中国股市熊市_牛市的量价关系分析

漳州师范学院学报（哲学社会科学版）

２００８年第２期

总第６８（２００８年期）ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＺＨＡＮＧＺＨＯＵＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（Ｐｈｉｌｏｓｏｐｈｙ＆ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）漳州师范学院学报（哲学社会科学版）Ｎｏ．２．２００８ＧｅｎｅｒａｌＮｏ．６８

中国股市熊市、牛市的量价关系分析

刘建华

（漳州师范学院经济系，福建漳州３６３０００）

〔摘要〕以上证指数的走势将股市划分为熊市和牛市，针对不同的市场背景，采用回归分析和Ｇｒａｎｇｅｒ因果

关系检验，分别对牛市和熊市的量价关系进行研究。研究结果显示，交易量的大幅增加都通常伴随股票价格的

大幅上涨或大幅下跌；沪深两市无论是在牛市或者熊市，价格都是成交量的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，价在量先；但量对价

没有解释的能力，只有在熊市的情况下，量对价才具有一定的影响。

〔关键词〕量价关系；Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验；牛市；熊市；

文献标识码：Ａ文章编号：１００４－４６８Ｘ（２００８）０２－２６－０５中图分类号：Ｆ８３０．９１金融资产的价格变动与金融资产的交易量是研究金融市场常用的数据和分析的工具，交易量和价格与信息之间有着密切的关系。交易量可以反映市场信息和交易信息的精确性，而市场价格则无法单独反映。这是因为市场中存在着交易噪音，交易者不能仅仅依靠价格来分析和判断市场的未来走势，而要通过交易量来获得额外的信息。但是，交易量和价格之间究竟存在着什么样的关系，仍处于研究和探索阶段。

我国学者在股市量价关系方面的研究较少，理论体系还不完整。但是，随着近几年来我国金融业快速的发展，有越来越多的学者对我国股市量价关系进行了深入和专业的研究。陈怡玲、宋蓬明（２００６）对我国股市的价格变动和成交量的关系进行了实证性的研究，发现中国股市不存在对称的成交量———价格变动关系，预期日成交量与未预期日成交量均与日股价波动正相关，但是未预期日成交量对日股价波动的解释能力要大于预期日成交量对日股价波动的解释能力。王彬、宋蓬明（２００６）建立了只有不知情交易者和庄家两类投资者的模型，对我国股市的这种庄家操纵现象进行了研究，认为造成我国股市中成交量与价格变化正相关的重要原因是存货调整效应和预期调整效应，在量价关系模型中，当成交量很小的时候价格趋于下降，这是因为当成交量很小时，不知情交易者认为可能庄家预期较差，于是会调低预期，导致价格下降。陈维云，张宗宪（２００５）也采用了协整方差修正和Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验的方法，发现成交量对波动性具有较好的解释作用，而波动性对成交量的解释作用却较差。周观君（２００５）通过Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验，发现了沪市和深市只存在收益率是成交量的单向Ｇｒａｎｇｅｒ原因，验证了“价在量先”的说法。但在沪市中收益率绝对值与原始成交量之间存在着双向的Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系。于伟、尹敬东（２００６）是把股市划分为牛市、熊市和盘整市，分别对三市进行误差修正模型的参数估计和Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验，发现在牛市中收盘价和成交量之间存在双向的Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系，在熊市中只有价格是成交量的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，在盘整市中，价格依旧是成交量的单向Ｇｒａｎｇｅｒ原因。

一、数据的说明与基本统计描述

本文对上证指数和深证成分指数的日收盘价和日成交量数据进行分析。数据来源于核新分析软件。我们依据上证指数的走势，将两个指数的数据分成四个时段，分别对应两个牛市和两个熊市。具体分法如下：时段１的时间跨度是从１９９３年２月１５日至１９９４年７月２９日，共３７０个交易日。时段２的时间跨度是从１９９４年８月１日至２００１年６月２６日，共１６７１个交易日。时段３的时间跨度是从２００１年６月２７

〔收稿日期〕２００８—０２—２５

〔作者简介〕刘建华（１９７８～），男，福建省南靖县人，漳州师范学院经济系讲师，硕士。

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刘建华：中国股市熊市、牛市的量价关系分析第２期

日至２００５年７月１１日，共９７３个交易日。时段４的时间跨度是从２００５年７月１２日至２００７年３月２８日。共４１５个交易日。在时段１和时段３，股票市场处于熊市，时段２和时段４市场处于牛市。

表１是上证指数和深证成分指数日收益率在各个时段的基本统计描述。这里收益率以对数收益来表

=log(P)－−log(P−)，其中，P表示第ｔ个交易日的收盘价格。从表１的数据可以看出，时段１、示，记为：r＝２、３、

４的均值在零附近上下波动，时段１、２、３的偏度均为正偏，时段４的偏度为负偏，各个时段的峰度均大于０，表明沪深股指的收益率呈尖峰厚尾分布。

表１：收益率的基本统计描述

二、牛市和熊市的量价关系的回归分析

我们采用线性回归的方法对我国股票市场上述四个时段的量价关系进行分析。现在给出上证指数和深证成分指数的四个时段的散点图。

从图１至图８中我们看到，成交量与收益率在某种程度上呈“型曲线，显示出较大幅度的股价变化基本Ｖ”

上与较大的成交量相关联。下面我们用线性回归分析方法分析成交量与绝对收益的关系。回归方程如下：

＝bVt=表２为成交量与绝对收益率的回归分析结果，括号中为相应系数的标准误。从表中可以看出，系数在各个时段均为正数，表明成交量与绝对收益率成正相关关系，这说明无论股市处于牛市或者熊市，交易量的大幅增加都通常伴随股票价格的大幅上涨与大幅下跌。但是，时段１的上证指数和时段２的深证成分指数的成交量与绝对收益率的正相关关系不显著。

图１：时段１的上证指数图２：时段１的深证成分指数

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２００８年漳州师范学院学报（哲学社会科学版）图３：时段２的上证指数图４：时段２的深证成分指数

图５：时段３的上证指数图６：时段３的深证成分指数

图７：时段４的上证指数图８：时段４的深证成分指数

表２：成交量与绝对收益率的回归分析结果

（注：＊表示在５％的显著性水平下不显著）

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刘建华：中国股市熊市、牛市的量价关系分析第２期

四、量价关系的Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验

如果在加入股价变化的历史值后，成交量现值的预测的均方误差显著小于仅用成交量历史值预测的均方误差，即前者对于成交量现值的预测优于后者，则我们就可以认为股价的变化导致了成交量的变化。反之亦然。为此，我们需要对如下两式进行回归分析：

=log(P)－−log(P−)表示股价变化。这里，我们以对数收益r＝如果成交量V并不包含任何有关预测股价=1,2,