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摘要：本文应用计量经济学的方法实证检验了中国股票市场价格波动性与交易量之间的关系。与大多数学者的研究结果相一致，中国股票市场价格波动性与交易量存在正的对数相关性。首先对价格波动与市值模型作回归分析，然后比较增加成交量这个变量后对模型的影响，结果表明加入股票的成交量后原模型的一系数降低，相应的可决系数提高，这充分说明股票的日成交量对股价的变动具有解释作用。
关键词：价格波动；成交量；流通市值
本文用最小二乘法对中国股票市场的价格变动与交易量之间的关系进行了实证研究，以期对我国金融市场的研究基础有所帮助。
一、样本数据，来源及数据处理
实践证明了2005年7月21日的汇率改革成为股市长期下跌之后强劲反弹的一个契机，与此同时股权流通改革方案也渐趋明朗，随着股改的深入，股票市场的有效性得到提高，与其他市场的联动性也有所加强，基本符合相关研究的假设前提。
本文选取的样本数据是沪深300指数从2006年11月01日至2009年09月26日的日数据。沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值，选择标准为规模大、流动性好，具有良好的市场代表性。他能够反映市场主流投资的收益情况，指数试运行结果显示，沪深300指数走势强于上证综合指数和深证综合指数，并且沪深300指数与上证180指数及深证100指数之间的相关性高，日相关系数分别达到99.7％和99.22％，表明沪深300指数能够充分代表沪深市场股价变动情况。选样方法为先计算样本空间股票在最近一年(新股为上市以来)的日均总市值、日均流通市值、日均流通股份数、日均成交金额和日均成交股份数五个指标，再将上述指标的比重按2:2:2:2:1进行加权平均，然后将计算结果从高到低排序，选取排名在前300位的股票。故本文选择沪深300指数作为市场组合指数。
本文选取的相关变量为沪深300指数的每日收盘价与开盘价的差的绝对数、最高价与最低价的差、指数日收益率的绝对数、市场日流通市值和日成交量。由于法定节假日停盘，在分析时对数据进行了处理，合计有效数据710组。所有数据来自RESSET金融研究数据库，数据处理采用EViews软件。
我们把收盘价与开盘价的差的绝对数记为y1，最高价与最低价的差记为y2，指数日收益率的绝对数记为y3，市场日流通市值记为Vi，单位是“百万元”，日成交量记为Ni，单位是“百万股”。
二、实证方法及检验结果分析
1.建立模型
我们首先建立回归模型：y1i=β0+β1lnVi+εi (1)
其中β0、β1为待估参数，β1的经济含义是市场流通市值每变化一个对数单位，收盘价与开盘价的差变化的程度。y1i表示第i天的收盘价与开盘价的差的绝对值，lnVi表示第i天的流通市值的对数值，εi表示残差。
我们把成交量这个变量加入模型(1)，得到模型：
y1i=β0+β1lnVi+β2lnNi+εi (2)
其中β0、β1、β2均为待估参数。β1的经济含义是在保持成交量不变的情况下流通市值每变化一个对数单位对y、的影响程度，β2的经济含义是在保持流通市值不变的情况下成交量每变化一个对数单位对y1的影响程度。y1i表示第i天的收盘价与开盘价的差的绝对值，lnVi表示第i天的流通市值，InNi表示第i天的成交量的对数值，εi表示残差。
2.以收盘价减去开盘价为价格指标的检验结果的实证分析
利用Eviews5统计软件得到模型(1)和(2)的回归结果如表1：
模型(1)中自变量系数在1％水平上是显著的，模型(2)中的自变量系数除了β2是在10％的水平上显著外，其余的全部在1％水平上显著。通过检验，lnVi和InNi无相关性。我们可以看出：模型(1)中InVi的回归系数是36.93391，在模型(2)中加入成交量这个变量后lnVi的回归系数变为34.78567，同时R2由0.284变为0.287，说明加入成交量后使得模型的拟合效果更好，而取对数后的成交量的系数是5.692679，表示股票成交量每增加一个对数单位，会使该股票的收盘价与开盘价的差改变5.692679个单位，从而得出交易量和股票价格波动之间具有正向变动关系的研究结论。
3.分别以最高价减去最低价和指数日收益率为价格指标的检验结果的实证分析
我们在这里仍使用模型(1)和模型(2)的结构，由于数据的繁琐性，遵照上面的分析方法，将两者的分析结果一起列入表2中。
从表3中可以看出，以最高价减去最低价为价格波动指标的回归分析中，模型中加入成交量这个变量后，β2的值为10.58，在5％水平下是显著的，β1的值从66.06变为62.07，仍保持高度显著。的值从0.551变为0.557，即说明加入成交量使得模型的拟合效果更好，说明交易量和最高价与最低价的差之间具有正向变动关系的研究结论。
以指数日收益率为指标的价格波动也能得到同样的结论，这里不加赘述。
三、结论及政策分析
总结实证研究，可以得出如下的结论与分析，中国股市的收盘价减去开盘价的绝对量、最高价减去最低价以及指数日收益率的绝对量与日交易量均呈现对数正相关的关系，与大多数学者的研究结果相一致。产生这种正相关关系的原因从信息引起加以需求和交易供给变化的角度来考虑，股市投资者对股票价值有着自己的预期，最初股市处于均衡状态，新信息到达市场时会对投资者的预期产生影响。当所有投资者对股票价值的预期朝同一方向变动时，股票价格会发生变动，但交易稀少。在另一些时候，投资者对信息含义的意见不一致，产生了交易量。但是，市场平均预期并没有发生变化，于是没有价格的变动。这两种情况是存在的，但只占一小部分。因此，从总体上看，价格变动的绝对量与交易量之间呈现正相关的关系。
以上分析表明，保持我国股市的稳健、高速运营、完善股市交易制度、强化科学监管的关键在于深刻理解股市交易行为的信息超导机制一信息的产生及对交易量和交易价格的影响。通过改进影响信息产生、传播、消化的各种因素和交易机制如技术、监管、制度等，减少信息的非均衡性，真正发挥股票市场为国家经济建设融资的杠杆功能，使股票市场与国家实体经济的发展走上良性循环的轨道。
本结论对于了解成交量的作用及股市的变化有一定的借鉴作用，并且对正确认识中国股市的微观结构和进一步规范市场行为有一定的参考价值。
关键词：价格波动；成交量；流通市值
本文用最小二乘法对中国股票市场的价格变动与交易量之间的关系进行了实证研究，以期对我国金融市场的研究基础有所帮助。
一、样本数据，来源及数据处理
实践证明了2005年7月21日的汇率改革成为股市长期下跌之后强劲反弹的一个契机，与此同时股权流通改革方案也渐趋明朗，随着股改的深入，股票市场的有效性得到提高，与其他市场的联动性也有所加强，基本符合相关研究的假设前提。
本文选取的样本数据是沪深300指数从2006年11月01日至2009年09月26日的日数据。沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值，选择标准为规模大、流动性好，具有良好的市场代表性。他能够反映市场主流投资的收益情况，指数试运行结果显示，沪深300指数走势强于上证综合指数和深证综合指数，并且沪深300指数与上证180指数及深证100指数之间的相关性高，日相关系数分别达到99.7％和99.22％，表明沪深300指数能够充分代表沪深市场股价变动情况。选样方法为先计算样本空间股票在最近一年(新股为上市以来)的日均总市值、日均流通市值、日均流通股份数、日均成交金额和日均成交股份数五个指标，再将上述指标的比重按2:2:2:2:1进行加权平均，然后将计算结果从高到低排序，选取排名在前300位的股票。故本文选择沪深300指数作为市场组合指数。
本文选取的相关变量为沪深300指数的每日收盘价与开盘价的差的绝对数、最高价与最低价的差、指数日收益率的绝对数、市场日流通市值和日成交量。由于法定节假日停盘，在分析时对数据进行了处理，合计有效数据710组。所有数据来自RESSET金融研究数据库，数据处理采用EViews软件。
我们把收盘价与开盘价的差的绝对数记为y1，最高价与最低价的差记为y2，指数日收益率的绝对数记为y3，市场日流通市值记为Vi，单位是“百万元”，日成交量记为Ni，单位是“百万股”。
二、实证方法及检验结果分析
1.建立模型
我们首先建立回归模型：y1i=β0+β1lnVi+εi (1)
其中β0、β1为待估参数，β1的经济含义是市场流通市值每变化一个对数单位，收盘价与开盘价的差变化的程度。y1i表示第i天的收盘价与开盘价的差的绝对值，lnVi表示第i天的流通市值的对数值，εi表示残差。
我们把成交量这个变量加入模型(1)，得到模型：
y1i=β0+β1lnVi+β2lnNi+εi (2)
其中β0、β1、β2均为待估参数。β1的经济含义是在保持成交量不变的情况下流通市值每变化一个对数单位对y、的影响程度，β2的经济含义是在保持流通市值不变的情况下成交量每变化一个对数单位对y1的影响程度。y1i表示第i天的收盘价与开盘价的差的绝对值，lnVi表示第i天的流通市值，InNi表示第i天的成交量的对数值，εi表示残差。
2.以收盘价减去开盘价为价格指标的检验结果的实证分析
利用Eviews5统计软件得到模型(1)和(2)的回归结果如表1：
模型(1)中自变量系数在1％水平上是显著的，模型(2)中的自变量系数除了β2是在10％的水平上显著外，其余的全部在1％水平上显著。通过检验，lnVi和InNi无相关性。我们可以看出：模型(1)中InVi的回归系数是36.93391，在模型(2)中加入成交量这个变量后lnVi的回归系数变为34.78567，同时R2由0.284变为0.287，说明加入成交量后使得模型的拟合效果更好，而取对数后的成交量的系数是5.692679，表示股票成交量每增加一个对数单位，会使该股票的收盘价与开盘价的差改变5.692679个单位，从而得出交易量和股票价格波动之间具有正向变动关系的研究结论。
3.分别以最高价减去最低价和指数日收益率为价格指标的检验结果的实证分析
我们在这里仍使用模型(1)和模型(2)的结构，由于数据的繁琐性，遵照上面的分析方法，将两者的分析结果一起列入表2中。
从表3中可以看出，以最高价减去最低价为价格波动指标的回归分析中，模型中加入成交量这个变量后，β2的值为10.58，在5％水平下是显著的，β1的值从66.06变为62.07，仍保持高度显著。的值从0.551变为0.557，即说明加入成交量使得模型的拟合效果更好，说明交易量和最高价与最低价的差之间具有正向变动关系的研究结论。
以指数日收益率为指标的价格波动也能得到同样的结论，这里不加赘述。
三、结论及政策分析
总结实证研究，可以得出如下的结论与分析，中国股市的收盘价减去开盘价的绝对量、最高价减去最低价以及指数日收益率的绝对量与日交易量均呈现对数正相关的关系，与大多数学者的研究结果相一致。产生这种正相关关系的原因从信息引起加以需求和交易供给变化的角度来考虑，股市投资者对股票价值有着自己的预期，最初股市处于均衡状态，新信息到达市场时会对投资者的预期产生影响。当所有投资者对股票价值的预期朝同一方向变动时，股票价格会发生变动，但交易稀少。在另一些时候，投资者对信息含义的意见不一致，产生了交易量。但是，市场平均预期并没有发生变化，于是没有价格的变动。这两种情况是存在的，但只占一小部分。因此，从总体上看，价格变动的绝对量与交易量之间呈现正相关的关系。
以上分析表明，保持我国股市的稳健、高速运营、完善股市交易制度、强化科学监管的关键在于深刻理解股市交易行为的信息超导机制一信息的产生及对交易量和交易价格的影响。通过改进影响信息产生、传播、消化的各种因素和交易机制如技术、监管、制度等，减少信息的非均衡性，真正发挥股票市场为国家经济建设融资的杠杆功能，使股票市场与国家实体经济的发展走上良性循环的轨道。
本结论对于了解成交量的作用及股市的变化有一定的借鉴作用，并且对正确认识中国股市的微观结构和进一步规范市场行为有一定的参考价值。