檢驗統(tǒng)計量服從ADF分布。如果接受Ho，意味著時間序列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。方程中加入滯后項的目的是為了使殘差項 皿為白噪聲。而P-P檢驗對時間序列Xt回歸：Xt=ao+aiXt-1 +£t假設(shè)檢驗

11、Ho : ai = 1，同樣，如果接受Ho，意味著時間序列Xt包含著單 位根,P-P檢驗較ADF檢驗法功效更強(qiáng)，特別是對于有序列自相關(guān)或條件異方差 的時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,日波動率由方差c 2表示。因為 /=E(R)-E(Rt)2=E(R) 2式中E(為期望算子，由此每日收益波動可被界定為：/= E(R)2=1 n(P t/Pt-1 )2表1 :股票收益率、收益波動和成交量的單位根檢驗變量ADF統(tǒng)計量PP統(tǒng)計量臨界值(1 %)股票收益率-17.1139-3.43收益波動-14.74-35.95-3.43成交量-5.87-7.49-3.43

12、表1是檢驗結(jié)果，我們看到對于收益率、收益波動和成交量序列，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)則后選取滯后步長為5，因為這將包含一個交易周的信息。3、同期關(guān)系每日股指收益率對交易量的回歸方程為：Rt=a+bV+由于我國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值-交易量變化率Vt( Vt=V/V(-1)來進(jìn)行回歸，得到如下結(jié)果：Rt=-0.0045+4.63e-5*Vt(-7.97)(16.40)括號中數(shù)字是t檢驗。我們得出收益率和交易量具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。而我們的另一項研究證實誤差項并不是恒定方差，因此我們

13、需要考慮異方差 情形。我們對通常的AR(6)-GARCH ( 1,1 )稍作變動，得到如下的實證模型：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。精彩文檔表2 GARCH(1,1)和GARGH-交易量模型系數(shù)估計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：括號中數(shù)值是t檢驗值。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，這是符合中國股市的實際的。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)計意義上的重要性。另外，衡量波動持續(xù)性長短的1 1之和有所減小。 這些結(jié)果表明對于我國股票市場每日收益率而言， 其GARCH效應(yīng)同信息到達(dá)市 場的速度有關(guān)；股市價格的波動與信息的到來有一定的關(guān)系，而且價格對信息的 反應(yīng)比較靈敏。這說明，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、動態(tài)關(guān)系1、交易量和收益率、收益波動的因果關(guān)系我們用格蘭杰(Gran ger )因果關(guān)系檢驗來研究動態(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，然后加入xt的滯后項xt-i, xt-2,，觀察它們是否能夠改進(jìn)對y的預(yù)測。如果x能夠?qū)的 預(yù)測有幫助，則稱存在從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，具體的檢驗方法是，先估計下面的回歸方程：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)計顯著，則意味著過去的收益率有助于對未來成交量的預(yù)測， 即收益 率是成交量的格蘭杰原因。如果標(biāo)準(zhǔn)的F檢驗不能拒絕對于所有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檢驗中，根據(jù)AIC準(zhǔn)則，加之考慮5步步長包含 了一周的信息，我們選擇滯后5步步長。這與張思奇等(2000)的結(jié)論一致，他們 發(fā)現(xiàn)上海市場對新信息的理解需要一個過程，滯后期約為5天。表3收益率、波動和成交量的因果關(guān)系檢驗原假設(shè)F統(tǒng)計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)致股價變化，又存在著股價變化導(dǎo)致成交量變化的現(xiàn) 象。因此，在上海股市，價格和成交量之間包含了對預(yù)測對方極其有用的信息。 但是，成交量不是收益波動的格蘭杰原因。2、穩(wěn)健性分析(robustness analysis)成交量對于未來收益提供了重要的預(yù)測效力，這與傳統(tǒng)的理論模型關(guān)于交易量影響

19、未來收益是一致的，但是我們得出這個結(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)和不同行情時價量關(guān)系的規(guī)律是否發(fā)生改變。我們一項實證研究發(fā)現(xiàn)中國股票市場存在明顯的周內(nèi)效應(yīng)，（張兵，2002）而這可能會對收益率、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，Dit=1,否則為0 ;其余類似。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)計顯著），同時成交量對收益率的影響仍然非常顯著。（是非常顯著的正值）這說明，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)選取兩個時間段，考察不同的行情特點時的價量關(guān)系表5不同行情特點時收益率、波動和成交量的因果關(guān)系檢驗原假設(shè)牛市（96.5.9-97.5.15,248個數(shù)據(jù)）熊市（99.6.29-00.1.6,130個數(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，價量關(guān)系在不同的行情中沒有明顯的區(qū)別，只是在熊市中，交易 量還是收益波動的格蘭杰原因。這說明在熊市中成交量對收益率的影響要更大一 些，即不僅影響其絕對大小，還影響其波動水平。總體而言，在上海股市股指收益率、股價波動和成交量之間存在著同期正相關(guān)關(guān)系；而在動態(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)和行情特點時依然存在。成交量傳遞市場信息的作用沒有得到充分發(fā)揮，我們對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)致市場參與者并不能同時接收到相關(guān)信息，因此價量關(guān)系呈現(xiàn)出相互影響的關(guān)系。而運 用歷史的價量關(guān)系數(shù)據(jù)有助于預(yù)測未來，這說明上海股市效率還不高。我們的相關(guān)建議是：中國股市的建設(shè)應(yīng)該盡量減少政府的干預(yù)，將市場機(jī) 制真正引入市場，加強(qiáng)市場參與方內(nèi)部的競爭，疏通市場信息的反應(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