成交量變動率非線性預測日內波動性論文

時間:2022-04-15 08:32:00

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成交量變動率非線性預測日內波動性論文

編者按:本文主要從引言;研究方法;實證分析;總結與討論四個方面進行論述。其中,主要包括:市場行為涵蓋一切信息、存在雙向線性引導關系、它們之間不存在非線性引導關系、日成交量與每日最高最低價之差存在正相關關系、成交量不大,價格變化卻很大、健康元股票的分析、方正科技股票的分析、線性化后兩條直線斜率的比較、不同的股票在“效率”上有顯著差異、同樣的換手率對不同的股票造成的價格波動是有顯著差別的、莊股的價格波動必明顯大于一般股票、不同的股票在“效率”上的差異也是風險性度量的一個方面等。具體材料請詳見。

[摘要]本文運用概率統計的方法及SPSS軟件對股票價格變動與成交量之間關系作了深入的研究,得出的結論是盡管從總體上講股票成交量對價格波動的解釋能力較差,但不同股票之間這種解釋能力仍有顯著差別。這種顯著的差別不僅可以作為衡量股票風險性的一個指標,也可以作為衡量一股票是否有莊家在其中炒作的參考。

[關鍵詞]換手率價格波動成交量

一、引言

股市中有句名言:“市場行為涵蓋一切信息”。而股價與成交量是股市中兩個最重要的變量,因此對它們的研究具有重要的理論意義和實踐價值。陳恰玲、宋逢明對中國股市的價格變動與成交量之間的關系進行了多層次的實證研究;王軍波等利用GARCH模型分析了利率、成交量對股價波動的影響。張永東、黎榮舟還研究過上海股票市場日內波動性與成交量之間的引導關系,發現它們之間存在雙向線性引導關系這意味著可以用成交量變動率的線性模型來預測日內波動性。但它們之間不存在非線性引導關系,這意味著在預測上海股票市場日內波動性時不能得出支持非線性預測模型的結論。文章在他們研究的基礎上,從另一角度對價量關系進行了研究。

二、研究方法

雖然不少文獻都認為日成交量與每日最高最低價之差存在正相關關系,但在實際中經常可以發現成交量不大,價格變化卻很大的情況。所以對于一給定的成交量到底可以引起多大的價格波動,是我們所關注的問題。為了在不同股票之間進行比較,對成交量與價格波動的研究分別轉化為換手率與振幅(每日最高最低價之差比昨日收盤價)的研究。現引入一定義:將每日振幅比換手率定義為振幅比換手。振幅比換手越高,說明同樣的成交量能夠引起的價格波動越大。這時我們可以將振幅比換手理解為一種效率,一種成交量能夠引起價格波動的效率。下面就通過作振幅比換手與換手率的散點圖來看看他們之間的關系。

三、實證分析

本文選取了兩只股票:健康元與方正科技。研究中所采用數據來自“分析家系統”。所選數據的時間段為:2004.9-2006.4。采用的統計分析軟件為:SPSS。

1.健康元股票的分析

通過觀察振幅比換手與換手率的散點圖,我們認為它們之間存在顯著的冪函數關系。于是對振幅比換手與換手率都取對數后,進行線性擬合。結果如下:

2.方正科技股票的分析

同樣,我們認為它們之間存在著冪函數關系。于是對振幅比換手與換手率都取對數后,進行線性擬合。

3.線性化后兩條直線斜率的比較

通過對兩只股票作線性回歸后得到兩條直線。健康元:;方正科技:。如果這兩條曲線之間有明顯的差異,則我們可以認為,這兩只股票在“效率”上有明顯的差異,即在同樣的換手率下一只股票所產生的價格變動要比另一只明顯大。下面就對這兩條曲線的差異性作檢驗。

計算統計量:,得,故可以認為兩條直線有明顯差異。

如果對“振幅比換手率”與“換手率”的散點圖直接作冪函數曲線回歸,將會得到兩條曲線。健康元:;方正科技:。健康元的相關指數:;方正科技的相關指數:。其中為曲線回歸剩余平方和。從相關指數來看,健康元的相關指數顯著高于方正科技。

上圖中,虛線為方正科技,實線為健康元。可以看出方正科技在換手率較大時,價格產生的變動明顯要高于健康元。

四、總結與討論

通過以上分析,我們認為不同的股票在“效率”上有顯著差異。也就是說,同樣的換手率對不同的股票造成的價格波動是有顯著差別的。在所選的兩只股票中,方正科技一般被認為是莊股,我們可以看出它的價格波動明顯大于健康元。我們不能因此而得出一般結論說莊股的價格波動必明顯大于一般股票。但可以理解的是:莊股由于股票集中在少數莊家手中,而莊家在吸籌,炒盤,最后獲利脫身的一系列過程必然引起價格的顯著波動。另外,不同的股票在“效率”上的差異也是風險性度量的一個方面。我們可以認為方正科技在風險性上比健康元要大得多。

本文的主要工作在于:盡管從總體上講股票成交量對價格波動的解釋能力較差,但不同股票之間這種解釋能力仍有顯著差別。這不僅對投資者選股有所幫助,同時也提醒研究者,對股票的研究不能一概而論。

參考文獻:

[1]陳怡玲宋逢明:中國股市價格變動與交易量關系的實證研究.管理科學學報,2000,3卷,(2):62-68

[2]王軍波鄧述慧:利率、成交量對股價波動的影響—GARCH修正模型的應用.系統工程理論與實踐,1999,9月,(9):49-57

[3]張永東黎榮舟:上海股市日內波動性與成交量之間引導關系的實證分析.系統工程理論與實踐,2003,2月,(2):19-23