玉米期货交易量与价格波动关系的实证研究

【摘要】诸多因素的影响，我国期货市场也出现了较大的波动，市场不确定性因素增多以及市场风险加剧的趋势明显增强。鉴于此，本文选择典型的玉米期货来研究其量价关系，通过构建自变量为成交量和持仓量，因变量为价格波动率的多元线性模型，分析交易量对玉米期货价格是否存在某种引导作用，以期利用期货价格波动与交易量之间的联合信息提高分析推断的准确性和有效性。

【关键词】玉米期货 成交量 波动性 线性回归

引言

商品期货虽然标的资产与金融期货不同，但是由于本质都属于衍生产品，交易行为较为类似，因此研究商品期货交易量与价格波动间的关系不论是对商品期货市场的发展还是股指期货市场的发展都有很好的借鉴意义。

一、期货市场量价关系研究的两大假设

（一）混合分布假说。

认为成交量和价格波动共同依赖于同一个变量，这个变量用市场信息的传播速度来描述。当市场信息发生变动时，价格和成交量同时对该信息做出反应，即混合分布假设认为价格变动的绝对值与交易量存在正相关，同时价格变动与交易量之间也将存在正向关系。

（二） 连续到达假说。

模型中主要假设市场上的交易者接受新信息是连续而且随机的，同一时间只有一个交易者会接受到新的信息，未获得信息者无法从已获得信息者的交易中得知该信息，市场信息是分步向外传播的，交易者分步得到信息，当市场交易者均得知信息后，均衡价格才会产生，且市场不存在卖空交易。模拟结果显示，当交易者同为乐观者或是悲观者时，交易量最大，而价格变动的绝对值与交易量则呈正相关。当市场乐观者的比例介于0.2到0.6之间时，价量关系呈现明显的正相关，因此价量关系会受到交易者结构及保证金的影响。

二、指标的选取及计算

（一）交易量、持仓量。

引起商品期货价格波动的因素有很多，本文选取其中最主要的两个因素交易量和持仓量，分析两者对价格波动率的影响及相互影响关系。为保证交易量、持仓量与波动率建立方程的经济学意义，本文不对原始数据进行对数化处理，同时相关实证研究证明原始交易量数据与对数化后的交易量数据与波动率序列的回归结果大致相同。交易量序列记为volume，持仓量序列记为position。

（二）波动性。

为了能够得到更好的商品期货价格波动率的估计值，本文使用GK方程来估计价格波动率。各商品期货合约的波动率序列记为volat，采用GK方程估计的计算公式为：volat={0.5*（ln（Pt，H/Pt，L））2-（2ln2-1）*（ln（Pt，O/Pt，C））2}1/2。其中，Pt，H、Pt，L、Pt，O、Pt，C分别表示第t日的最高价、最低价、开盘价、收盘价。

（三）交易量、持仓量与波动率序列的平稳检验。

本文选择单位根检验来检查玉米期货交易量、持仓量和波动率序列的平稳性，从而确保在进行Granger因果检验时所选取的序列是平稳的。

运用Eviews统计软件各统计变量单位根检验的结果如下所示：玉米期货价格波动率的单位根检验结果显示，波动率序列在1%的显著性水平下拒绝存在至少一个单位根的原假设，因此可以确定波动率序列为平稳序列。交易量的单位根检验结果显示，t值为-7.347381，小于1%的显著性水平下的临界值-3.439925，说明交易量序列数据平稳，不存在单位根。持仓量的单位根检验结果显示，t值为-5.768242，小于1%的显著性水平下的临界值-3.439925，说明持仓量序列数据平稳，不存在单位根。

三、玉米期货量价关系的实证分析

（一）交易量、持仓量与波动率关系的线性模型。

在本章中为了检验交易量、持仓量与波动性之间的相互关系，对交易量、持仓量与波动率建立二元线性回归方程，方程为：

volat =α+β1volumet +β2positions+εt

如果回归方程显著，则说明交易量、持仓量与波动率之间存在相关关系。如果系数β1为正，表明波动性与交易量之间有正向的相关关系；如果系数β1为负，则说明波动性与交易量之间是负相关关系。同样的如果系数β2为正，表明波动性与持仓量之间有正向的相关关系；如果系数β2为负，则说明波动性与持仓量之间是负相关关系。

（二）交易量、持仓量与波动率Granger因果检验。

经济时间序列常出现伪相关问题，如果两个时间序列在经济意义上没有因果关系，而以这两个序列所建立的回归就是伪回归。现实中有很多伪回归是较难判断的，因此Granger提出了一个判断因果关系的Granger因果检验（Granger causality tests）。

检验结果如下：

表 1 交易量、持仓量和波动率的Granger 因果检验

由表1可知，玉米期货交易量和波动率互为Granger成因，表明交易量与波动率间存在相互作用的相关关系；持仓量是波动率的Granger成因，而波动率不是持仓量的持仓量的Granger 成因，说明持仓量的变化会引起波动率的变化；最后，持仓量在一定程度上会引起交易量的变化，而交易量的变化不会对持仓量的变化起到作用。

（三）交易量、持仓量与波动性回归结果分析。

在Eviews5中对交易量、持仓量和波动率间的线性方程做回归处理，得到如下的回归结果，得出玉米期货交易量、持仓量与价格波动率的线性回归模型如下：

Vola=0.004601+1.33E-08*volume-7.59E-09*positions

s.e. =（0.000157） （9.04E-10） （8.36E-10）

t =（29.26215） （14.67514） （-9.092786）

R2=0.13712 F=114.5738 DW=1.858091

方程中玉米期货交易量的系数显著为正，说明交易量与波动率之间存在正的关系，即随着交易量的增加，波动率会出现一定幅度的增加；交易量减小，波动率随之呈现一定幅度的降低。同样的，由于前面我们已经知道交易量与波动率之间互为Granger因果关系，所以，当波动率的增加时，交易量也会出现一定比例的增加；波动率减小时，交易量也随之呈现一定比例的降低。

方程中玉米期货持仓量的系数为负，说明持仓量与波动率之间存在负的关系，即随着持仓量的增加，波动率会出现一定幅度的增加，随着持仓量的减少，波动率会出现一定幅度的降低。这个结论与前人所作出的研究结论是相一致的。

四、结论

通过构建自变量为成交量和持仓量，因变量为价格波动率的多元线性模型，得出交易量与波动率之间存在正的关系和持仓量与波动率之间存在负的关系的结论，验证了金融市场中“价走量先行”、“新手看价、老手看量”等著名谚语。在此实证结论基础上还可作出如下展望：可以借助于材料形变理论（塑性模型），透过观察交易量的变化发掘期货价格的“突变”。

参考文献：

[1]丁文斌.我国玉米期货价格影响因素与波动特征分析[D].华中农业大学，2009.

[2]卜晨宸.我国商品期货交易量与价格波动性之间关系的实证研究[D].复旦大学，2008.

[3]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社，2011.