网站公告: 欢迎访问最权威的期刊导航网,本站全面升级中,新版即将上线!
论文内容

股票交易量的变动对股价影响的实证研究

作者:李鸿鹏 张岩 时间:2016-07-13 10:53:43点击

李鸿鹏、张岩  

北方工业大学经济管理学院工商管理系管14-1班

 

摘要:中国股票市场的波动性特征被国内外学者广泛研究,但交易量对波动性的影响并没有引起理论界的足够重视。为了对股票交易量与价格之间的关系进行研究,李鸿鹏和张岩选取相关样本并用单位根检验、协整检验、Granger 因果关系检验的方法进行数据分析。发现成交量和股价指数之间存在因果关系。成交量的变化会引起股价相关变化,可以通过数据分析相关变动趋势从而对投资方向有指导作用。

    关键词:交易量、股价变动、单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验

 

    股票市场中最基本的关系是交易量与价格之间的关系,股价也就是市场对于该公司的资产定价,这也是金融业的核心问题,众多国外学者对股票市场的研究都是以辨别股价和成交量两者之间的关系为核心的。他们的研究结果表明,股票市场上成交量与股价的关系能间接反映市场参与者的交易特点、交易习惯、信息流入市场的速度、在市场中的传播速度,以及市场的公开程度、交易规模、交易规则设置合理性等市场特征。但目前只有极少数国内学者对股票价格与成交量之间的关系进行研究。

  在行为金融学家和职业股票交易者眼中,交易量的确是影响股价走势的一个重要的因素,通过交易量的变化可以分析出多空双方对于后市的心理预期与操作。

  鉴于此,本文围绕以下问题进行研究:(1)探讨成交量和股价之间是否相关,验证成交量变动能否引起股票价格波动。(2)分析成交量变化和股价波动之间的因果关系。

1.样本选取及相关性分析

本文选取的样本为2014-2015年度牛市的兴起与较前时间节点的股票数据。由于政府对股市的要求和期待、增量资金入市的情况(制度性变化进度)、注册制冲击的市场主要体现,使得此时成为了股市长期横盘后爆发的契机,与此同时资金价格(市场实际利率水平) 海外市场(问题可能爆发的程度)经济走势的利好,也相对带来了股票市场的有效性得到提高,与其他市场的联动性也有所增强,基本符合相关研究的假设前提。相关变量有:上证指数每日修正收盘价(R日)、每月修正收盘价(R月),每日成交量(V日)、每月成交量(V月),月平均美元兑人民币汇率(XR),月无风险利率(I),反映国民经济基本情况的 GDP,以及消费物价指数(CPI )。其中上证指数的修正收盘价是采用“除数修正法”修正原固定除数 ,以维持指数的连续性。具体公式为:报告期指数 = (报告期采样股的市价总值 / 基日采样股的市价总值)× 100, 市价总值 = ∑(市价× 发行股数)。基日采样股的市价总值亦称为除数。修正公式为: 修正前采样股的市价总值 / 原除数 = 修正后采样的市价总值 /修正后的除数。需进行指数修正的情况包括新股上市、股票摘牌、股本数量变动(送股、配股、减资等等)、股票撤权(暂时不计入指数)、复权(重新计入指数)、汇率变动等。修正的日数据,选取的时间段为 2014.1.28——2015.11.6,由于法定节假日股市停盘,在分析时对数据进行了处理,合计有效数据 443组;月数据的选取范围为2014.1——2015.11,共计 24 组数据,原始数据来自同花顺。美元兑人民币汇率、无风险利率来自中国人民银行网站,GDP及CPI数据来自国家统计局。本文的统计分析采用 Eviews和Excel 软件完成。

 

 

                 图一                                      图二

从图 1 和图 2 可以看出,股价和成交量先是经历了一段相对较长的平稳震荡调整期,而后于2014年1月份起,至2015年6 月,股价和成交量大体呈固定高增长率增长,在此期间股价曾于 2015年6月12日达到最高的5178.19点。此后,股票和成交量呈回落态势。值得注意的是,从图形走势看,成交量和股价存在一定的相似性,成交量的变化对股价波动有一定预示作用。

我们应用 Eviews7.2对每月修正收盘价、每月成交量、月平均美元兑人民币汇率、月无风险利率、GDP以 CPI 等变量进行相关性分析,结果见表 1 :

表1

 

R

VOL

XR

GDP

CPI

I

R

1

 

 

 

 

 

VOL

0.636

1

 

 

 

 

XR

-0.904

-0.506

1

-

 

 

GDP

0.665

0.155

-0.603

1

 

 

CPI

0.907

0.408

-0.943

0.613

1

 

I

0.913

0.368

-0.951

0.666

0.977

1

 

   表 1 表明,上证指数同成交量、利率、GDP 以及 CPI 之间正相关,其中,利率、CPI 同上证指数相关性较高,并且利率同 CPI本身也有较高的相关性。从表中我们可以看出上证指数与汇率负相关,相关系数高达 0.904,说明汇率的下降可能会导致上证指数的升高。为了明确表示上证指数与成交量、美元兑人民币汇率、利率、GDP 及 CPI 等之间的确切关系,下面我们对其进行单位根检验、协整检验和格兰杰因果检验。

2.单位根检验

平稳的时间序列,是指产生这个序列的基本规则不随时间的变化而变化。具体来说,就是平稳序列在不同时间段上的统计特征基本相同。单位根检验是现代时间序列分析中检验平稳性的有效方法,近年来在实证金融分析中被广泛采用。本文应用ADF 单位根检验法检验各序列的平稳性,结果见表 2。

表2

变量

adf检验统计量

10%临界值

p值

检验结果

Ln(R日)

-1.5700

-3.1328

0.8033

I(1)

一阶差分Ln(R日)

-16.0103

-3.1328

0.0000

I(1)

Ln(v日)

-3.8394

-3.1328

0.0154

I(1)

一阶差分Ln(v日)

-18.6395

-3.1328

0.0000

I(1)

Ln(R月)

-3.2350

-3.2615

0.1047

I(1)

一阶差分Ln(R月)

-3.3544

-3.2690

0.0863

I(1)

Ln(v月)

-1.4047

-3.2547

0.8305

I(1)

一阶差分Ln(v月)

-5.1458

-3.2690

0.0028

I(1)

Ln(XR)

-3.1705

-3.2615

0.1169

I(1)

一阶差分Ln(XR)

-5.1079

-3.2690

0.0030

I(1)

Ln(I)

0.2496

-2.2610

0.9713

I(1)

一阶差分Ln(I)

-2.8341

-2.2610

0.0655

I(1)

Ln(CPI)

0.8351

-2.6192

0.9931

I(1)

一阶差分Ln(CPI)

-5.3936

-2.6210

0.0001

I(1)

Ln(GDP)

-0.0716

-3.2690

0.9915

I(1)

一阶差分Ln(GDP)

-2.4086

-3.2690

0.3644

I(1)

 

注:检验方程中含有截距项(常数项) ,变量滞后 1 期。Ln(x)是指对变量 x 取自然对数。表 2 表明,Ln(R 日)、Ln(v 日)、Ln(R 月)、Ln(v 月)、Ln(XR)、Ln(I)、Ln(CPI)、Ln(GDP)都是非平稳序列,而其一阶差分序列在 10 %显着水平下,都是平稳序列。

3.协整检验

协整分析的基本思想是:在实际中,多数经济时间序列都是非平稳的,但某些非平稳经济时间序列的某种线性组合却表现出平稳性,这说明这些变量之间存在长期稳定关系。若变量之间存在协整关系,便可以通过某变量水平值的变化来影响另一变量水平值的变化。虽然序列 Ln(R 月)、Ln(v 月)、Ln(XR)、Ln(I)、Ln(CPI)、Ln(GDP)都是非平稳序列,但是它们的线性组合可能是平稳序列,称 Ln(R 月)、Ln(v 月)、Ln(XR)、Ln(I)、Ln(CPI)、Ln(GDP)存在协整关系,即它们之间存在一种长期稳定的均衡关系。

表3

协整向量个数

特征值

似然比

5%显著水平

P值

没有

0.9984

204.3830

69.8189

0.0000

至多一个

0.9343

82.6768

47.8560

0.0000

至多二个

0.6475

30.9383

29.7971

0.0368

至多三个

0.4420

11.1250

15.4947

0.0000

至多四个

0.0779

2.3516

3.8415

0.1252

    

    表 3 是 VAR 模型和协整方程中都只含有截距项的 Johansen 协整检验结果。可以看出,在 5% 的显着性水平下,除至多四个协

整向量个数的检验外,其他检验的似然比都大于临界值,拒绝

原假设,说明股价指数与汇率、利率、GDP、CPI 之间存在着协

整关系。协整方程为:

(3)lnR=0.777lnGDP-5.521lnXR+26.092lnI+17.881lnCPI-3894.144

(0.531239)(3.473475)(78.71594)(19.09168)(6802.736)

Adjusted R2=0.839942,D.W.= 0.375675,Obs.=32

成交量同股价的 Johansen 协整检验:为确定能否将成交量作为解释变量纳入传统的关于影响股价波动的经济学模型,需确定成交量同股价之间是否存在协整关系,为使统计数据获得更好的稳定性,本文选用各交易日内股票市场的相关数据检验成交量和股价的协整关系。

表4

协整向量个数

特征值

似然比

5%显著水平

P值

没有

0.0513

24.0377

15.4947

0.0020

至多一个

0.0038

1.6176

3.8415

0.2034

    

    表 4 是 VAR 模型和协整方程中都只含有截距项的 Johansen 协整检验结果。可以看出,在 5% 的显着性水平下,检验似然比大

于临界值(24.0377> 15.4947),拒绝原假设,说明成交量同股价

之间存在长期的均衡关系,即协整关系。

4.Granger 因果关系检验

协整分析已经得出股价同成交量、汇率、利率、GDP、CPI间存在一种长期的均衡关系,但它们之间是否存在因果关系?我们不得而知。为此,本文运用 Granger 因果关系检验,检验变量因果关系。

首先,确定滞后期数。根据自相关函数(ACF)和部分自相关函数(PACF)计算得知相关变量均为 AR(1)过程。因此,滞后期数(1ags)取为 1。然后,进行 Granger 因果关系检验。检验结果如表 5 所示:

表5

配对因子

Pairwise.Granger.Causality.Test

结论

Null.Hypothesis

F-Statistic

probability

R日~V日

R日does not granger cause V日

36.989

3.E-09

R日与V日无因果关系

V日does not granger cause R日

0.757

0.385

R月~V月

R月does not granger cause V月

6.264

0.0216

R月与V月双向引导

V日does not granger cause R月

3.584

0.0737

R月~XR

R月does not granger cause XR

1.663

0.216

R月与XR无因果关系

XR does not granger cause R月

1.035

0.324

R月~I

R月does not granger cause I

13.121

0.0014

R月和I双向引导

I does not granger cause R月

12.357

0.002

R月~GDP

R月does not granger cause GDP

0.042

0.622

R月与GDP无因果关系

GDP does not granger cause GDP

0.252

0.841

R月~CPI

R月does not granger cause CPI

1.542

0.115

R月与CPI无因果关系

CPI does not granger cause R月

2.743

0.230

 

   表 5 表明,在 5%的显着性水平下,可以认为 R 日和 V 日之间不存在双向的 Granger 因果关系。而 R 月与 V 月的关系是双向引导的,即成交量变动导致股价波动,股价变动交易量也会变动。另外,R 月与 I 之间存在双向的 Granger 因果关系,R 月与 XR 之间不存在 Granger 因果关系,以及 R 月与 GDP、CPI 之间不存在 Granger 因果关系。具体而言,上证指数的波动不会导致 GDP 和 CPI 量上的变动。

5.实证检验结果

(1)股价指数与汇率、利率、GDP、CPI 之间的确存在协整关系。

(2)实证检验结果表明,股价指数与汇率、利率、GDP、CPI 之间的确存在协整关系。其中,上证指数同利率、GDP、CPI 正相关,与汇率反相关。通过调节利率等指标会影响股票市场中股价的变动。

(3)成交量和股价指数之间存在因果关系

    Johansen 检验结果表明,上证指数同成交量之间有较强的相关性。Granger 因果关系检验表明,上证指数每日收盘价和对应的日成交量不具有引导关系。即成交量的变动不会导致股价指数的变动,这是因为政府对于股市的控制程度较之前更大,所以多次降低利率控制股价,而月收盘价与月成交量是双向引导,两者之间的相互作用较为显着,双方都互相引起变动。

 6.结论

   本文从判断成交量变动能否影响股票指数波动为根本出发点,分析了影响股价波动的相关要素。实证研究结果表明“价走量先行”。成交是交易的目的和实质,是市场存在的根本意义, 成交量是股票市场的原动力,没有成交量配合的股价形同无本之木。因此,成交量是投资者分析判断市场行情并做出投资决策的重要依据,也是各种技术分析指标应用时不可或缺的参照。成交量的变化最能反映股市的大趋势。上升行情中,做长线和短线都可获利,因此股票换手频繁,成交量放大;在下跌行情中,人气日趋散淡,成交量缩小。

 

 

  参考文献

中国股票市场的简单量价关系模型--------王杉,宋逢明

成交量变动对股票价格的波动影响的实证研究------刘桂荣

期刊导航网所有资料均源于网上的共享资源及期刊共享,请特别注意勿做其他非法用途
如有侵犯您的版权或其他有损您利益的行为,请联系指出,本网会立即进行改正或删除有关内容
CopyRight (C)2004-2015 www.qikan123.cn 期刊导航网 版权所有 All Rights Reserved 京ICP备16039122号-2

期刊导航网

官方微信