中国证券成交量实证研究的发展和评价

摘 要:本文总结了国内学者在证券成交量领域的研究,其中包括对股价和成交量间关系的实证研究,对成交量､收益率与波动性的关系研究,从成交量的角度进行中国股市相关问题的经验分析和对成交量自身的实证研究,评价了该领域国内研究的优势与不足,指出有关交易量的研究日益增多与证券研究型数据库得到广泛使用密切相关｡

关键词：成交量;证券;数据库;股票价格

中图分类号:F830.91文献标识码:A文章编号:1007-4392（2006）08-0039-04

一､引言

财务/金融学（Finance）与经济学有着极为密切的关系,财务/金融学中的许多基础理论来源于经济学,某种意义上说经济学是财务/金融学的母科学｡西方经济学的一个基本理论是商品供给､需求关系及其均衡价格的形成,商品价格和成交量是同时达到均衡的｡价格与成交量是证券市场提供的两种最基本信息,其他交易指标都是这二者的衍生信息,随着证券研究数据库的日益完善,对成交量领域的研究日益受到财务/金融学者的关注｡

Karpoff（1987）提出了研究价格―成交量关系的四个意义:

其一,为金融市场结构研究提供依据：价格―成交量关系模型取决于金融市场中信息的流动速度､信息的传播方式以及市场价格反映信息的程度等因素,所以价格―成交量关系的实证研究能够帮助研究者辨别对金融市场结构的不同假说｡

其二,为事件研究（event studies）提供依据｡用价格和成交量的数据来进行推断在事件研究中是很重要的｡

其三,对投机价格的学术争论有重要的意义｡

其四,对期货市场研究有重要的意义｡

无论是在国内还是国外的财务/金融学研究中,学术界对成交量的研究是相对较少的｡Lee and Swaminathan （2000）在其论文的结论部分指出：“价格和成交量在市场均衡时是同时决定的｡产生价格的任何过程也同时产生了成交量｡成交量也是一个普遍容易得到的市场交易数据｡因此,财务/金融学家,例如Blume（l994）和证券实务人员（例如各种技术分析人员）在进行投资决策时都认识到成交量的潜在有用性,这也许并不令人奇怪｡令人奇怪的是:实际上我们对成交量了解得非常少｡”

二､股价和成交量间关系的实证研究

中国国内学者对股价和成交量间关系研究包括以下几方面：

第一,进行股价和成交量相结合的比较分析｡吴冲锋､吴文锋在2001年进行了基于成交量的股价序列与其他序列的比较实证研究｡他们选取1998.01.05～1999.12.30（共482个交易日）青岛啤酒（上交所上市）的历史数据,进行收盘价､平均成交价时间序列和基于成交量的股价序列（其中,应用了分段函数思想）的GARCH模型建模和分析｡第三者更容易被模型刻划和解释,从实证角度证实了市场交易的成交量推进的特点,也证实了市场交易维度（时间､价格和成交量为金融市场的三个维度）转换的想法的可行性｡后来他们又使用ARMA模型,通过对比分析上证综合指数的指数收盘价序列和基于成交量的指数序列（1998.01.01～1999.12.31,共485个交易日）,以及个股福耀玻璃1999.01.04～2000.12.29（共475个交易日）的收盘价序列､平均成交价序列和基于成交量的股价序列,进一步验证了基于成交量的股价动力学分析是科学有效的,可以在资产定价､风险管理等金融理论和实务领域进一步发展和应用｡

第二,进行股价和成交量的线性和非线性因果关系实证研究｡王承炜等､吴冲锋在2002年从CSMAR数据库中选取1993.01.01～2000.12.30日深､沪市的数据,价格采用上证综合指数和深证综合指数,交易量采用整个市场总的交易量（A､B股之和）,样本数分别为1893､1974｡分别对价格和交易量进行Granger线性和非线性因果检验,发现深､沪市存在着收益对交易量的线性Granger因果关系和双向的量价间的非线性因果关系;在此基础上,又进行了经周末效应和GARCH现象调整后的量价间Granger线性和非线性因果检验,发现虽然收益对交易量仍有线性Granger因果关系,但两者不存在任何方向的非线性因果关系,这可以用MDH（混合分布假说）来解释｡

第三,进行交易量与股价的关联分析｡王燕辉､王凯涛（2005）对1998年1月5日至2004年4月1日深圳成分指数成分股的交易量对收益率的影响进行实证研究（数据来源：分析家股票分析系统）｡其中,运用构建投资组合的方式,对交易量对未来价格的影响进行分析｡研究表明,在短期内（1､5天）,高成交量伴随着较高的收益率;但在相对较长的持有期后,低成交量常伴随着较高的收益率,而且统计结果非常显著｡笔者认为,这与我国股票市场上散户和大户的博弈有关｡

三､成交量､收益率与波动性的关系研究

杨彬（2005）基于混合分布模型,对沪市A股交易量与收益率及波动性的关系进行了实证研究｡考虑到涨跌停板制度对股市波动性的影响及A､B股波动性的差异,他采用了CSMAR数据库中上海 A股指数的日收盘价和成交量数据,样本区间为 1997.01.02～2003.12.31,共1682个有效样本数据｡首先,进行了交易量和收益率､波动率的Granger因果关系检验,发现交易量和收益率之间､交易量和波动率之间均存在着双向线性因果关系,所以使用二者受同一信息到达过程影响力假设,以交易量来解释收益波动和波动持续性具有可能性和合理性;其次,对扩展的GARCH模型进行估计,发现交易量只能在有限限度内解释波动率的持续性,交易量作为信息到达的替代变量并不理想｡

但是,王燕辉､王凯涛（2004）利用20只深圳成分指数的成分股票1998年1月5日至2002年9月27日交易数据（数据来源：分析家股票交易系统）,进行交易量对收益率波动性影响的研究,发现当前交易量可以作为市场信息到达的替代变量,交易量具有信息含量｡其中,利用EGARCH模型刻画股票收益波动性,并验证了交易量对波动性持续性的影响｡

而赵留彦､王一鸣在2003年采用1993.01.02～2001.12.31沪深市A股交易量序列以及上证指数､深证成分指数（数据来源：www.省略）,并以1996年（涨跌停板制度实施）为界,划分为两个阶段,借助于GARCH模型,从静态和动态的角度,探讨我国股市交易量与收益率及其波动性的相关性｡研究发现,交易量与同期的收益率水平明显正相关：进一步将交易量划分为预期与非预期部分后发现：预期交易量不影响收益率的波动,而未预期到的交易量变动不但与同期的收益波动性正相关,同时可以为下期波动提供预测信息,尽管信息是有限的｡

对照王承炜等､吴冲锋在2002年对股价和成交量的线性和非线性因果关系的实证研究,芮萌､孙彦丛､王清和在2003年对我国股票交易所中股票收益与交易量之间的同期关系和引导关系进行了研究｡邓建平､曾勇在2004年综合考虑公司规模､交易量对股票收益率和波动性的影响,根据股票的前期的交易量大小来构建投资组合,并分析投资组合之间的收益率和波动性的Granger的引导关系｡其中,分别选取2000～2002年沪市A股上市公司的数据中流通市值最大､最小的120只股票,来构建投资组合（数据来源：深圳国泰信息技术有限公市的上市公司交易数据库）,使用Granger因果关系检验方法进行分析｡研究表明,不论是大公司规模和小公司规模的投资组合,前期交易量大的投资组合对前期交易量小的投资组合存在较强的Granger引导关系,认为非同步交易和交易量大的投资组合对公共信息的反应比较充分可能是其中的原因｡

四､从成交量的角度进行中国股市相关问题的经验分析

朱战宇､吴冲锋在2003年从收益率和成交量两个角度对中国股市的价格动量问题进行分析｡他们从CSMAR数据库中选取1994～2001年中国A股所有股票进行样本检验,剔除无效部分,有效样本股票供1132只｡在重叠法基础上改进,采用两种方式构造形成期投资组合｡根据收益率和交易量标准进行样本排序,在此基础上形成构造投资策略的两种方式,即单标准方式（按收益率标准）和双标准（按两个标准）｡研究结果表明,单独基于收益率标准的检验证实中国股市总体不存在价格动量,但增加交易量标准的进一步分析显示,交易量对驱动价格动量利润和构造套利组合具有重要作用｡

芮萌､孙彦丛､王清和在2003年从我国股票交易所中股票收益与交易量之间的同期关系和引导关系这个角度,来探索是否可用交易量包含的信息预测股票收益｡本研究采用CSMAR数据库中,1992年12月12日至1997年12月31日的上证A股指数的日收益数据,1992年2月21日到1997年12月31日的上证B股指数的日收益数据,1992年9月30日到1997年12月31日深证A股指数的日收益数据,以及1992年10月6日到1997年12月31日的深证B股指数的日收益数据｡首先,应用GARCH模型进行同期关系的验证,收益对交易量回归系数是正的并且显著,因此交易量与收益间的同期关系保持为正?鸦然后,用Granger因果关系检验了交易量与收益之间的引导关系,发现在四个市场上交易量均不存在格兰杰引导股票市场收益,而在某些市场上交易量和收益波动率（收益的绝对值）之间存在着反馈关系,也就是说交易量可以帮助预测收益波动率,反之亦然｡

刘力､俞竞（2002）采用事件研究的方法,对财务年报公告后市场上的交易量反应进行了研究,他们发现：（1）在财务年报公布前后存在着超常交易量,说明财务年报确实具有一定的信息含量,超常交易量的产生就是由于投资者依据这些新信息对公司价值做出不同判断的结果?鸦（2）发现即便在财务年报公布期间,市场交易量仍对个股交易量具有显著的影响,说明中国股市上“跟风”现象严重;（3）证实了超常交易量与超额收益率之间存在着不对称关系,即超额收益率大于0时的超常交易量远大于超额收益率小于0时的超常交易量｡

五､对成交量自身的实证研究

王鸿冰2004年采用CSMAR数据库中深､沪市市场换手率数据,时间跨度1990.12.19～2002.12.31,建立了自回归广义自回归条件异方差（AR-GARCH）模型研究我国股市交易量自身的时间序列｡研究结果显示,深､沪市的日市场换手率不服从正态分布且存在着自相关性和ARCH效应?鸦该模型很好地拟合了市场换手率的时间序列,估计出的参数显著,周一到周五的日市场换手率存在显著差异并且周一达到了一周的最大值,即存在周内效应｡上述现象可用混合分布假说解释,非交易日的信息积累可能是周一高换手率的原因,从而加剧股价波动的可能性｡

在对成交量测度方法及其划分的研究方面,有研究的用换手率,有研究的用日成交额的对数值进行测度 （例如吴冲锋､吴文锋在2001年和2003年的研究）｡前者不受配股､送股等股数变化的影响,并且能够保持时间上的线性性（例如朱战宇､吴冲锋在2004年的研究）,更具有可选择性｡而为了提高准确性,有的学者使用对数换手率来度量成交量（王燕辉､王凯涛,2004）｡赵留彦､王一鸣（2003）,蒋祥林､王春峰（2005）把交易量划分为预期交易量和非预期交易量｡

在西方金融理论的基础上,吴文锋､朱云､吴冲锋（2002）从股价推进进程的角度进行成交量作用的理论研究,他们把成交量和股价结合起来,把成交量的信息真止融入到价格序列中去分析价格行为｡

六､对国内成交量研究的评价

近年来,特别是2003年以来,国内对财务/金融领域有关交易量的研究日益增多,其中大多数研究这一领域的学者在高等学校从事金融工程方面的研究,例如上海交通大学的吴冲锋和天津大学的王春峰｡这使得中国在成交量领域的研究虽然起步很晚（2000年以前几乎空白）,但是在数学工具使用方面十分先进｡但是不利的一面是,由于国内对成交量的研究更多是从金融工程的角度出发,所以这些研究相对在考虑金融理论和结合中国制度背景方面较为薄弱｡

很多国内学者及时借鉴国外的研究思路,在中国证券市场上检验国外的研究成果,例如Ger-vais､Kaniel和Mingelgrin（2001）发现“高成交量回报率溢价”现象后,认为在卖空机制受到较多限制､卖空操作有困难的情况下,这一现象会特别突出｡由于中国大陆证券市场目前没有卖空机制,所以王燕辉､王凯涛（2005）等许多学者开展了对“高成交量回报率溢价”在中国是否存在的研究｡一方面,这类研究发现了中国证券市场的特殊问题,但另一方面说明国内的独创性研究较少｡

价格与成交量是证券市场提供的两种最基本信息,其他交易指标都是这二者的衍生信息,因此有关交易量的研究日益增多与深圳国泰安CS-MAR等研究型数据库得到广泛使用密切相关｡早期的研究的数据往往来自证券网站或股票分析系统,例如赵春光和袁君丽（2001）的数据取自股交易网站（www.省略）,数据的限制使得研究样本小且时间跨度短,限制了早期研究的说服力,而国泰安CSMAR等研究型数据库的使用使这一问题得到较好的解决｡

参考文献：

[1] Blume， L.， D. Easley， M. O＇Hara， Market statistics and technical analysis： The role of volume [J]， Journal of Fi-nance， 1994， （vol.49）;

[2] Gervais S， Kaniel R， Mingelgrin D H. The high volume return premium [J]， Journal of F inance，， 2001， （vol.56）;

[3] Karpoff， Jonathan M.， The Relation between Price Changes and Trading Volume： A Survey [J]. Journal of Financial & Quantitative Analysis， 1987， （vol.22）;

[4] Lee， Charles M.C.， Swaminthan Bhaskaran， Price Mo-mentum and Trading Volume [J]. Journal of Finance. 2000， （vol.55）;

[5]蒋祥林.王春峰.吴晓霖.“中国股市信息流､波动性与交易量关系[J]・系统工程理论方法应用”.2005.（1）;

[6]刘力.俞竞.“财务年报的交易量反应与投资者‘跟风’现象：沪市A股实证研究”[J].《金融研究》.2002.（8）;

[7]盛建平.高芳敏.“成交量与回报率相关性实证研究’[J].《预测》.2000.（5）;

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[11]杨彬.“沪市A股交易量与收益率及波动性的关系――基于混合分布模型的实证研究”[J].《统计与决策》2005.（8）;

[12]赵春光.袁君丽.“股价与成交量关系的实证研究”[J].《财经科学》.2001.（56）｡