股票价格变动与成交量关系分析

经济与管理学院 毕 业 论 文

论文题目：股票价格变动与成交量关系分析 ——以中国A股市场为例

学生姓名： 罗剑华 学 号： 076121058 专 业： 经济学 方 向： 投资学 指导教师： 雷红霞

2011年1月16日

咸宁学院学位论文原创性声明

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学位论文作者签名： 罗剑华

日 期: 2011、1、20

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作者签名： 罗剑华

签名日期： 2011、1、20

导师签名： 雷红霞 签名日期: 2011、1、20

目 录

摘要 ............................................................................................................................................ 0 Abstract ..................................................................................................................................... 1 一、本文的研究问题、思路与相关概念介绍 ........................................................................ 2 （一）研究问题与思路 ............................................................................................................ 2 （二）相关概念 ........................................................................................................................ 2 1．股票价格 .............................................................................................................................. 2 2．成交量 .................................................................................................................................. 3 3．股票价格与成交量的关系 .................................................................................................. 3 4．中国A股市场 ...................................................................................................................... 3 二、股票价量关系研究的重要意义 ........................................................................................ 3 （一）对股票市场的重要意义 ................................................................................................ 4 （二）对投资者的重要意义 .................................................................................................... 4 三、中国A股市场股票价量关系的实证检验和结果分析 .................................................... 4 （一）实证方法的选择 ............................................................................................................ 5 1．常用的实证方法 .................................................................................................................. 5 2．本文所用的实证方法 .......................................................................................................... 5 （二）数据选择的说明 ........................................................................................................................... 5 （三）股票价格与成交量的相关分析 .................................................................................... 6 1．相关分析的简介 .................................................................................................................. 6 2．相关分析 .............................................................................................................................. 7 （四）股票价格与成交量的回归分析 .................................................................................... 8 1．回归分析模型简介 .............................................................................................................. 8 2．绘制散点图 .......................................................................................................................... 9 3．模型的函数 ........................................................................................................................ 10 4．模型的线性化 .................................................................................................................... 10 5．参数估计 ............................................................................................................................ 10 6．模型的检验 ........................................................................................................................ 11 四、总结 .................................................................................................................................. 11 （一）实证结论 ...................................................................................................................... 12 （二）研究缺陷 ...................................................................................................................................... 12 参考文献 .................................................................................................................................. 13

股票价格变动与成交量关系分析 ——以中国A股市场为例

摘 要：成交价格和成交量是证券市场行为最基本的表现，价量关系不仅反映了市场中信息的传

递方式和投资者对信息的获取和价格发现过程，还为投资者在投资实践过程中判断大市或个股未来运行趋势提供技术支持。本文以股票价格和成交量为研究对象，在以往股市价量关系的研究基础之上，选取2010年4月16日至2010年11月5日中国工商银行的收盘价和成交量，利用相关分析和回归分析的方法，建立多元非线性回归模型对股票价格和成交量的关系进行实证研究。实证结果表明在中国A股市场中，股票的成交量和收盘价有一定的线性正相关性，成交量对股价的变动具有解释作用。

关键词：股票价格；成交量；相关分析；回归分析

Analysis of Relationship Between Price Variability and Volume in China A-share Stock Market

Abstract: Concluded price and trading volume are most basic expression of securities market behaviour,

because the relationship between them not only reflects ways of how information is communicated in the market and process of how investors aqurie information and discover concluded price, but also provides technichal support for investors to estimate the trend of the market or individual shares.This thesis mainly researchs on the stock price and trading volume. Based on the previous research on the relationship between stock market price and volume , it chooses the closing price and trading volume of China's Industrial and Commercial Bank between April 16th, 2010 and November 5th, 2010, and uses the relevant analysis and regression method to establish a multiple nonlinear regression model for the empirical studies about the relationship between the stock price and the trading volume . The empirical evidence shows that the stock volume and the closing price have a certain positive linear correlation in China’s A stock market, and the volume can explain for the price changes.

Key words: Stock Prices; Volume; Correlation Analysis; Regression Analysis

一、本文的研究问题、思路与相关概念介绍

（一）研究问题与思路

随着经济的发展，金融工具也在不停演化。股票作为一种早期的金融产品，在国民经济生活中占据越来越重要的地位，甚至被看作一国经济状况的晴雨表。一直以来，证券市场股票价格与成交量作为一种相对确定的关系备受关注，因为量价关系不仅反映了市场中信息的传递方式和投资者对信息的获取和价格发现过程，还作为证券市场技术分析的理论基石，为广大投资者在投资实践中判断大市或个股未来运行趋势提供技术支持。通常认为成交量是股市的内在动力，直接反映股票的供求状况，在某种程度上决定股价变动趋势。现代金融理论中，由于任何一个因素对股票市场的影响最终都必然反映在市场行为中，因此成交量和股价就成为描述证券收益和风险的最基本变量。所以本文将从以下问题进行研究：首先，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。其次，如果成交量变动能够引起股价波动，探究建立以成交量为主要因素的、用以解释股价波动的计量经济学模型。最后，分析成交量变化和股票价格波动的关系。

本文的研究思路是先选取有代表性的股票数据，进行相关分析，看股票价格与成交量之间是否有关系，如果有，在相关分析的基础上进行回归分析，建立模型，进行实证分析，得出股票价格和成交量之间较为明确的关系。

（二）相关概念

1．股票价格

股票价格，顾名思义就是指股票在证券市场上买卖的价格。由于股票是种虚拟资产有其自身的特殊性，它的价格有理论价格和市场价格之分。[1]

所谓股票的理论价格是指以一定的必要收益率计算出来的未来收入的现值。从理论上说，股票价格应由其价值决定，但股票本身并没有价值不是在生产过程中发挥职能作用的现实资本，而只是一张资本凭证。股票之所以有价格，是因为它代表着收益的价值，既能给它的持有者带来股息红利。股票交易实际上是对未来收益权的转让买卖，股票价格就是对未来收益的评定。

所谓股票的市场价格一般是指股票在股票市场上买卖的价格。同其它商品一样，股票的市场价格也是由股票的实际价值决定，即股票预期可以带来未来收益的大小及其承担的风险所决定；也和其它商品一样，股票的市场价格主要受到供求关系和其互补品价格的影响，即空头多头双方力量对比，也可以说是股市中供需双方力量的强弱和利率高低、债券与其它金融衍生工具价格的影响。

理论价格与市场价格的关系是股票的理论价格不等于股票的市场价格，两者甚至有相当大的差距。但是，股票的理论价格为预测股票市场价格的变动趋势提供了重要的依据，也是股票市场价格形成的一个基础性因素。

股票市场可分为发行市场和流通市场，因而，股票的市场价格也就有发行价格和流通价格的区分。股票的发行价格就是发行公司与证券承销商议定的价格。流通价格说的是一般情况下的股票市

场价格，即在二级市场上交易的价格。

各个证券公司每日公布的价格主要有四个：开盘价、收盘价、最高价和最低价。这些都属于股票的市场价格。

开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格，这是传统的开盘价定义。

收盘价又称收市价，是指每个交易日的最后一笔成交股票的成交价格，是多空双方经过一天争斗最终达到的共识，也是供需双方当日最后的暂时平衡点，它具有指明目前价格的非常重要的功能。在上述四个价格中，收盘价是最重要的一个代表价格的指标，很多技术分析方法只关心收盘价，而不去理会其余三个价格。人们在说到目前某支股票的价格时。往往指的就是收盘价。最高价和最低价是每个交易日中成交的股票中，成交价格最高的和最低的那两个具体价格。

2．成交量

成交量是一种供需的表现，当股票供不应求时，人潮汹涌，都要买进，成交量自然放大；反之，股票供过于求，市场冷清无人，买气稀少，成交量势必萎缩。而将人潮加以数值化，便是成交量。广义的成交量包括成交股数、成交金额、换手率；狭义的也是最常用的是仅指成交股数。股票只要上市交易，每日都会有或多或少的成交量。[2]

3．股票价格与成交量的关系

股票价格与成交量的关系是指股票价格变动与成交量变动之间的关系。是两者之间存在着怎样的统计表现特征和内在规律性联系。根据很多研究资料显示，股票成交量变动对股票价格的影响较大，而股票价格的变动对股票成交量的变动的影响很小。所以股票价格与成交量的关系一般是指成交量的变动所引起股票价格变动这么一种关系。所以，在下面的回归分析中，把股票的价格作为因变量，而把股票的成交量作为自变量。

4．中国A股市场

中国股票市场是由三部分组成：A股市场、B股市场和H股市场。其中，1990年底创建的A股市场无论是上市公司的数量，还是市场的总市值，都是中国股票市场当之无愧的代表。A股的正式名称是人民币普通股票。它是由我国境内的公司发行，供境内机构、组织、或个人（不含台、港、澳投资者）以人民币认购和交易的普通股票。

二、股票价量关系研究的重要意义

股票是市场经济的产物，自1773年英国率先发行股票以来，至今己200多年，其发行与交易促进了市场经济的发展。股票市场作为现代经济活动中极为重要和最为复杂的金融领域之一，是现代经济系统的核心组成部分，对一国国民经济的发展具有重要意义。中国于1985年发行第一支股票，经过二十几年的发展和完善， 沪深股票市场得到了长足的进步，市场规模大幅增加。 如今，沪深股票市场与整个国民经济的相关程度明显得到增强，与宏观经济的联动效应加强，正日益成为宏观

经济的晴雨表，也是我国社会资源配置的重要场所。股票市场上的两个最为根本的变量是股价与成交量。所以研究股票价格与成交量的关系不仅对研究股票市场有重要意义，对投资者也有重要意义。

（一）对股票市场的重要意义

按Karpoff（1987）的说法，对价量关系作深入研究至少有以下重要意义[3]：第一，通过对价量关系的研究可以更为深入地了解金融市场的微观结构。己有的研究成交量与股价变动关系的模型揭示了不同的价量关系，这些价量关系的决定因素有：信息流入市场的速度、信息是如何传播的、市场价格传递信息的程度、市场规模以及是否存在卖空约束等等。成交量和价格之间的实证检验能帮助我们区分关于市场结构的不同假定。第二，价量关系研究对于事件研究法有着重要意义。因为事件研究法综合运用价格与成交量数据来得出结论，如果价格变动和成交量是被共同决定的，那么在事件研究法中引入价量关系将会增加检验的有效性。比如Richardson,Sefcik和Thompson(1986)通过考察成交量和价格变动来检验是否存在红利追逐效应。在另外一些检验中，价格变动被理解为市场对新信息的估价，而相应的成交量被认为是反映了不同投资者对信息理解上的分歧。检验方法的设计和结论的正确性依赖于股价变动和成交量的联合分布。第三，价量关系的特征对于确定投机价格的经验分布有决定性的意义。当样本区间以固定日历时间(例如，天、月等)取样时，收益率分布相对于正态分布有更为陡峭的峰度。目前有两种不同的理论解释这种现象，一种理论认为收益率可以由一类具有无限方差的分布来刻画(稳定Paretian分布假说)，另一种认为收益率的分布之所以呈现高峰形态，是因为样本数据取样于许多分布的混合分布，而这些分布具有不同的条件方差(混合分布假说)。对价量关系的实证检验大多支持后一种假说，我们可以从中得到许多启示。比如，从股价的表现来看，它可能是由一个条件随机过程产生的，而这一过程具有一个变化的方差参数(可以用成交量作为该方差的代替指标)。而且，对于价量关系的知识可以用于事件研究法来研究事件发生后如何衡量股价方差的变动。第四，价量关系的研究成果对期货市场的研究也有重要的启示。期货价格的易变性会影响期货合约的成交量，这与投机对于期货价格是否是一个稳定因素有关。距离期货合约交割的时间长度也能够影响成交量，通过这种效应进而影响价格的波动性。

总之，对价量关系的研究能够加深对我国股票市场的认识和进一步规范市场行为，对我国股票市场的发展和完善有重要意义。

（二）对投资者的重要意义

在股票市场上，投资者最常用的分析方法是基本面分析和技术面分析。在技术分析中，价，量，时，空是最基本的四大要素，而股价与成交量是最为基本的关系。所以，研究股票的价量关系对投资者避免重大投资失误和提高投资收益率有重要意义。

三、中国A股市场股票价量关系的实证检验和结果分析

（一）实证方法的选择

1．常用的实证方法

从最早研究股票价量关系的Osbonre（1959）开始，人们就用各种各样的理论模型来研究股票的价量关系。随着数理经济学、统计学、计量经济学、非线性和混沌经济学及行为金融学等学科的发展，尤其是计算机的应用，出现了大量的理论模型。

国际上关于量价关系的研究可分为两个阶段：传统的量价分析阶段和市场微观结构理论模型阶段。概括来讲，传统的量价分析研究的主要内容是考察股市价格波动与交易量之间是否存在相关关系，并用不同种类交易者的行为从理论上解释这种相关关系；市场微观结构理论模型，研究的主要目的和内容则是市场交易机制或市场组织结构特征与量价的互动关系之间的相互影响和作用。这两个阶段的所应用的理论模型是不一样的。传统的价量分析模型常见的有相关分析模型，回归分析模型，Granger因果分析等。市场微观结构理论常见的理论模型，Manlyn和Robert把它分为四类[4]：

(1)交易理论模型(TradingTheories)，交易者的交易行为是该类模型考虑的关键，研究同内交易量与价格波动的关系及其产生的原因。该模型指出，交易者总是喜欢在市场非常活跃时进行交易，因此交易与价格波动在时间上存在集群性。

(2)信息理论模型(InformationTheories)，该模型认为信息是决定交易量和价格波动的共同因素。 (3)理念分散模型(DispersionBeliefsTheories)，该模型认为不同交易者对市场信息的反应不同，交易者对市场信息的估价越分散，引起价格波动越大，交易量也越大。

(4)信息非对称模型(AsymmetricalInformationTheories)，该模型认为交易是由交易者之间的信息不对称引起，而对股票价值认识的不一致导致股票价格的波动。由于市场微观结构理论认为，价格的波动主要是由于新信息不断到达市场和新信息被结合到市场价格中去的过程产生的。因此信息理论模型目前成为解释价格波动与交易量关系的主流理论模型。信息理论模型包括混合分布假说模型(MixtureDistributionHypothesis,MDH)、信息贯序到达模型(SequentialArrivalofInformation)、及噪声交易理性预期均衡模型(A FrameworkinNoisyRationalExpectationEquilibrium)、判断差异模型(DifferencesofOpimonmodel,DO)。

2．本文所用的实证方法

由于目前关于价量关系研究的大多数方法都涉及到艰深的股票理论和复杂的数学推算。本文则避免让研究方法过于复杂和深奥，所以采用相对简单一些的相关分析和多元线性回归分析来研究股票的价格与成交量之间的关系。不但能清楚地看出股票价格与成交量之间的关系，而且较之以往常见的其他方法，本文中的方法更具实用性，尤其对习惯于短线操作的投资者更具有很好的指导意义。

（二）数据选择的说明

本次研究所采用在上海证券交易所上市的中国工商银行（代码：601398）从2010年4月16日到11月5日133个交易日的收盘价和成交量。所有数据均来自雅虎财经。选择这样数据的理由如下：

选择上海股市是因为深圳股市的成交量小于上海股市，波动幅度却大于上海股市。所以上海的

股市更有代表性。而中国工商银行无论总股本（13340.2亿股）还是实际流通的A股（2509.6亿股）在上海交易所股票排名中都是第一,所以不易被操纵，也充分代表上海股市。

时间跨度选择在股指期货推出以后至今的最新数据。因为股指期货推出后，对股市产生了一定的影响。股指期货推出后，股市处于阶段性的高点，投资者预期后市调整和下跌的心理存在，产生做空意愿，现货市场出现了相应的回调，但是由于市场外资金进场的预期、国企大盘蓝酬股的回归、上市公司质量的提高等仍然是股市的基本面，而且从目前中国的宏观经济运行情况看，经济发展仍在快速通道上，大盘指数回调幅度应不会太大，时间不会过长。从中长期来看，股票市场系统风险规避工具的推出、场外机构资金的入市愿望、国内证券市场与国际成熟市场差距的缩小预期等因素必然促进我国股市大盘指数的上升。

股票的价格有多个，本文选择收盘价作为股票价格是因为像上文所述的收盘价具有指明目前价格的非常重要的功能。在上述四个价格中，收盘价是最重要的一个代表价格的指标，很多技术分析方法只关心收盘价，而不去理会其余三个价格。人们在说到目前某支股票的价格时。往往指的就是收盘价。下文所说的股票价格都是指股票的收盘价。成交量选择的是每日成交量，由于中国工商银行的成交量非常大，所以本文采用千万作为单位。

（三）股票价格与成交量的相关分析

1．相关分析的简介

相关分析是测定经济现象之间相关关系的规律性，并据以进行预测和控制的分析方法。[5] 相关分析的内容：第一，确定现象之间是否存在相关关系及其表现形式；第二，确定相关关系的密切程度；第三，确定相关关系的数学表达式；第四，确定变量估计值与实际值之间的异差程度。

相关关系的分类一般有：按相关关系涉及的因素多少分为单相关和复相关；按现象之间相关关系的方向分为正相关和负相关；按现象之间相关关系的程度分为完全相关，不完全相关和不相关；按现象之间相关关系的表现形式分为线性相关和非线性相关。

相关关系的测定方法有相关表，相关图和相关系数。相关表和相关图是研究相关关系的直观工具，只能对现象之间客观存在的相关关系的方向，形式和密切程度做出大致的判断。相关系数是指在在直线相关条件，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标，通常用r表示。相关系数比相关表和相关图更能概括说明相关的形式和程度。

相关系数的计算：由于本文只有两个要素，所以这里只介绍两要素相关系数的计算。对于两个要素x与y，如果它们的样本值分别为xi与yi（i=1，2，...，n），它们之间的相关系数如下。

rxyxxyyiii1nxixyiyi1i1n2n1,1

21n1nxxi，yyi

ni1ni1rxy>0，表示正相关，即同向相关；rxy<0，表示负相关，即异向相关。 的绝对值越接近于1，

两要素关系越密切；越接近于0，两要素关系越不密切。为了判断线性相关关系的密切程度，可根据相关系数的大小划分成不同的等级：︱rxy︱＜0.4为低度线性相关；0.4≤︱rxy︱＜0.7为显著线性相关；0.7≤︱rxy︱＜1为高度线性相关。 若记：

1nSxyxxyynii1n2Sxxxni11n2Syyyni1

则： r

相关系数的检验：要进行检验，首先提出原假设H0：0（总体相关系数为零，表示总体的两变量间线性相关性不显著）。可以证明，当原假设H0：0成立时，统计量t是否服从自由度为n-2的t分布，即t

SxySxSy

rn21r2tn2。计算实际统计量t的值。对于给定的显著性水平，

查t分布表得临界值tn2，将t值与临界值进行比较：当ttn2，接受H0，表示总体

22的两变量间线性相关性不显著；当ttn2，拒绝H0，表示总体的两变量间线性相关性显著

2（即样本相关系数的绝对值接近1，并不是由于偶然机会所致）。

2．相关分析

如上文所述，相关关系的测定方法一般有相关表，相关图和相关系数。但相关系数是最科学的。所以本文在相关关系的测定过程中只采用相关系数的方法。

用本文的数据利用Eviews3.1软件来测定股票价格和成交量的相关系数。相关分析的结果如下：

X1代表每天的成交量（千万股），X2代表每天的收盘价（元∕股）。

从结果可得出工商银行股票的价格和成交量的相关系数是0.601572。显著线性正相关。 相关系数的检验：计算得出t=8.6193。对给定的=0.05，查t分布表得临近值：

tn2t1311.96

22t8.6193t1311.96

2所以拒绝H0，表示总体的两变量间线性相关性显著，即说明股票价格和成交量之间确实存在着显著的线性正相关。

此结论从理论上首先符合股市的一般规律：价量齐扬，量缩价跌。同时，也符合从样本直接得出的规律。工商银行的从2010年4月16日到2010年11月5日的平均日成交量为1056391.98，而从2010年9月20日到2010年10月18日这段时间的平均日成交量为1774561.83，平均日成交量放大了67.98%，股价上涨了17.34%。

（四）股票价格与成交量的回归分析

1．回归分析模型简介

回归分析是指对具有相关关系的现象，根据其相关形式，选择一个合适的数学模型（称为回归方程式），用来近似的描述变量间的平均变化关系的一种统计分析方法。回归分析是相关分析的深入和前提。[6]

回归分析构成计量经济学的方法论基础，其主要内容包括：获取自变量和因变量的观测值；绘制自变量和因变量的散点图；根据样本观测值对经济学模型参数进行估计，求得回归方程；对回归方程、参数估计值进行显著性检验；利用回归方程进行分析、评价及预测。

回归分析按不同的标准可以分为不同的种类。按包含的自变量的个数不同分为单回归和多元回归；按回归的形状不同分为线性回归和非线性回归。下面介绍一下常见的回归模型。 一元线性回归模型是在模型中只有一个解释变量，其一般形式是

Yt01i,i1,2...,n

其中，Yi为被解释变量，为解释变量，0和1为待估参数，ui为随机干扰项。 确定待估参数的值一般采用最小二乘法：

MSE(YiYi)Yi(abXi)极小，推出

0Mx1Myi1i12nn2，

1(Xi1niMx)(YiMy)iy(YMi12n)2

一元线性回归模型的检验：判定系数R，用来判断回归方程的拟合优度。通常可以认为当R2大于0.9时，所得到的回归直线拟合得较好，而当R小于0.5时，所得到的回归直线很难说明变量之间的依赖关系。

t 统计量，如果对于某个自变量，其t统计量的P值小于显著水平（或称置信度、置信水平），则可认为该自变量与因变量是相关的。

F 统计，如果F统计量的P值小于显著水平（或称置信度、置信水平），则可认为方程的回归效果显著。

多元线性回归模型是在模型中有多个解释变量，其形式为：

2Yi01X1i2X2i...kXkii,i1,2,...,n其中k为解释变量的数目。

多元线性回归模型的参数估计：多元线性回归模型的参数估计有多种方法，一般有普通最小二乘估计、最大似然估计和矩估计。最常用的普通最小二乘估计的原理和一元的相似，这里不再介绍。

多元线性回归模型的检验：多元线性回归模型的检验分为统计检验和计量经济学检验。统计检验包括拟合优度检验（R）、方程显著性检验（F）和变量显著性检验（t）。这些和一元的原理相似。计量经济学检验包括帕克检验和戈里瑟检验、怀特检验、D-W检验等等。

非线性回归模型是变量之间不是线性的回归模型，包含可转化为线性的回归模型和不能转化为线性的回归模型。

22．绘制散点图

由于散点图可以很直观的观察出变量之间的关系，所以用Eviews3.1绘制出自变量（成交量）和因变量（股票价格）的散点图。

图1

y表示股票价格（元/手），x1表示股票成交量（千万股）。

虽然在上文的相关分析得出股票价格与成交量之间的线性关系是显著的，但从图1可并不能直观、明显的看出线性关系。不过这是正常现象。在实际的经济活动中，经济变量的关系是复杂的，直接表现为线性的情况并不多见。上文得出股票价格与成交量的线性关系是显著的，只是意味着股票价格与成交量有某种程度上的线性相关，而不是严格和绝对的线性相关，而且它们的相关系数也不是很大。

3．模型的函数

由于观察图1并不能直观地看出模型的数学形式，所以采用各种可能的形式进行试模拟，选择模拟结果较好的一种。本文用了一元线性函数、一元二次函数、三次多项式函数、复合函数、对数函数、增长函数、s函数、指数函数、逆函数、幂函数、逻辑函数等对样本进行试拟合。发现无论是从统计检验还是从计量经济学检验，结果都表明三次多项式的拟合效果最好。于是本文选择三次多项式函数作为本文模型的数学形式。于是可先设[7]：

y01x2x23x3 （1）

至于所选模型的合理性。后面将有相关检验。

4．模型的线性化

非线性模型

y01x2x23x323的线性化，在式（1）中，令x1x，x2x，x3x

则原模型可转化为：

y01x12x23x3 （2）

5．参数估计

用成交量的原数据x1平方和三次方就得到x2和x3的数据。利用Eviews3.1进行回归分析，得到回归结果如下：

图2

根据图2回归可得到下面的估计方程：

y4.1294300.002920x10.000988x21.90105x3

于是，原非线性模型为：

y4.1294300.002920x0.000988x21.90105x3

6．模型的检验

从图2可得，R=0.96758，R=0.900735，都比较大，表明模型的拟合效果相对较好；F检验的伴随概率为0.000 000，说明变量间高度线性，方程回归效果显著；回归系数的t统计量的所有数值图2也给出了，分别为：t062.32482，t12.322504，t23.032432，t32.232563

如果给定显著性水平=0.05的话，查t分布表中自由度为128的相应临界值得t1281.96。

22可见，计算的所有t值都大于该临界值，所以拒绝原假设，即是说，包括常数量在内的4个解释变量都在95%的水平下影响显著，都通过了变量显著性检验。

四、总结

（一）实证结论

上文利用相关分析和多元线性回归方法对上海交易所中的一只最具代表性的股票中国工商银行的收盘价和成交量之间的价量关系进行分析，得出以下的结论：

在中国A股市场中，股票的成交量和收盘价有一定的线性正相关性，即成交量的增加往往伴随着股票价格的上涨，出现“量价齐扬”的现象；成交量的萎缩则伴随股票价格的下跌，出现“量缩价跌”现象。股票的成交量对股价的变动具有解释作用。从最终得出的回归模型可以看出成交量每增加一千万股股价就上升0.002920元。所以在实际应用中，可以为研究股票价格的短线运行提供了有用的参考。

（二）研究缺陷

1．数据问题

首先由于我国股市还不成熟，结构特征变化较快，而且国家政策对股市的影响非常大，这些因素使得对我国股市特征的考察不仅受所用统计方法的影响，还取决于所用的样本。还有数据缺乏处理。本文直接采用原始数据，并没有像其他研究此论题的学者那样在利用模型实证之前先处理和转换数据，这可能会受到股票拆分、送配等事件的影响。再次，是数据的选择，为什么要选择收盘价和每天的成交量，都是按多数学者的经验和相关资料来选择的，而不是自己科学验证过的。最后，在实证之前也没有进行数据的稳定性检验。很多资料都显示，量价关系的数据存在滞后现象。

2．研究方法选择问题

首先，从图1很难可以看出能用三次多项式回归模型来拟合，本文用了很多种函数对样本进行试拟合，发现用三次多项式回归模型拟合效果最好，但毕竟所试的函数种类有限。再者，多项线性回归模型有5个基本假定，包括：无多重共线性、随机干扰项零方差，同方差及不序列相关性、解释变量与干扰项不相关、随机干扰项满足正态分布和样本容量趋于无穷时，个解释变量的方差趋于有界常数。本文也没有考虑模型有没有符合这些假设。

3．影响因素问题

影响股票价格的因素是多方面和多层次的，有宏观的经济和政治因素，如经济增长和经济周期、通货膨胀、利率水平、汇率水平、货币政策、财政政策等；也有中观的行业因素，如行业周期等；还有微观的公司因素、社会心理和技术水平。加上股指期货推出的影响，导致影响股票价格波动的因素相对更加复杂起来，而不仅仅是成交量。

注释： [1]

马晓佳．基于材料形变理论的股票量价关系模型[D]．大连理工大学，2009,P2. [2]

马晓佳．基于材料形变理论的股票量价关系模型[D]．大连理工大学，2009,P4.

[3]

周晓燕．深圳股市价量关系的实证分析[D]．厦门大学，2008,P4。 [4]

周晓燕．深圳股市价量关系的实证分析[D]．厦门大学，2008,P5。 [5]

曹刚，李文新．统计学原理[M]．上海财经大学出版社，2006年12版,P199. [6]

李子奈，潘文卿．计量经济学（第二版）[M]．高等教育出版社，2005年4版,P22 [7]

苗晓红．股票价格与日成交量间关系分析及非线性模型的建立[N]．科技创新导报，2008,P2..

参考文献

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21WS Chan and YK Tse.Price-volume Relation in Stocks: A Multiple Time Series Analysis on the Singapore Market [J]. Asia Pacific Journal of Management. 2000(08).

22Cheng F, Lee and Olver M Rui. Does Trading Volume Contain Information to Predict Stock Returns? Evidence from China' Stock Market[J]. Review of Quantitative Finance and Accounting, 2000(04).

咸 宁 学 院

毕业设计（论文）课题任务书

（ 2010 ---- 2011 学年） 课题名称 股票价格变动与成交量关系分析—以中国A股市场为例 院经济与管专经济学生姓名 罗剑华 班级 07级一班 系 理学院 业 学 指导教师 雷红霞 指导人数 8 股票市场作为现代经济活动中极为重要和最为复杂的金融领域之一，是现代经济系统的核心组成部分，对一国国民经济的发展具有重要意义。中国于1985年发行第一支股票，经过二十几年的发展和完善， 沪深股票市场得到了长足的进步，市场规模大幅增加。 如今，沪深股票市场与整个国民经济的相关程度明显得到增强，与宏观经济的联动效应加强，正日益成为国民经济的晴雨表，当然也是我国配置社会资源的重要场所。股票市场上最根本的变量是股票价格与成交量，所以研究股票价格与成交量的关系不光对研究股票市场有重要意义，对投资者的投资也具有指导意义。 文章要从以下几方面来进行论述：第一部分开篇综述论文研究的问题、思路和相关概念；第二部分介绍本论文的重要意义，说明写这篇论文的原因所在；第三部分选取相关数据，利用数理模型对中国A股市场股票价格与成交量关系进行实证检验并就结果分析，此部分是全文的重点；第四部分总结全文，得出结论及不足之处。 原始资料及主要参数（设计类）： 参考资料及文献： 1郝冰，胡晓华．成交量变化影响股票涨跌变化的实证研究[J]．经济金融（湖南），2007（03）． 2张小明，杨建萍．中国股票价量关系的实证分析[J]．现代商业,2007（05）． 3郑志娇．深市股价变动与成交量关系的实证研究[J]．现代商业，2008（04）． 4刘桂荣，孙羽伦．成交量变动对股票价格波动影响的实证分析[N]．海商论坛，2006. 5郭梁，周炜星．基于高频数据的中国股市价量关系研究[J]．管理学报，2010(08)． 6李子奈，潘文卿．计量经济学（第二版）[M]．高等教育出版社，2005年4版． 7高铁梅．计量经济分析方法与建模[M]．清华大学出版社，2006年1版． 8曹刚，李文新．统计学原理[M]．上海财经大学出版社，2006年12版． 9吴晓求．证券投资学（第三版）[M]．中国人民大学出版社，2009年2版． 10马晓佳．基于材料形变理论的股票量价关系模型[D]．大连理工大学，2009（06）. 11 WS Chan and YK Tse.Price-volume Relation in Stocks: A Multiple Time Series Analysis on the Singapore Market [J]. Asia Pacific Journal of Management. 2000(08). 12 Cheng F, Lee and Olver M Rui. Does Trading Volume Contain Information to Predict Stock Returns? Evidence from China' Stock Market[J]. Review of Quantitative Finance and Accounting, 2000(04). 论文成果要求： 外文翻译原文可为一篇外文，译文字数不得少于3000个汉字； 文献综述内容必须同此课题密切相关，对本课题当前的研究现状进行总结，阐明自己的研究目的和意义，字数要求为3000字左右； 在完成前两项工作后应尽快完成开题报告的撰写和开题准备； 论文正文部分长度不得少于8000字（不包括中英文摘要和参考文献的字数）。 论文必须按照《咸宁学院毕业设计（论文）书写格式》的要求安排论文的版式结构，论文的标注必须符合学术规范。学生对研究的问题能提出自己的见解，成果要有一定意义，反映出作者基本掌握了有关基础与专业知识。 起止日期 2010年9月 - 2010年10月 2010年10月中旬 2010年12月中旬 2010年12月下旬 2010年12月底 2011年1月初 要求完成的内容及质量 确定课题，收集相关资料 完成外文翻译、文献综述和开题报告 完成论文初稿 完成论文二稿 完成论文三稿、修改稿 论文定稿并上交 各阶段论文材料应做到内容充实，结构合理；观点清晰，语言准确；格式规范，层次分明。严禁抄袭、剽窃他人成果。 王娜 批准（院系负责人） 商文斌 进度及要求 审核（系、部、教研室负责人）

经济与管理学院 毕 业 论 文 外文翻译

译文题目：股票的价量关系：对新加坡股市的多元时

间序列分析

学生姓名： 罗剑华 专 业： 经济学 指导教师： 雷红霞

2010 年 1O月 15日

股票的价量关系：对新加坡股市的多元时间序列分析

W S and Y K Tse

我们用Tiao和Box（1981）的多元时间序列方法来检验股票的价量关系。这种方法有联合和对称的交易价与量的优势（没有执行投入和产出过程的角色）。它消除了回归分析和传递函数模型的单向动态自动担负的偏差。经验结果表明通过价格与成交量的方差两者的关系是不明显的。然而，明确导向和滞后关系的结果是混合的。技术分析有谚语说：成交量通常导致价格的趋势是不被支持的。虽然如此，股价与成交量不明显的关系在确定合并成交量资料去预测未来收益是有用的。我们的分析表明，多元时间序列模型表现得比过去样本预测的单因素模型要好。

一、介绍

股票市场的价量关系是学术研究者和金融市场参与者都十分感兴趣的一个课题。自从最早由Granger和Morgenstern（1963）对纽约市场价量的实证检验，这个领域的研究已有了本质的发展。大量的著作和经验发现已经产生，就像Karpoff（1987）的调查所概括的。在本文，我们尝试用多元时间序列的方法去测试股票的价量关系。在多元时间序列架构模型化的价格和成交量的联合是找准两个变量间有活力的相互影响的高级统计方法。结果，提高安全预测是可能实现的。

关于研究价格与成交量关系的重要性，可能有如下原因。

首先，股票价格和成交量的数据是一般公众可用和容易获得的。对技术分析来说这，此数据提供了关于未来市场运动的可用信息。华尔街有这样的谚语：“成交量使价格运动”和“在牛市成交量很大，而在熊市中成交量很小”。在很多分析中都是容易接受的指导方针。由于成交量被认为是引导价格趋势，所以成交量的研究是有用的。因为它提供了潜在价格走势的提高警示。在理论水平，Brown和Jennings（1989）争议技术分析是否对价格没有被充分的披露和交易有关价格和信号合理推测的模型有价值。分析支出心理分析方法用成交量作为市场的市场看法的一个信号。一个容易理解的价量统计结构可能贡献好的市场时机。

第二，价量的研究可能提供股票市场内在的微观结构。接下来，Osborne（1959）和Clark（1973）的很多理论模型被提出来解释投机市场的功能。Clark假设资产回报服从一个附属随机过程，直接过程是成交量的累积和成交量在非过度滞后周期是独立分布的。Epps（1975）和Epps与Epps（1976）表明模型价格变量的改变取决于成交量。转化价格改变是混合成交量作为一个混合变量的分布。Tauchen和Pitts（1983）衍生出一个价格改变同时成交量决定的混合变量模型。这两个变量被一个代表大量到达市场的信

息的混合变量所推动。所以关于价量关系的模型典型的多种多样，由于它们的假设，涉及信息的散播，信息的流动速度，市场规模和卖空机制的存在。经验证据被要求去描述关于假设不同和竞争假设在股票市场的微观结构。

最近，Amihud和Mendelson（1989a，1991）研究交易机制在股票回报方面的影响。他们用交易量作为流动性指标和争论打成交量的股票应该在交易时存在较少的噪音。他们的实证表明对交易量大的股票噪音少。扩散出来，噪音可能作为价格反向的原因。成交量包含关于预测股票回报的有用信息。在一个衡量信息包含股票交易信息的研究中，Hasbrouck发现安全价格交易的充分影响没有感到突如其来，但是伴有长时间滞后。影响是个积极的，非线性的和凹函数的交易规模。影响估计是定量的，用一个向量自回归系统。检验分析出一个作为非对称信息结果的安全价格改变的模型动机。真实的机制联系交易和 的反映。然而，是复杂的，因为和理论假设相背离。向量时间序列模型被用去解决这种困难，用一种明确反映系统结构和允许计算同步和滞后的影响。

第三，股票价量相互作用的结构可能对大事件的研究很重要，用价格和成交量的联合数据去得出结论。像这样的例子能够在：Richardsom，Sefcik与Thompson（1986）和Lakonishok与Vermaelen（1986）中找到。如果价格与成交量真的共同推断，那么包含它们的结构就可能增强测试的力量。

对价量关系的实证研究通常用相关分析或回归模型。相关分析假设价格与成交量是连续不相关的，这可能不是一个恰当的假设。序列相关已经被观察到在很多回报序列中。回报序列的相关模式的对称不同发生在股票指数和个股之间，未来股票指数和对应指数，还有短期线和长期线（看，例如，Amihud和Mendelson，1989b；Lo和Mackinlay，1988；还有Fama和French，1988）。尽管缺乏自相关结构的相关证据，但一个实证研究表明成交量自回归命令高于回报的（参考例子，Tes，1991）。所以，用相关分析推断可能会误导，如果价量的时间序列结构没有被考虑进来。而回归模型则能够把时间序列包括进来。去确定扩展，通过用分布滞后，它会从同时偏差遭受考验，如果价格和成交量是共同决定的。同样，同期成交量的结论作为回报方程的解释变量并不能提供一个可用的预测模型，除非建立一个完全同步方程系统。

在本文我们采用一个多元时间序列方法去建立价量关系的模型。特别的，我们用Tiao和Box（1981）建议的模型程序。这种方法有直接明了的好处，相对于Granger与Newbold（1977）和Wallis（1977）所选择的方案。初步说明，估计和诊断检测平衡这些大学领域知名的Box-Jenkins方法的顺序和重复步骤。实证的应用能够在Tiao和Tsay（1983）和Heyse与Wei（1985）中找到。一个检验成交量对回报影响的替代方法是通过条件的变化。这种方法已经在自回归条件的广义异方差存在模型中展示支持，由于它获取易变回报的能力。正如Lamoureux和Lastrapes（1990）的最近著作中所展示的。虽然如此，但成交量的影响被假设只有第二重要，由于成交量回报的统计反馈没有被考虑在内。所以，这种方法不能消除同步偏差。在很多金融研究普遍存在条件异方差的角度来看，推广Tiao和Box的多元时间序列方法，考虑自回归条件性方差作为未来研究

的课题是十分有趣的。

本文的结果表明根据多元时间序列模型的预测胜过无经验的预测和普通的时间序列预测。所以，创建一个根据多元时间序列预测股票的回报过滤交易规则可能是有用的，基于交易规则的的模型是否优于传统交易规则，要根据市场时机，这是个十分有趣的课题，等待未来进一步的探索。

本文剩下部分的计划如下。列示在第二部分我们Tiao-Box的多元时间序列模型方法。第三部分描述本文在研究中所用的数据。实证结果在第四部分总结。我们描述序列模型结果的细节，作为应用Tiao-Box理论的说明。别的序列结果接着总结，相比较过去样本的预测。一个参考资料在第五部分给出。

来源：W S Chan and Y K Tse．股票的价量关系：对新加坡股市的多元时间序列分析[J]. 亚太管

理期刊.2000.

PRICE-VOLUME RELATION IN STOCKS:A MULTIPLE TIME

SERIES ANALYSISON THE SINGAPORE MARKET

W S Chan and Y K Tse*

We examine the price-volume relation in stocks using the multiple time series approach due to Tiao and Box (1981). This approach has the advantage of treating price and volume jointly and symmetrically (without enforcing the roles of input and output). It is free of the simultaneity bias in regression analysis and the unidirectional dynamics imposed by transfer function models. Empirical results show that there is implicit positive correlation between price and volume through their residuals.However, the results for the explicit lead and tag relations are mixed. The technical analysts' adage that volume often leads the trend of price is not supported. Nonetheless, the implicit relationship between price and volume confirms the usefulness of incorporating volume data to forecast future return. Our analysis shows that the multiple time series models outperform the univariate models in post-sample forecasts.

1. INTRODUCTION

Price-volume relation in equity markets is a topic of immense interest among academic researchers as well as practitioners in financial markets. 1 Since the early empirical examination of the price-volume relation in the New York market conducted by Granger and Morgenstern (t963), research in this area has developed substantially. A large amount of theoretical works and empirical findings has been generated, as summarised in the survey by Karpoff (1987). In this paper, we attempt to investigate the price-volume relation using a multiple time series approach. Modelling price and volume jointly in a multiple time series framework is a statistically superior approach in capturing the dynamic interactions between the two variables. As a result, improvements in the accuracy of forecasts may be achieved.

The study of price-volume relation may be important for the following reasons. First, price and volume data for stocks are generally publicly available and easily accessible. For echnical analysts these data provide valuable information about future market movements. Wall Street adages such as, \"It takes volume to make price move\" and, \"Volume is heavy in bull markets and light in bear markets\" are well-accepted guidelines for many analysts. The study of volume is helpful since volume is deemed to lead the trend of prices, thereby offering an advance warning of a potential price trend reversal. On the theoretical level, Brown and Jennings (1989) argued that technical analysis has value in a model in which prices are not fully revealing and traders have rational conjectures about the relation between

prices and signals. Analysts in favour of the psychological approach would use volume as a signal for market sentiment? A good understanding of the statistical structure of price and volume may contribute to better market timing.

Second, price-volume studies may provide insight into the micro-structure of equity markets. Following the works of Osborne (1959) and Clark (1973) many theoretical models have been postulated to explain the functioning of speculative markets. Clark assumed that asset return follows a subordinated stochastic process in which the directing process is the cumulative volume, and volumes in non-overlapping periods are independently distributed. Epps (1975) and Epps and Epps (1976) suggested models in which the variance of the price change is conditional upon the volume. Transaction price changes are then mixtures of distributions with volume as the mixing variable. Tauchen and Pitts (1983) derived a mixing variable model in which price changes and volume are simultaneously determined. These two variables are driven by a mixing variable which represents the amount of information reaching the market. As the mixing variable is serially independent, both price changes and volume are serially independent. Thus, theoretical models about price-volume relation typically vary according to their assumptions regarding the process of dissemination of information, the rate of flow of information, the size of the market and the existence of short sale constraints. Empirical evidence is required to discriminate between differing and competing hypotheses about the micro-structure of equity markets.

Recently, Amihud and Mendelson (1989a, 1991) studied the effects of trading mechanism on the bahaviour of stock returns. They used trading volume as a proxy for liquidity and argued that stocks with greater volume should exhibit less noise in trading. Their empirical results established that noise is smaller for heavily traded stocks. To the extent that noise may be a cause of price reversal, volume contains useful information in forecasting stock returns. In a study on measuring the information content of stock trades, Hasbrouck (1991) found that the full impact of trade on security price is not felt instantaneously, but with a protracted lag. The impact is a positive, non-linear and concave function of trade size. Estimates of the impacts were quantified using a vector autoregressive system. The empirical analysis was motivated by a theoretical model in which changes in security prices are consequences of asymmetric information. The actual mechanism linking trades and quote responses, however, is complicated by deviations from the theoretical assumptions. The vector time series model was used to circumvent this difficulty, by way of explicitly reflecting the dynamic structure of the system and permitting calculation of both the contemporaneous and lagged impacts.

Third, the structure of price-volume interaction may be important for event studies which use a combination of price and volume data to draw inferences. Examples of such

studies can be found in Richardson, Sefcik and Thompson (1986) and Lakonishok and Vermaelen (1986). If price and volume are indeed jointly determined, incorporating their structure may improve the power of the tests.

Empirical research in price-volume relation typically uses correlation analysis or regression modelling. Correlation analysis assumes that price and volume are serially uncorrelated, which may not be a valid assumption. Serial correlation has been observed in many return series. Systematic differences in the serial correlation pattern of return occur between stock index and individual stock, stock index futures and the corresponding index, and short-term horizon and long-term horizon (see, eg, Amihud and Mendelson, 1989b; Lo and MacKinlay, 1988; and Fama and French, 1988). Although evidence conceming the autocorrelation structure of volume is relatively scarce, some empirical studies suggest that the autoregressive order of volume is higher than that of return (see, eg, Tse, 1991). Thus, inference using correlation analysis may be misleading if the time series structure of price and volume is not taken into account. While regression modelling can incorporate the time series structure to a certain extent through the use of distributed lags, it suffers from simultaneity bias if price and volume are jointly determined. Also, the inclusion of contemporaneous volume as an explanatory variable in a return equation does not provide a viable forecasting model unless a complete simultaneous equation system is constructed.

In this paper we adopt a multiple time series approach to model the price-volume relation. In particular, we use the modelling procedure suggested by Tiao and Box (1981). This method has the advantage of being more direct and transparent, as compared with alternatives due to Granger and Newbold (1977) and Wallis (1977). The sequential and iterative steps of tentative specification, estimation and diagnostic checking parallel those of the well-known Box-Jenkins method in the univariate domain. Empirical applications of this approach can be found in Tiao and Tsay (1983) and Heyse and Wei (1985).

An alternative approach is to examine the effect of volume on return through the conditional variance. This approach has been shown to compare favourably against the Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model in its ability to capture the return volatility, as demonstrated by the recent work of Lamoureux and Lastrapes (1990). Nonetheless, the volume effect is assumed to be of only the second order and no statistical feedbacks of return on volume are accounted for. Thus, this approach is not free from the simultaneity bias. In veiw of the prevalence of conditional heteroskedasticity in many financial studies, however, it may be interesting to generalise the Tiao and Box multiple time series approach to incorporate autoregressive conditional variance as a topic of future research.

Results in this paper show that forecasts based on multiple time series models outdo

naive forecasts and univariate time series forecasts. Thus, it may be useful to create filter trading rules based on multivariate time series forecasts of stock returns. Whether a modelbased trading rule is superior to a traditional trading rule based on following market momentum is an interesting topic awaiting further investigation.

The plan of the rest of the paper is as follows. In Section 2 we outline the Tiao-Box multiple time series modelling approach. Section 3 describes the data used in this study. Empirical results are summarised in Section 4. We describe in detail the results of modeling one series as an illustration of the application of the Tiao-Box methodology. Results for other series are then summarised, with comparisons of post-sample forecasts. Some concluding remarks are given in Section 5.

Source: WS Chan and YK Tse.Price-volume relation in stocks: A multiple time series analysis

on the Singapore market [J]．ASIA PACIFIC JOURNAL OF MANAGEMENT．2000.

经济与管理学院 毕 业 论 文 文献综述

学生姓名： 罗剑华 专 业： 经济学 指导教师： 雷红霞

2010年 10月 15日

一、前言

股票是市场经济的产物，自1773年英国率先发行股票以来，至今己200多年，其发行与交易促进了市场经济的发展。股票市场作为现代经济活动中极为重要和最为复杂的金融领域之一，是现代经济系统的核心组成部分，对一国国民经济的发展具有重要意义。股票市场上的两个最为根本的变量是股票的价和量。所以研究股票价格与成交量的关系不仅对研究股票市场有重要意义，由于价量关系是股票技术分析理论的重要基石，是投资者判断市场或个股运行趋势的主要手段之一，所以对投资者也有重要意义。因此，价量关系理论一直是金融领域研究的的热点课题之一，大量的研究也应运而生。国际上关于价量关系的研究可以分为两个阶段，即依据传统经济学理论而建立的研究和利用现代金融学理论进行的实证分析。由于中国股票市场起步较晚，发展过程短，所以国内对股票价量关系的研究，特别是以研究市场行为特征为目的的价量关系的实证研究相对较少，近几年才有部分学者对这个课题进行研究。

二、主体

（一）国外早期的研究

价量理论最早见于美国股市分析家所写的股票指导书《股票市场指标》中。他通过对成交量与股价趋势关系研究后总结了九大法则，也就是著名的格兰碧九大法则。

早期的金融研究并没有注重交易量在资产价格方面的作用。Baghot（1971），Copeland和Galai（1983），Easley和O’Hara（1987）等早期的金融理论和微观结构理论研究者们也没有或明显揭示出交易量在资产价格形成过程中所起的作用。

从学术角度对股票价量关系的实证研究可以追溯到Osbonre（1959），他通过建立模型，说明了股价变动是一个扩散的过程，其方差取决于交易的次数。虽然他在文章中没有直接研究股票的价量关系，但其已经暗示了在交易量与价格变化的绝对值之间存在正的相关关系。后来他的观点又被Clark（1973），Tauchen和Pitts（1983），还有Harris（1986）所证实并加以发展。

而关于价量关系的实证检验最早是由Granger和Morgenstern，在1963年做的。他们用1939年到1961年的周数据进行谱分析，发现SEC成分指数走势与纽约股票交易所的总成交量之间没有关系，来自两个相互独立的股票市场的数据同样没有价量关系。随后许多学者对此问题进行了一系列的研究。1964年，Gdfrey，Granger和Morgenstern利用新的数据序列再次进行了论证，但他们还是没有发现股价与成交量或价格差分的绝对值与成交量之间的相关关系。可他们却发现了另一个问现象：日成交量与每日最高、最低价之差存在正相关关系。后来的研究也证实了日成交量数据与日开盘价和收盘价差值的平方存在显著关系。而在1987年Karpoff通过对月度、周和一些日股票收益

进行研究，得出了交易量和股票价格波动之间具有正向变动关系的结论。支持这一结论的有Epps（1976），Jain与Joh（1988），Schwert（1989），Gallant等（1992），Lamoureux与Lastrapes（1990）以及Andersen（1996）等学者的研究。

对股票价量关系早期的研究主要集中在收益率和成交量之间的同期关系上，最具代表性的观点为Copeland（1976）的信息顺序到达模型和Clark（1973）的混合分布模型。二十世纪七八十年代很多学者应用上述理论应用于各国股票市场中静态价量关系检验的实证研究，都得出了成交量和价格变动在同期具有正相关关系的结论。

（二）国外研究现状

总结一下国外对价量关系的研究现状，主要集中在以下五个方向：

首先是价量的相关性。Crouch在1970年研究发现无论是市场指数还是个股，每日股价变动的绝对值与每日的成交量之间呈正相关。Clark在1973年建立了股票价格波动混合分布假说模型（MDH），用交易量序列代表潜在的信息数量，他在棉花期货市场的研究中发现交易量与股价变动的平方呈正相关。Morgan在1976年用每隔四天的数据以及月度数据对51支股票进行了研究，发现所有这些股票变动的方差与交易量均为正相关。Epps在1976年用20支股票的交易数据，发现价格变动的样本方差与成交量水平有正相关关系。Wood、Mclnish和Ord在1985年的研究也发现成交量与用交易间隔度量的股价变动之间有着正相关关系。Jain和Joh在1985年用每小时的市场指数数据也发现了近似的相关关系。Campbell在1993年对价量因果关系的研究表明：伴随大交易量的股价变动方向容易发生逆转，而伴随小交易量的股价变动方向则容易持续。Hiernstra和Jone在1994年最先使用线性和非线性Granger因果检验研究股市收益和交易量变化之间的动态关系。Chen在2001年利用9个发达国家和地区股市的大盘数据，用Granger因果检验检测了股价与成交量之间的动态关系，结果认为成交量和股价的绝对变量之间存在着正相关关系。当然许多统计结果发现的相关性还是比较弱的。还有一些结论认为不存在正相关关系，如，Karpoff在1987年对期货市场的研究后得出的结论。

其次是信息理论模型。这是目前解释价格波动与交易量关系的主流模型。主要包括混合分布假说、信息贯序到达模型和噪音交易模型。噪音交易模型是由De long等在1990年提出的，他们认为股票价格的变化率在短期表现为正的自相关，而在长期则表现为负的自相关。Blume，Easley和O’hara在1994年研究后认为，由于市场存在信息不对称和噪音，投资者无法单独从价格信号中获取全部信息，以此前期和当期的成交量具有信息含量，对预测价格的变动具有重要作用。他们还从理论上证明价格变动的绝对值与交易量正相关。同时，即使信息传播得非常广泛，价格变化的绝对值与交易量正相关关系依然存在。由于信息是各个时刻随机到达的，以此价格和成交量序列会向所有市场参与者提供信息。Wang在1994年基于信息不对称模型分析了量价之间的动态关系，表明交易量能为未来股价的变动提供信息，并利用这一分析了成交量和收益率之间的动态关系。Swaminathan在2000年检验了交易量和短期股票收益的可预知性之间的相互作用。他们发现高成交量股票的每日收益率领导着低成交量的股票的每日收益率。他们将这一实证结果归结于高成交量个股具有对市场

信息反应敏锐的特点。他们得出的结论是在市场信息传播的过程中，交易量具有重要作用。Jennings等在1981年扩展了Copeland在1976年提出的信息贯序到达模型，已将实际中的边际约束和卖空约束条件包括进来，为交易量和价格变化的相关关系提供了另一种理论。

第三，时间序列模型。Andersen在1996年从微观结构框架中开发了一个实证的收益波动率与成交模型。Lamourenx和Lastrapes在1990年把交易量作为信息流的替代指标，加入到GARCH模型的条件方差方程，结果发现GARCH效应消失了，而交易量的系数显著大于零，这证实了交易量是由引起价格波动的相同因素驱动的，同时也证明了把交易量作为混合变量的替代指标对价格波动都能解释为相当数量的条件回报差。

第四，交易量与条件波动性。在1982年，为了刻画时间序列的异方差性这一特性，Engle在对英国通货膨胀波动率研究中提出了自回归条件异方差（ARCH）模型，将方差和条件方差区分开来。ARCH模型允许条件方差随时间变化，条件方差表示为过去残差平方的函数。Bollerslev在1986年在上面的基础上提出了广义的自回归条件异方差模型（GARCH），现在广泛应用在金融时间序列的预测上。

最后，交易量和股价的动力学关系。Jegadeesh和Titman在1993年最早对中期动量投资进行研究。他们对纽约证券交易所和美国股票交易所1965年至1989年股票的回报率情况进行了研究。将符合条件的股票分别按照过去3个月、6个月、9个月、12个月的回报率进行了排序，对应于每一个排序他们组成十个权重相同的组合，并考察这些组合在持有期分别为3、6、9和12个月的回报率情况。发现排序期和持有期均为6个月的动量投资战略大约有1%的回报等等。Hui和Ras在2002年从标准动力学的角度，应用类比推理的方法，借用动量公式计算了股票交易动量，得出了交易的信号，但由于分析使用的都是市场数据，因此收益率的选取可能还不够科学。

（三）国内研究现状

由于我国的股票市场在八十年代末才刚刚起步，发展过程短，所以国内对股票市场的波动实证研究，尤其是以研究市场行为特征为目的的价量关系的实证研究相对较少。近几年来，国内的学者才开始引进西方学者的理论和分析工具对我国的发票市场的价量关系进行研究分析。很多资料都显示，最先对我国股票市场进行研究的是张维和闰冀楠。他们在1998年利用Granger因果关系概念及Back和Brock非参数方法对上海股市价量因果关系进行了实证分析，发现股市收益线性Granger引导交易量，但交易量不线性Granger引导收益，股市收益和交易量之间互为非线性Granger因果。后来，陈良东在2000年时以上海股市为例，对100个交易日的价格与成交量数据进行了Granger因果关系检验与回归分析，发现成交量的变化与绝对价格收益之间存在着显著的正相关关系。而魏巍等则在1999年首次应用广义自回归条件异方差模型及其两种非线性修正模型来预测中国股市的波动，结果表明二次广义自回归异方差模型对中国股市波动具有非凡的预测能力。但由于作者对数据的选择没有进行适当的筛选，而且对于时间窗口也没有没有进行合理划分，所以得出的结果可能比较片面，但其结论还是有一定的可靠性的。在2001年，陈怡玲和宋逢明利用随机抽取的31只股票，对中国股市的价格波动与交易量之间的关系进行了多层次的实证研究。得出日交易量与价格变

化本身存在线性正相关关系，且中国股市存在不对称的量价关系。宋逢明还和唐俊在同一年在对中国股市价量分析的大量实证研究的基础上，把交易了作为信息流来解释价量关系，构造了中国股票市场不同于国外成熟股票市场的特殊信息传导机制。

三、小结

从上面的叙述中我们可以看出，人们对股票价量关系的研究一步步的发展和完善。随着数理经济学、统计学、计量经济学、非线性和混沌经济学及行为金融学等学科的发展，尤其是计算机的应用，人们对股票价量关系的研究更是有了质的飞跃。

参考文献

1郝冰，胡晓华．成交量变化影响股票涨跌变化的实证研究[J]．经济金融（湖南），2007（03）． 2张小明，杨建萍．中国股票价量关系的实证分析[J]．现代商业,2007（05）． 3郑志娇．深市股价变动与成交量关系的实证研究[J]．现代商业，2008（04）．

4封福育．我国沪深股市价量关系实证分析——基于分位数回归估计[J]．商业经济与管理，2008(06)． 5刘永利，李双成，杨桂华．中国股票市场成交量与价格波动的关系[J]．河北经贸大学学报，2007（03）．

6陈向东，蒋华安．中国股票市场的价量关系研究[J]．财经论坛，2006（05）．

7章前，王巨川，戴璟，罗治洪．股票价格与成交量关系的小波分析[J]．昆明理工大学学报，2007（12）．

8苗晓红．股票价格与日成交量间关系分析及非线性模型的建立[N]．科技创新导报，2008． 9孙玉宽，胡晓华．上海股市中价量关系的实证分析[J]．云南民族大学学报（自然科学版），2006(11)． 10刘桂荣，孙羽伦．成交量变动对股票价格波动影响的实证分析[N]．海商论坛，2006. 11周晓燕．深圳股市价量关系的实证分析[D]．厦门大学，2008(06)． 12孔尚惠．中国股票市场价量关系实证研究[D]．青岛大学，2009（06）．

13高辉．基于Granger检验的上海A股价量关系动态分析[J]．河北经贸大学学报，2010(07)． 14郭梁，周炜星．基于高频数据的中国股市价量关系研究[J]．管理学报，2010(08)．

15卞家涛，蒋硕等．沪市股票价量关系研究——基于E-G两步法和脉冲响应函数[J]．北方经贸，2008(07)．

16李子奈，潘文卿．计量经济学（第二版）[M]．高等教育出版社，2005年4版． 17高铁梅．计量经济分析方法与建模[M]．清华大学出版社，2006年1版． 18曹刚，李文新．统计学原理[M]．上海财经大学出版社，2006年12版． 19吴晓求．证券投资学（第三版）[M]．中国人民大学出版社，2009年2版． 20马晓佳．基于材料形变理论的股票量价关系模型[D]．大连理工大学，2009（06）.

21WS Chan and YK Tse.Price-volume Relation in Stocks: A Multiple Time Series Analysis on the Singapore Market [J]. Asia Pacific Journal of Management. 2000(08).

22Cheng F, Lee and Olver M Rui. Does Trading Volume Contain Information to Predict Stock Returns? Evidence from China' Stock Market[J]. Review of Quantitative Finance and Accounting, 2000(04).

经济与管理学院 毕 业 论 文 开题报告

论文题目：股票价格变动与成交量关系分析

—以中国A股市场为例 学生姓名： 罗 剑 华 学 号： 076121058 专 业： 经 济 学 方 向： 投资学 指导教师： 雷 红 霞

2010 年 10 月 15 日

开题报告填写要求

1．开题报告作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及系部审查后生效；

2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网址上下载）打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见；

3．学生查阅资料的参考文献应不少于6篇（不包括辞典、手册）；

4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2004年12月16日”或“2004-12-16”。

毕 业 设 计（论文） 开 题 报 告

1．本课题的研究意义和目的 研究意义：股票是市场经济的产物，自1773年英国率先发行股票以来，至今己200多年，其发行与交易促进了市场经济的发展。股票市场作为现代经济活动中极为重要和最为复杂的金融领域之一，是现代经济系统的核心组成部分，对一国国民经济的发展具有重要意义。中国于1985年发行第一支股票，经过二十几年的发展和完善， 沪深股票市场得到了长足的进步，市场规模大幅增加。 如今，沪深股票市场与整个国民经济的相关程度明显得到增强，与宏观经济的联动效应加强，正日益成为宏观经济的晴雨表，也是我国社会资源配置的重要场所。 股票市场上的两个最为根本的变量是股价与成交量。所以研究股票价格与成交量的关系对研究股票市场有重要意义。按Karpoff（1987）的说法，对价量关系作深入研究至少有以下重要意义： 首先，通过对价量关系的研究可以更为深入地了解金融市场的微观结构。己有的研究成交量与股价变动关系的模型揭示了不同的价量关系，成交量和价格之间的实证检验也能帮助我们区分关于市场结构的不同假定。其次，价量关系研究对于事件研究法有着重要意义。因为事件研究法综合运用价格与成交量数据来得出结论，如果价格变动和成交量是被共同决定的，那么在事件研究法中引入价量关系将会增加检验的有效性。再次，价量关系的特征对于确定投机价格的经验分布有决定性的意义。当样本区间以固定日历时间(例如，天、月等)取样时，收益率分布相对于正态分布有更为陡峭的峰度。目前有两种不同的理论解释这种现象，稳定Paretian分布假说和混合分布假说。对股票的投资者来说也有重要意义。投资者在分析股票时最常用的两种方法是基本面分析和技术面分析，而在技术面分析分析中，价、量、时、空是最基本的四大要素，其中的价量关系是技术分析中最基本的关系。所以研究股票价量关系，能进一步认识股票市场，提高投资收益率。 研究目的：因为根据国内外现有的研究，股票价格与成交量可能是正比例关系，也有可能是反比例关系，很难直接观测到两者之间较为明确的关系。所以本文通过相关分析和回归分析的方法对A股市场的价量关系进行研究，探索我国A股市场价量之间究竞是怎样的关系。 2．本课题的基本内容、重点及难点 基本内容：本文首先介绍了本文所要研究的问题和研究思路，并给出本文涉及的股票相关名词的解释。其次，说明股票价量关系研究的重要意义。再次，选择实证分析方法（非线性回归模型）对中国A股市场的其中一只股票进行实证分析，得出股票价格与成交量之间的关系。最后分析本文在实证过程中存在的问题和缺陷。 重点：利用回归分析方法对A股市场进行实证分析。 难点：用回归分析方法对A股市场实证的过程，如数据选择、相关分析和回归分析的过程等等。 毕 业 设 计（论文） 开 题 报 告

3．本课题的研究方法（或技术路线） 1、本课题所获得资料来自于校阅览室各期刊报纸、院图书馆、网上数据库； 2、主要采用定性分析方法即非线性回归模型对股票市场进行实证分析； 3、通过对A股市场的实证分析得出股票价格与成交量的关系。 4．论文提纲 一、本文的研究问题、思路及概念 （一）研究的问题与思路 （二）相关概念 二、股票价量关系研究的重要意义 （一）对股票市场的重要意义 （二）对投资者的重要意义 三、A股市场股票价格与成交量关系的实证检验和结果分析 （一） 实证方法的选择 1．常用实证方法 2．本文所用实证方法 （二） 数据选择的说明 （三） 股票价格与成交量的相关分析 1．相关分析简介 2．相关分析 （四） 股票价格与成交量的回归分析 1．回归分析模型简介 2. 绘制散点图 3. 模型的函数 4. 模型的线性化 5. 参数估计 6. 模型的检验 四、总结 （一）实证结论 （二）研究缺陷 1．数据问题 2．研究方法选择问题 3．影响因素问题

5．本课题的参考文献资料

1郝冰，胡晓华．成交量变化影响股票涨跌变化的实证研究[J]．经济金融（湖南），2007（03）．

2张小明，杨建萍．中国股票价量关系的实证分析[J]．现代商业,2007（05）． 3郑志娇．深市股价变动与成交量关系的实证研究[J]．现代商业，2008（04）． 4封福育．我国沪深股市价量关系实证分析——基于分位数回归估计[J]．商业经济

与管理，2008(06)．

5刘永利，李双成，杨桂华．中国股票市场成交量与价格波动的关系[J]．河北经贸

大学学报，2007（03）．

6陈向东，蒋华安．中国股票市场的价量关系研究[J]．财经论坛，2006（05）． 7章前，王巨川，戴璟，罗治洪．股票价格与成交量关系的小波分析[J]．昆明理工

大学学报，2007（12）．

8苗晓红．股票价格与日成交量间关系分析及非线性模型的建立[N]．科技创新导报，2008．

9孙玉宽，胡晓华．上海股市中价量关系的实证分析[J]．云南民族大学学报（自然

科学版），2006(11)．

10刘桂荣，孙羽伦．成交量变动对股票价格波动影响的实证分析[N]．海商论坛，2006. 11周晓燕．深圳股市价量关系的实证分析[D]．厦门大学，2008(06)． 12孔尚惠．中国股票市场价量关系实证研究[D]．青岛大学，2009（06）． 13高辉．基于Granger检验的上海A股价量关系动态分析[J]．河北经贸大学学报，

2010(07)．

14郭梁，周炜星．基于高频数据的中国股市价量关系研究[J]．管理学报，2010(08)． 15李子奈，潘文卿．计量经济学（第二版）[M]．高等教育出版社，2005年4版． 16高铁梅．计量经济分析方法与建模[M]．清华大学出版社，2006年1版． 17曹刚，李文新．统计学原理[M]．上海财经大学出版社，2006年12版． 18吴晓求．证券投资学（第三版）[M]．中国人民大学出版社，2009年2版． 19马晓佳．基于材料形变理论的股票量价关系模型[D]．大连理工大学，2009（06）. 20 WS Chan and YK Tse.Price-volume Relation in Stocks: A Multiple Time Series Analysis on the Singapore Market [J]. Asia Pacific Journal of Management. 2000(08).

21 Cheng F, Lee and Olver M Rui. Does Trading Volume Contain Information to Predict Stock Returns? Evidence from China' Stock Market[J]. Review of Quantitative Finance and Accounting, 2000(04).

6．本课题的进度安排 2010年9月：确定指导老师、论文题目、收集资料； 2010年10月：完成开题报告、文献综述、外文翻译； 2010年11-12月：完成论文初稿和修改； 2011年1月：论文答辩。 毕 业 设 计（论文） 开 题 报 告

指导教师意见： 该生针对我国A 股市场股票价格与成交量关系选题，分析股票市场四大基本要素“价、量、时、空”中两个最个最重要的因素—价格和成交量的关系，对证券投资有一定的指导意义。选题意义和目的明确，重点、难点突出，研究方法得当，论文提纲结构严谨，表明该生为撰写论文作了大量的前期准备工作，同意该生开题撰写论文初稿。 指导教师： 雷红霞 2010年10月 20 日 院部审查意见： 同意开题 教研室负责人： 王娜 2010 年10月 20 日

咸宁学院

指导教师指导毕业设计（论文）情况表

学生姓名： 罗剑华 学生学号： 076121058

题 目： 股票价格变动与成交量关系分析——以中国A股市场为例 指导教师姓名： 雷红霞 指导教师职称： 副教授

一、指导教师指导过程（指导时间、地点、工作要点、问题、解决办法、结果）： 1、2010年9月23日，星期四，系办公室，论文指导小组师生第一次集中会面，敲定论文题目，建立论文QQ群，互留联系方式。发布论文大致进程及遵守的纪律。 2、2010年9月30日，星期四，系办公室，检查学生文献查阅情况，并指导他们该如何上校园网查阅与课题相关的文献资料。 3、2010年10月11日，星期一，中心校区教4-302教室，检查学生开题报告的进展情况，就文章的框架结构商探，继续完善开题报告。 4、2010年10月14日，星期四，系办公室，审核学生的开题报告，指出仍需修订之处，同时要求学生开始撰写论文初稿。 5、2010年11月18日，星期四，系办公室，检查初稿的进展情况，指出文章的可取之处，不是理论的堆集，而有实证分析，难能可贵，但一是数学公式写得不专业，用公式编辑器来打数学公式，二是回归分析和线性分析的相关理论写得太啰嗦，可精简一些，还有文章中线性回归的模型选择仅仅只是通过一个散点图就确定了一个三次函数，是不是经不起推敲，要改进。 6、2010年12月16日，星期四，系办公室，检查二稿的改进状况，比一稿要强一些，但有些地方还是有前后矛盾的冲突，还有，文章中说运用了一元线性函数、一元二次函数、三次多项式函数、复合函数、对数函数、增长函数、s函数、指数函数、逆函数、幂函数、逻辑函数等对样本进行试拟合，但实际上文章并没有对此全部体现，仅只有用三次多项式函数对样本进行试拟合的展开，是不是不够充分。 7、2010年12月30日，星期四，系办公室，检查三稿的改进状况，要求增加目录，中英文摘要，尾注等，规范格式。 二、指导教师指导工作总结（课题难度、份量、先进程度等情况，开题报告、文献综述、外文翻译完成情况，学生基本理论知识及实际运用情况，学生答辩资格审查、答辩过程等情况，学生态度及组织纪律等情况，教师指导工作自评等情况，学生成果质量、成绩及经验、存在的问题及改进措施等情况）： 论文选题针对证券市场中股票价格变动与成交量的关系进行分析，有一定的现实意义。有关股票价格与成交量的关系分析文献资料不少，但要一名经济学本科学生运用自己所学的的证券知识和计量经济学知识来对此进行实证分析，有较大的难度。该生开题报告中的框架构建合理，思路清晰；文献综述符合要求；外文翻译贴近课题，说明该生对相关基础知识和理论掌握较好。该生态度认真，勤奋好学，也能遵守组织纪律。 本人指导过程中，尽我所能，对论文多个环节提出自己的建议，但我只熟悉证券相关知识，对计量经济学不能胜任，所以多次请计量经济学相关老师对文章中的分析模型指正，并就如何改进进行探讨。 论文存在的问题主要是就用一个相关分析法和一个回归分析法就得出中国A 股市场上股票价格与成交量的关系正相关，显得有点力度不够，但就一个本科生而言，已是尽了力的，算是不错。整篇文章总体而言，可算作优秀。 指导教师签名：雷红霞 2011年 1 月 20 日 本科生毕业论文(设计)答辩记录表

姓 名 罗剑华 学 号 076121058 专 业 经济学 论文题目 指导教师 答辩组成员 股票价格变动与成交量关系分析——以中国A股市场为例 雷红霞 答辩时间 2011-1-16 答辩地点 院会议室 定关平 雷红霞 张骏 李品娜 傅建华 范博 一、学生自述内容： 随着经济的发展，金融工具也在不停演化。股票作为一种早期的金融产品，在国民经济生活中占据越来越重要的地位，甚至被看作一国经济状况的晴雨表。近来，金融市场股票价格与成交量作为一种相对确定的关系备受关注，因为量价关系不仅是了解金融市场结构的一条有效途径，而且也是研究套利机会市场有效性的重要手段，更能为股票投资者提供股票投资的信息。通常认为成交量是股市的内在动力，直接反映股票的供求状况，答 辩 记 录 在某种程度上决定股价变动趋势。现代金融理论中，由于任何一个因素对股票市场的影响最终都必然反映在市场行为中，因此成交量和股价就成为描述证券收益和风险的最基本变量。 本文主要从以下四个方面展开：第一部分主要介绍本论文要研究的问题和本论文的研究思路，同时还介绍了相关概念。第二部分主要说明股票价量关系研究的重要意义。第三部分选取中国工商银行的收盘价和成交量，利用相关分析和回归分析的方法，建立多元非线性回归模型对股票价格和成交量的关系进行实证研究。第四部分通过第三部分的实证分析得出结论并说明本文实证研究的缺陷。 本论文的创新之处在于把本人在大学里所学的计量经济学和统计学的知识应用于论文课题的研究。本论文的结论是股票价量有一定的线性正相关性，成交量对股价有一定的解释作用。 经过本次论文写作，本人学到了许多有用的东西，重新复习了计量经济学和统计学，熟悉了Eviews和ssps软件的操作，也积累了不少经验，但本文有很多不足之处。首先，由于本人一本科生，对计量经济学和统计学的研究不够深入，能力不足，加之时间和精力有限，在许多内容表述、论证上存在着不当之处，与老师的期望还相差甚远，许多问题还有待进行一步思考和探究。 二、提问与回答 问题①进一步具体的阐述股票价量关系研究对股票投资者的好处？ 答：目前关于股票价量关系问题的研究已有不少方法，但一般都涉及到艰深的股票理论和复杂的数学推算。本论文则利用简单的多元非线性回归分析方法来研究股票价格与成交量之间的关系，该方法具备原理简单、好学易用、预测精度高等特点。较之以往的常见方法，本论文的方法更具实用性，尤其对习惯于短线操作的投资者具有很好的指导意义。 问题②为什么选择2010年4月16日到2010年11月5日这段时间的数据呢？ 答：时间跨度选择在股指期货推出以后至今的最新数据。因为股指期货推出后，对股市产生了一定的影响。股指期货推出后，股市处于阶段性的高点，投资者预期后市调整和下跌的心理存在，产生做空意愿，现货市场出现了相应的回调，但是由于市场外资金进场的预期、国企大盘蓝酬股的回归、上市公司质量的提高等仍然是股市的基本面，而且从目前中国的宏观经济运行情况看，经济发展仍在快速通道上，大盘指数回调幅度应不会太大，时间不会过长。从中长期来看，股票市场系统风险规避工具的推出、场外机构资金的入市愿望、国内证券市场与国际成熟市场差距的缩小预期等因素必然促进我国股市大盘指数的上升。 记录人（签字）：范博 2011年1月16 日 答辩小组组长（签字）：定关平 2011年1月16 日 本科生毕业论文(设计)考核表

学生姓名 专 业 指导教师 论文题目 指导教师评语 罗剑华 经济学 雷红霞 学号 班级 职称 076121058 07经济学1班 副教授 总评成绩 分数 92 等级 优秀 股票价格变动与成交量关系分析——以中国A股市场为例 成绩（分数） 90 该生针对我国A股市场中股票价格变动与成交量的关系选题，有较强的现实意义。毕业设计期间学习态度认真，作风严谨，能按照课题任务书的要求开展文献查阅、文献综述、外文翻译、开题报告、论文撰写等各项工作，并按期完成任务书规定之各项任务。全文结构严谨，层次清晰，语言通顺，符合规范化要求，表现出该生较好地掌握证券、数理统计及计量方面的基础知识，并具有一定的应用能力和研究能力。文章创新之处在于用数理模型来进行实证分析，不足之处在于实证力度不够。以上说明该生达到了经济学专业学士学位论文要求，同意该生参加论文答辩。 指导教师（签字）：雷红霞 2011 年1 月 15 日

本科生毕业论文(设计)考核表（续）

评阅教师评语： 成绩（分数） 90 该生选题具有较强的现实意义。所撰写论文结构合理，层次清晰，语言流畅，符合规范化要求。文章用数学模型来进行实证分析，有创新点。以上说明该生达到了经济学专业学士学位论文要求，同意该生参加论文答辩。 批阅教师（签字）：张骏 2011 年 1 月 15 日 答辩小组评语： 该生选题具有较强的现实意义。所撰写论文结构合理，层次清晰，符合规范化要求。文章能够用用数学模型来进行实证分析，是其创新点，文章不足之处在于有些地方文字有冲突，有待进一步完善。该生在答辩过程中，陈述合理，思路清晰，能正确回答老师提出的问题，答辩过程符合咸宁学院本科论文答辩要求，成绩优秀，建议授予经济学学士学位。 答辩小组组长（签字）： 定光平 2011 年1 月 16 日 注意： 1.指导教师、批阅教师和答辩小组评定成绩按百分制计算。 2．总评成绩：按“优秀、良好、中等、及格、不及格”五级制计算。计算方法：总评成绩 = 指导教师批阅成绩×40% + 评阅成绩×20% + 答辩小组成绩×40%，最后四舍五入取整。由答辩小组计算总评成绩并登分。分数与级别对应关系为：优秀90-100分，良好80-89分，中等70-79分，及格60-69分，不及格60分以下。 3．答辩小组除填写简要评语外，要给出结论。

成绩（分数） 95