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
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独
立进行研究工作所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论
文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的
研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明，本人完
全意识到本声明的法律后果由本人承担。
学位论文作者签名： 罗剑华
日 期: 2011、1、20
学位论文版权使用授权书
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文。
本学位论文属于：
1、保密□，在 年解密后适用本授权书
2、不保密□√
（请在以上相应的方框内打“√”）
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.............................................................................................................................................1
Abstract......................................................................................................................................2
一、本文的研究问题、思路与相关概念介绍.........................................................................3
（一）研究问题与思路.............................................................................................................3
（二）相关概念.........................................................................................................................3
1．股票价格...............................................................................................................................3
2．成交量...................................................................................................................................4
3．股票价格与成交量的关系...................................................................................................4
4．中国 A 股市场......................................................................................................................4
二、股票价量关系研究的重要意义.........................................................................................4
（一）对股票市场的重要意义.................................................................................................5
（二）对投资者的重要意义.....................................................................................................5
三、中国 A 股市场股票价量关系的实证检验和结果分析....................................................6
（一）实证方法的选择.............................................................................................................6
1．常用的实证方法...................................................................................................................6
2．本文所用的实证方法...........................................................................................................6
（二）数据选择的说明 ............................................................................................................................6
（三）股票价格与成交量的相关分析.....................................................................................7
1．相关分析的简介...................................................................................................................7
2．相关分析...............................................................................................................................9
（四）股票价格与成交量的回归分析.....................................................................................9
1．回归分析模型简介...............................................................................................................9
2．绘制散点图.........................................................................................................................10
3．模型的函数.........................................................................................................................11
4．模型的线性化.....................................................................................................................11
5．参数估计.............................................................................................................................11
6．模型的检验.........................................................................................................................12
四、总结...................................................................................................................................13
（一）实证结论.......................................................................................................................13
（二）研究缺陷 ........................................................................................................................................13
参考文献...................................................................................................................................15
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 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（ 亿股）还是实际流通的 A 股（ 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 与 （i=1，2，...，n），它们之间的相关系数如下。 ix iy
1
2 2
1 1
1,1
n
i i
i
xy n n
i i
i i
x x y y
r
x x y y
，
>0，表示正相关，即同向相关； <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：︱ ︱＜ 为低度线性相关；≤︱ ︱＜ 为显著线性
相关；≤︱ ︱＜1 为高度线性相关。
若记：
则：
相关系数的检验：要进行检验，首先提出原假设 ： （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 ： 成立时，统计量 t 是否服从自由度
为 n-2 的 t 分布，即 。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 ，将 t 值与临界值进行比较：当 ，接受 ，表示总体
的两变量间线性相关性不显著；当 ，拒绝 ，表示总体的两变量间线性相关性显著
（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 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：
1
1 n
i
i
x x
n
1
1 n
i
i
y y
n
xyr xyr
xyr xyr
xyr
2
1
2
1
1
1
1
n
xy
i i
n
x
i
n
y
i
S x x y y
n
S x x
n
S y y
n
xy
x y
S
r
S S
0H 0
0H 0
2
2
2
1
r n
t t n
r
:
2
2t n
2
2t t n 0H
2
2t t n f 0H
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 。显著线性正相关。
相关系数的检验：计算得出 t=。对给定的 =，查 t 分布表得临近值：
所以拒绝 ，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 ，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 ，平均日成交量放
大了 %，股价上涨了 %。
（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
其中， 为被解释变量， 为解释变量， 和 为待估参数， 为随机干扰项。
确定待估参数的值一般采用最小二乘法：
极小，推出
，
2 2
2 131 n t
2
131 t f
0H
0 1 , 1, 2...,t iY i n
iY 0 1 iu
2
2
1 1
( ) ( )
n n
i i i i
i i
MSE Y Y Y a bX
)
0 1x yM M
一元线性回归模型的检验：判定系数 ，用来判断回归方程的拟合优度。通常可以认为当
大于 时，所得到的回归直线拟合得较好，而当 小于 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：
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（ ）、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。
2．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 绘制出自变量（成交量）和
因变量（股票价格）的散点图。
图 1
1
1
2
1
( )( )
( )
n
i x i y
i
n
i y
i
X M Y M
Y M
2R 2R
2R
0 1 1 2 2 ... , 1, 2,...,i i i k ki iY X X X i n
2R
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]：
（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 的线性化，在式（1）中，令 ， ，
则原模型可转化为：
（2）
5．参数估计
用成交量的原数据 平方和三次方就得到 和 的数据。利用 进行回归分析，得到
回归结果如下：
2 3
0 1 2 3y x x x
2 3
0 1 2 3y x x x
1x x
2
2x x
3
3x x
0 1 1 2 2 3 3y x x x
1x 2x 3x
图 2
根据图 2 回归可得到下面的估计方程：
于是，原非线性模型为：
6．模型的检验
从图 2 可得， =， =，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 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： ， ， ，
如果给定显著性水平 = 的话，查 t 分布表中自由度为 128 的相应临界值得 。
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
5
1 2 10y x x x
2 5 10y x x x
2R R
0 1 2 3
2
128
（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 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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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．
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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 -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
学生姓名 罗剑华
院
系
经济与管
理学院
专
业
经济
学
班级 07 级一班
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 -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 要求完成的内容及质量
进
度
及
要
求
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
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。
审核（系、部、教研室负责人） 王娜
批准（院系负责
人）
商文斌
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 , 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 -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
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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）．
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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 -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，
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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 -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 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 雷红霞 答辩时间 2011-1-16 答辩地点 院会议室
答辩组成员 定关平 雷红霞 张骏 李品娜 傅建华 范博
答
辩
记
录
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，
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①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 罗剑华 学号 076121058
等级 优秀
专 业 经济学 班级
07 经 济 学 1
班
指导教师 雷红霞 职称 副教授
总评
成绩
分数 92
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
指导教师评语
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
成绩（分数） 90
本科生毕业论文(设计)考核表（续）
评阅教师评语：
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，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
成绩（分数） 90
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
成绩（分数） 95
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。
