中国股票市场波动性和交易量实证的研究

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1、摘要股票市场是现代经济活动中极为重要和最为复杂的金融领域之一，保持股市的稳健运营一直是各国金融经济监管机构的主要目标之由于股市价格波动与交易量间的关系是理解股市波动性的关键，因此本文就我国股票市场的波动性与交易量间的关系作了深入地实证研究。、在对国内外关于市场波动性与交易量的实证研究基础上，论文首先从定性方面分析了我国股票市场的发展状况和独特的股本结构:其次，从定量方面分三个阶段建立了分析我国股票市场价格波动性与交易量的实证模型:(1)应用日交易数据探求了我国股市波动性的影响因素，实证分析了交易量对价格波动性的强解释能力，并从我国股市股本结构

2、角度分析了交易量对股票价格波动性的影响:(2)赋予ARIMA模型以新的经济含义，将交易量分解为信息交易量和非信息交易量:(3)将信息交易和非信息交易量带回描述我国股市的基本状况的模型进行显著性分析检验，证明了市场的价格波动是由信息性交易引起的，并根据实证结果提出了政策性建议。最后，本文对全文进行总结勺并提出了未来研究的发展方向一本文的主要创新点为:第通过个股研究股票市场的波动性，而不是以市场综合指数为研究样本，克服了采用市场综合指数方法导致的个体公司信息效应被忽略的缺点:第二、建立了研究我国股票市场波动性的模型，分析了价格波动性与交易量相关

3、性的原因。而传统的量价关系研究(包括因果分析研究)都未能真正深入地指出这种关系存在的原因:第三、赋予ARIMA模型以新的经济含义，将交易量分解为信息(非预期)交易和非信息(预期)交易量。关键词:股票市场波动性，量价关系，市场微观结构理论AR工MA模型，信息交易量，非信息交易量AbstractStockmarketisveryimportantandcomplexinmoderneconomicsystem,sosrpervisoryinstitutionsalwaystakethestabilityofstockmarketasoneofth

4、emainobjects.Becausetherelationshipbetweenthepricevolatilityandtradingvolumeisthemostimportanttothepricevolatility,sothisthesisaimstodoempiricalresearchonthestockvolatilitytrading-volumerelationsofChina.Firstly,onthebasisofthetheoreticalandempiricalresearchfindingsathomeand

5、abroad,thethesisanalyzesthestatusquoanduniquestockcapitalstructureofChinesestockmarket.Secondly,thepapersetsuptheempiricalmodelsbythreesteps:(1)Withthedailydata,thefirstmodelfindsoutifthetradingvolumehasastronginterpretationonthestockpricevolatility,Moreover,fromthestockcap

6、italstructure,weanalyzestheinfluenceofstockvolumeonpricevolatilitymorespecifically.(2)theARIMAmodelisappliedtodecomposetradingvolumeintoexpectedandunexpected(namelythenon-info-volumeandinfo-volume).And(3)thethirdmodeltrytofindoutifthepricevolatilityisdeterminedbytheinfo-vol

7、ume,andthesuggestionsaregivenbasedontheempiricalfinds.Finally,theconclusionisgiven.Thethesishassomenewfeatures:(I)Theindividualstockpricevolatilityisadoptedratherthanthestockmarketaggregates,becausethelattermayignoretheinformationofindividualcompany.(2)TheempiricalmodelofCh

8、inesestockmarketisestablishedtoexplainwhythepricevolatility-tradingvolumerelations