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在证券市场的分析中,价格和成交量一直都是人们关注的热点。华尔街有句老话：“量比价先行”。技术分析更是把价格和成交量作为基本的分析要素,尽管指标很多,方法也各有不同,但都是建立在对市场价格和成交量的不同处理上,很多技术派的高手也都是熟知市场中价量配合的关系。而在学术界,长期以来都把价格和成交量的关系作为研究的热点。从这些市场基本的要素中,投资者可以更好的理解市场的微观结构,同时对价量关系的把握,也有助于了解市场信息传播的方式,从而揭示价格波动的根源。目前,对于市场价格和成交量之间的关系,有以下几种成熟的理论模型：信息理论模型、交易理论模型和理念分散模型。而以往的研究,大多都集中在信息理论模型上。根据市场的微观结构,每日都会有新的信息到达市场,投资者吸收这些信息并反映到具体的交易中,从而引起证券价格的波动。混合分布假说是由Clark(1974), Epps(1976), Tauchen&Pitts(1983)等人建立的,该理论认为：市场中存在一些潜在的信息流,当这些信息流进入市场后,会通过投资者的交易而引起成交量和价格的波动。此外,由于潜在的信息流难以被外在测量,所以经常将成交量和交易频率作为信息流的替代。通过对价量的研究,可以大致推出交易背后的信息流所包含的内容,以及投资者对这些内容的不同理解。同时,价量关系的研究也可以在一定程度上指导投资者的决策。国内外很多的学者通过实证发现,价格的波动和成交量的变化之间是正相关的,同时还证明了这种正相关关系是非对称的,即相对于价格往下波动,价格往上波动的时候可以引起更多的成交量。Lamoureux和Lastrapes(1990)通过实证研究发现,在GARCH的条件方差模型中,加入成交量以前,价格的波动有很强的持续性,当加入成交量以后,ARCH效应明显减弱,成交量吸收了很大一部分价格的波动,证实了市场中存在新的信息流同时驱动价格和成交量的变动,同时成交量的系数为正。也有一些学者对成交量做了分解,从而发现市场价格的波动主要是由代表新信息的非预期成交量引起的。王春丽、陈召军使用我国上证综指和深圳成指的数据,实证发现在GARCH模型中加入成交量后,过去对价格的冲击因素不在显著,我国A股市场的信息传播方式符合混合分布假说。由于我国股市这几年的快速发展,过去的数据难以反映现在市场的量价关系,因此本文选用市场最新的数据,并通过严格的牛熊市划分,来重新研究我国证券市场的量价关系。文章借鉴前人的研究,首先使用格兰杰因果检验证实成交量和收益率的变化之间存在相互的影响,两者的变动都是由于市场中新到达的信息,其次,使用GARCH模型分析成交量在多大程度上可以解释收益的波动,并通过对成交量的分解,研究不同的成交量对收益的解释能力。从文章结构看,本文一共分为5个部分：第一部分是绪论部分。首先说明本文的背景和意义,证券市场作为一国经济的晴雨表,是一个国家经济发展中不可缺少的部分。我国的A股市场虽然起步晚,发展时间短,但是经过这么多年的快速发展,同发达的西方国家相比,差距已经不是很大了,而对于证券市场,不论是投资者,还是学术研究,我们都应该清楚其中的量价关系,以便对市场有一个更清楚的了解,对于投资者而言,也可以帮助他们做出更理性的交易。之前虽然国内很多学者也做了这方面的研究,但是随着这几年我国股市日趋完善和上市公司日益增对,很多旧的结论已经不能反映新的市场信息,因此有必要对这个市场进行重新的认识。接着文章叙述了研究的对象以及研究方法,使用A股的市场指数以及成交量数据,通过计量软件建立的模型进行估计,从而有效的刻画我国金融市场的量价关系。第二部分主要回顾了文章研究内容相关的文献。主要阐述了国内外学者在量价关系方面的理论发展以及实证研究。首先Clark (1974)提出了混合分布假说,然后Epps (1976)和Pitts(1983)等人发展并逐渐完善了该假说,认为市场价格和成交量的变化是由新信息的到达而引起的。随后Andersen(1996)从市场微观结构框架出发,经过进一步的研究,从而提出了修正的混合分布模型(MMM),该假说认为在实际的金融市场中,应该考虑到投资者拥有的私有信息,从而得出股价波动和成交量中信息的交易部分,是由信息的到达速度决定的。实证方面很多学者使用GARCH模型研究不同的市场,发现加入成交量后,ARCH效应明显降低,符合混合分布假说。我国的学者对量价关系的研究主要集中在三个方面：成交量与股价变化的关系,成交量作为股价进程的标度以及成交量作为信息流的替代指标。第三部分主要叙述了目前国际上具有代表性的量价关系理论。主要包括三种理论模型：(1)信息理论模型。该理论认为信息是决定价格和成交量变化的主要原因。目前该模型包括混合分布假说模型、信息顺序到达模型以及噪声理性预期架构模型。(2)交易理论模型。该模型考察的重点是价格变化和成交量的关系及何种原因导致这种关系,由于该模型主要考察的是交易行为,所以被称为交易理论模型。主要包括了Kyle(1985)、Admati和Pfleiderer(1988)的日内交易模型。(3)理念分散理论模型。该模型假定,投资者都拥有相同的市场公开信息,但是不同的投资者对这些公开信息都有自己的解释,且每个人都相信自己的解释。模型的结果显示：投资者对这些信息的理解差异越大,那么会导致交易量的放大,同时也会引起股价的剧烈波动,两者之间存在一定的正相关。第四部分是本文的实证部分。首先对这篇文章中所使用的数据进行详细说明,并介绍了实证过程中数据前期处理方法和初步的描述性统计。本文的数据主要是A股指数和相应的成交量,针对牛熊市的交替,将数据一共分为四个区间,由于后面实证模型对数据平稳性以及相关性的要求,在实证前,先对数据进行平稳性和相关性的处理。而对于成交量,由于要对比非预期成交量和预期成交量的差别,所以便做了分解处理。其次使用Granger因果检验分析了量价之间的因果关系,发现两者之间互为因果,但是收益率的变化对预测成交量的变化作用更大,而分解的成交量中,非预期成交量对收益率的格兰杰检验值更大,说明引起股价波动的新信息,更多的是包含在了非预期成交量中。该检验也说明了我国A股市场信息传播符合混合分布假说。最后使用GARCH模型来分析成交量在多大程度上可以解释收益率的变化。发现加入成交量后,模型的ARCH效应显著降低,成交量吸收了价格的波动,并且非预期成交量对收益波动的解释强于预期成交量。而对比发现两个市场中上海证券市场过去信息的ARCH效应更明显。第五部分是本文的结论和建议。格兰杰因果检验表明我国的证券市场信息的传播方式符合混合分布假说,而GARCH模型表明在加入成交量后,ARCH效应显著降低,成交量作为信息流的替代指标,可以很好地解释价格的波动。说明中国的A股市场结构已经逐步完善,市场中的信息开始逐步指导投资者的行为。但是目前我国经常出现政策干扰市场的现象,这会在一定程度上扭曲投资者的行为,不利于市场的健康发展。政府的方向应该放在完善法律制度、加强监管方面,努力为投资者营造一个良好、健康的投资环境。本文的创新在于文章所采用的数据是最新的市场数据,随着市场的日趋完善,以前的数据已经不能说明现在的A股市场的量价关系,并且对数据分析进行了严格的牛熊市划分,这个在目前的研究中还未见到。文章的不足是一共使用了不到四年的数据,来分析我国的证券市场量价关系,时间上有点短,对于量价关系的描述可能会稍有不足,后面可以考虑使用更多的数据；同时在对成交量使用ARMA模型拟合时,对阶数的选取带有一些主观的色彩,后续可以考虑使用非常严格的方式确定阶数。