我国期货市场成交量和持仓量与价格波动关系研究

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1、财经论坛我国期货市场成交量和持仓量与价格波动关系研究1,21崔海蓉，何建敏（1.东南大学经济管理学院，南京211189;2.南京农业大学工学院，南京210032）摘要：文章利用FIEGARCH模型实证分析了上海期货交易所铜、铝、天胶和燃料油四个期货品种的成交量和持仓量与价格波动的关系。结论显示，铝、天胶和燃料油的价格波动与成交量正相关，持仓量与价格波动负相关，对铜期货来说，其价格波动与成交量和持仓量没有相关关系。关键词：波动率；成交量；持仓量；FIEGARCH模型中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1002－6487（2010）06－0127-03[10

2、]利用ARMA—EGARCH—M模型研究发现铜、铝两种期货0引言的交易量与波动率正相关。从现有研究来看，多数认为交易量和持仓量与价格波动关于波动率和成交量的关系早就引起了经济学者的关关系密切。但上述文献在进行建模时并没有考虑期货价格波注，并且已形成了较为成熟的理论。Clark(1973)首次提出了混动率的长记忆性，由于现有大量文献表明金融时间序列波动合分布假说，认为当市场信息发生变动时，价格和成交量同率存在长记忆性和信息的非对称性（SangHoonKanga&时对该信息作出反应。Copeland（1976）提出了连续信息到达Seong-MinYoon(2007)

3、[11]，DeMeloMendes,etal.(2008)[12]，假设，认为价格波动与成交量正相关，成交量的信息有助于AdnanKasman,etal.(2009)[13]，李江和邹凯(2007)[14]，马超群对价格波动的预测（华仁海和仲伟俊，2004）[1]。(2009)[15]），因此在建模时应考虑这两种因素。本文则利用随着研究的深入，持仓量作为市场深度指标，开始进入FIEGARCH模型对上海期货交易所的铜、铝、燃料油和天胶研究者的视野。Bessembinder和Seguin（1993）[2]首次把持仓量等四种期货品种的价格波动和交易量、持仓量的关系进行

4、实作为市场深度变量引入研究框架，发现期货价格波动与交易证研究，由于FIEGARCH能够同时反应金融时间序列的长量正相关，但是与持仓量负相关。Girma&Mougoue（2002）[3]记忆性和对正负信息的非对称性，因此所使用的模型更加符和Chanetal.（2004）[4]得到了相同的结论。Fung&Patterson合实际。（1999）[5]利用VAR模型对五个货币期货市场研究发现，波动率对交易量和持仓量有强烈的逆转效应，波动率对交易量有1模型简介预测能力，但对持仓量没有预测能力。国内相关研究相对较少，华仁海和仲伟俊（2003）[6]最早在对一类具有时变方差的

5、时间序列的研究中，Engle和对期货价格波动和交易量做了实证研究，认为交易量与绝对他的学生Bollerslev相继提出了ARCH和GARCH模型，随价格波动正相关，与价格波动不相关。李慧茹（2007）[7]利用着研究的深入，波动率的长期记忆性引起了人们的关注，En-EGARCH模型对棉花期货研究得到相同结论。接着他们又把gle和Bollerslev提出了IGARCH模型，即单整的GARCH模持仓量引入研究的框架[1]，并利用GARCH模型对铜、铝、橡型，该模型中条件方差的扰动会对将来各期的方差产生持续胶、大豆和小麦等五个期货品种进行了较为详细的分析，研影响。Bo

6、llerslevandMikkelsen（1996)[16]提出了FIGARCH模究表明期货价格与（当期或滞后期的）成交量和空盘量存在型以从条件方差上反映序列的长期记忆特征。又由于E-密切联系。周志明等（2004）[8]借用Bessembinder和SeguinGARCH模型可以很好的体现金融价格波动的杠杆效应，并（1993）[2]的思想与方法对铜和铝研究发现交易量与波动率正且以条件方差的对数形式确保ht能够取正值，使模型更加相关，持仓量与波动率负相关。田新民和沈小刚（2005）[9]利用稳定，因此BollerslevandMikkelsen(1996)综合了F

7、IGARCHARIMA模型对沪铜研究，得到了相似的结论。叶舟等（2005）和EGARCH模型，进一步提出了FIEGARCH模型，FIE-基金项目：国家自然科学基金资助项目（70671025）作者简介：崔海蓉（1977-），女，江苏徐州人，博士研究生，研究方向：管理科学与工程。何建敏（1956-），男，江苏无锡人，教授、博士生导师，研究方向：金融科学与工程。统计与决策2010年第6期（总第306期）127财经论坛GARCH(p,d,q)的形式为：动数据LV和LOI，即：yt=Xt'δ+εt,εt

8、Ωt-1～N(0,ht)（1）LVt=Ln(Vt)-Ln(Vt-1)

9、qLOI=Ln(OI)-