成交量与股价指数相关性研究摘要：通过平稳性检验、协整性检验、误差修正模型、格兰杰因果关系检验，发现我国股票市场股票成交量与股价指数（数据选自2011.1-2012.12）存在协整关系但不存在格兰杰因果关系，成交量与股价指数虽有联系但是没有始终如一的同步关系因此，下面通过对股票成交量与股价指数的模型建成、检验进行实证研究，分析原因并提出建议关键词：股票市场、股票成交量、股价指数一、 引言相关文献综述 在分析股票市场的价格走势时，不可避免的会分析成交量这个指标，然而成交量对于股价指数到底有什么样的影响，或者说成交量与股价指数是否有很强的关联性，在看成交时，能否判断未来的价格走势，是我们关注的问题，对此，国内的一些学者已经做过相关研究刘桂荣（2008） 刘桂荣成交量变化对股票价格波动影响的实证研究商海论坛2008.9研究了成交量与股价波动之间的关系，通过计量经济学的方法指出“价走量先行”，成交量是股票市场的原动力，在上升行情中，股票成交量放大；在下跌行情中，股票成交量萎缩但是实验也指出了一些问题，数据实际值之间的转换可能带来一些差异；其次，在目前国内市场，由于政府的管制等，一些措施可能导致成交量与价格指数之间非正常化。
郝冰（2007） 郝冰、胡晓华成交量变化影响股票价格变化的实证研究金融经济2007通过CAMP模型对成交量和股价指数进行实证研究，发现股票的价格只是表象，成交量才反映了股票的真实变化金龙、许冰（2003） 金龙、许冰成交量与股价和回归模型分析台州学院学报2003.12研究了我国的股票市场，他们认为用传统的函数拟合不合适，于是通过分别建立成交量y和股价价格x的模型，运用非参数和回归方法，对过去一周的价量进行拟合描述，然后进行弹性分析，提出弱，半强和强指数的概念对股价后市进行展望，给投资者提供决策洪富忠（1994） 洪富忠从成交量分析股价走势公众投资1994在我国股票市场成立之初就对成交量和股价指数进行了研究，在对价量的分析上他一共提出了九种情形，分别是股价上涨，成交量增加；股价上涨，成交量却在萎缩；价格上涨，成交量无变化；价格无变化，成交量却增加；价格成交量变化都不大；价格无变化，成交量下跌；价格下跌，成交量增加；价格下跌，成交量无变化；价格下跌，成交量减少总的来说可以概括为“价量同向”、“价量背离”以上分析既有以实际数据为基础通过数学的手段分析价量问题的，也有通过对实际大盘和股票的分析得出相关结论的，还有通过自己多年对股票市场的观察和认识提炼出一些结论的。
但是在对成交量和股价指数的分析上，还没有通过结合实证和具体分析某些股票来得出结论的因此，本文就从实证分析和具体看盘结合来分析我国股票市场的成交量和股价指数的联系二、 大盘指数和相关股票个例的分析在股票市场中，成交量是股票市场的原动力，没有成交量配合的股价形同无本之木因此成交量是分析市场行情并作出投资决策的重要依据成交量与股票价格、交易时间、投资意愿、市场人气等多种因素互相影响成交量的变化过程就是投资者购买股票欲望消长的过程当人气聚敛，会吸引更多的投资者介入，必定刺激股价攀升；当股价升至一定的高度，投资者望而却步，成交量开始徘徊，获利盘纷纷出手成交量又会放大，导致人心驱散，股价又会下跌；待到股价继续下跌成交量萎缩，恶性循环，股价走入低谷总而言之，在多头市场里，成交量随着指数的上升而扩大；而在空头市场里，指数的每次下跌都伴随的成交量的急剧萎缩这些都是正向的变动，也即是“价量同向”在股票市场里，多方和空方的力量永远都在较量，但都难以达到一个均衡状态，多方空方彼此消长，在空方占据优势的时候可能此时已经暗藏了巨大的多方力量力量，但由于市场信息不对称，在股价还在下跌的时候，成交量已经在逐渐放大，导致出现了所谓的“价量背离”，同样，在股价指数很高的时候也同样可能发生。
因此，我们在看成交量的时候，可能会由于信息的滞后，在股价攀升的时候失去了警觉，或者在股价下跌继而可能直转而上的时候，错过了买入的最好机会因此，通过分析价量之间的非正常关系显得尤为重要接着看几个具体的例子上证指数从2006年5月到2007年10月，经历了历史的高涨期，但仔细的就会发现，在2007年5月的时候，成交量便已经开始下跌，而股价指数却依然在涨，直到10月，才突然急转而下，说明此段时间，价量已经背离了，股市已经出现了泡沫，已经有空方开始酝酿，尤其是大的机构投资者300070）碧水源从2012年5月到迄今走势都不错，但是从2012年5月到2012年12月这半年的时间，成交量在缓慢下跌，但股价稳重有涨，也是“价量背离”的一种表现，但是在此之后，成交量又猛然提升，股价进一步拉涨这说明大盘在不断甩掉一些风险规避者，为下一次的上涨做准备002322）理工监测，从发行日开始股价便一直被打压，直到2013年1月，才开始转好，但是此前的交易量一直都很稳定，特别是从2012年5月开始这说明的基本面是好的，只是价格被低估以上就是从实际的例子分析了股票成交量与股价指数关系的一些具体情况大致的结论就是，它们二者之间有相关关系，但在某些时候又会出现某些不协调不同步的情况。
一下是实证分析部分三、 实证分析X表示2011.1--2012.12，24个月上证A股每个月的成交量，Y表示这24个月每个月最高价与最低价的平均股价指数下面研究X,Y之间的相关关系1. 首先分别对X，Y取对数，然后分别对其做平稳性检验LnX和LnY的ADF检验： 表1 时间序列ADF单位根检验结果变量ADF统计量临界值结论LnX-0.508207-1.958088不平稳LnY-1.418168-1.956404不平稳LnX-5.749240-3.644963平稳LnY-3.910846-3.632896平稳LnX ,LnY序列在ADF检验的三个模型下都没有通过检验，说明原序列是非平稳的但是对他们取了一阶差分后再做ADF检验发现在模型三就分别通过了检验，说明LnX ,LnY序列都是一阶单整序列I(1)2.检验完LnX ,LnY都是一阶单整序列后，为了检测股票成交量与股价指数到底有没有长期稳定的均衡关系，再做LnX ,LnY的协整检验采用E-G两步检验法：第一步：用普通最小二乘估计法（OLS）估计间的方程得：= -0.255440 + 0.935825 + 0.115215 - 0.052891 (-0.6862) (14.2628) (5.3833) (-1.8415)=0.961315 =0.955248 DW=2.143163=由结果知，可绝系数和调整的可绝系数都很大，说明股价指数与成交量之间相关关系很大，从每个参数系数的t值来看，截距项和项没有通过t检验，而且项系数为负，其余系数都通过t检验，说明股价指数不仅受当期成交量的影响，而且还受自身过去一期的影响。
DW值为2.143163不存在自相关性整体来看，模型拟合的很好， 但是究竟成交量与股价指数间存不存在协整关系还要通过对残差进行平稳性检验才知道第二步：检验的单整性，由于协整回归含有截距项，所以模型无需再用截距项，直接用模型1：=++检验结果如下表2 残差序列的ADF检验值变量ADF检验统计量检验类型临界值-5.904019（c,0,0）(1%)-2.674290（c,0,0）(5%)-1.957204（c,0,0）(10%)-1.608175伴随概率为0.0000，拒绝存在单位根的假设，通过检验，说明LnX ,LnY是（1，1）阶协整3.建立误差修正模型因为以上数据均为月度数据，所以可以引入二阶阶滞后项，引入二阶滞后项的模型为由软件输出的结果为: (3.1323) (6.5565) (-1.5805) (-3.0863) DW=2.084468得到的可绝系数没有上面的协整方程得大，这说明，在误差修正模型中，成交量和股价指数都被差分过，而差分后的两指标相关程度明显降低了这与实际并不矛盾，在看上证指数的K型图便知在2011年1月到2012年12月这24个月中，走势是明显向下的，而期间的成交量在波动中基本维持不变，从微观的一小波涨跌中，的确有成交量与股价指数同步的关系，但是从宏观的波动中成交量与股价指数的关系被削弱了。
差分后的股价指数明显比差分后的成交量变化幅度更大所以可以解释为什么差分后相关系数降低4.格兰杰因果关系检验检测成交量与股价指数之间是否存在因果关系，结果如下：表3 Granger因果检验值原假设滞后期F统计量概率值LnX不是LnY的格兰杰原因10.526300.4766LnY不是LnX的格兰杰原因0.903340.3532LnX不是LnY的格兰杰原因20.910630.4210LnY不是LnX的格兰杰原因2.230710.1379LnX不是LnY的格兰杰原因30.421710.7403LnY不是LnX的格兰杰原因0.754840.5377滞后1,2,3阶发现LnX LnY互相拒绝是对方的解释原因，说明LnX LnY不存在相互的解释关系，虽然从之前的协整检验可以看出成交量股价指数确实存在协整关系，但他们不存在相互解释在实际的K线图中，有很多“价量背离”的例子，这是他们不能相互解释的一部分因素在现实当中，还有很多因素影响股票的价格指数，成交量只是其中的一种，例如CPI、PPI、利率、汇率等等，加入这些因素，成交量解释的作用将更强四、 结论及建议通过具体是案例结合实证分析分析可以得出我国股票市场成交量与股价指数存在着协整关系。
特别是从微观角度来看，在短时间的小范围的波动中，成交量的变化可以对股价起到一定的预示作用但是也不能一概而论，在某些情况来下也有存在“价量背离”的情况建议：(1)在短期的波动中，我们可以通过成交量等技术分析来判断未来的价格走势但是我们也应该明白在某些情况下的“价量背离”例如在上升行情中，成交量的逐渐萎缩和下跌行情中，成交量的逐渐放大这些可以引导我们避免一些损失，以便在合适的时机买进卖出2)我国应该对股票市场的操作加强监管，防止某些机构投资者和“大小非”在违背道德的情况下暗中抛盘，对广大散户造成巨大损失这是只通过分析价量关系和技术分析所看不到的，因此我们也要注意3)由于此实验只是对月度数据进行分析，显得很粗略，如果能对日数据，或者对某一完整周期的数据进行分析，结果会更具有说服力，这是本实验的缺陷。