熊虎

[摘 要]本文通過分位數(shù)回歸的方法來研究從1991年至2017年深圳成分指數(shù)收益率與成交量的關(guān)系。結(jié)果表明：當(dāng)收益率在分位水平比較高的時候，與成交量的關(guān)系呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)收益率在較低分位水平的時候，與成交量的關(guān)系呈正相關(guān)關(guān)系。

[關(guān)鍵詞]收益率;成交量;分位數(shù)回歸

[中圖分類號]F830.91 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

1 引言

在股票市場當(dāng)中，股票的收益率和成交量是兩個非常重要的參考指標(biāo)，而收益率和成交量的關(guān)系的研究是證券市場中的一個重要理論和研究課題。收益率和成交量的關(guān)系有助于投資者和監(jiān)管者做出相關(guān)的決策，還有助于人們了解整個股票市場的信息以及了解投資者的投資行為和投資心理。

在研究股票的量價關(guān)系的過程中，線性回歸的模型是最常用的模型，比如最小二乘法（OLS），但是線性回歸模型只能分析出收益率和成交量的平均關(guān)系，并且很容易受到極端值的影響。而運用分位數(shù)回歸模型的方法對收益率和成交量的研究與分析則會更加深入。所以，本文嘗試采用分位數(shù)回歸的方法分析深市成交量和收益率的量價關(guān)系，而股票市場的收益率的分布呈現(xiàn)厚尾分布，而普通最小二乘法的估計結(jié)果呈現(xiàn)平均狀態(tài)，并不能完全反映出收益率的分布特征。分位數(shù)回歸的方法是運用了截取的樣本數(shù)據(jù)的信息來反映樣本數(shù)據(jù)的整體的分布情況，并且很詳細(xì)地描述了序列的尾部分布特征，而且還完整地呈現(xiàn)出成交量在不同的分位水平下對收益率的影響。

2 實證分析

2.1 數(shù)據(jù)的描述

本文中的數(shù)據(jù)是截取自wind資訊客戶端，這些數(shù)據(jù)源自于1991年4月3日到2017年12月29日的深成指，數(shù)據(jù)各有6521個交易日的每日深圳成分收盤指數(shù)和收盤成交量數(shù)據(jù)，本文使用STATA15軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。本文中選取的收益率為連續(xù)收益率，連續(xù)收益率的計算公式如下：Rt代表了樣本在第t天的股票收益率，Pt則表示的是第t天的股票的收盤價，Pt-1表示的是第t-1天的股票的收盤價。對每日的交易量也進(jìn)行了對數(shù)化后來表示當(dāng)日的成交量，并且成交量的單位化為股，成交量的公式表示如下：Qt=ln（v），Qt表示的是樣本在第t天的股票的成交量，v表示的是每日的成交股數(shù)。經(jīng)計算知，深成指日收益率的最大值為0.232669，最小值為-0.220406，平均值為0.000370;成交量的最大值為24.67844，最小值為7.244228，平均值為20.70661。

2.2 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

由于所選數(shù)據(jù)為時間序列，要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。所以采用了ADF檢驗以及PP檢驗，結(jié)果見表1，可以看出收益率的序列和成交量的序列都是平穩(wěn)的。

2.3 分位數(shù)回歸法及結(jié)果

在分位數(shù)回歸分析中，分位數(shù)選擇為=0.10，0.20，…，0.80，0.90。結(jié)果如下：

從表2中可看出，最小二乘法的結(jié)果為常數(shù)項顯著，成交量系數(shù)也顯著，是由于常數(shù)項和成交量系數(shù)的P值為小于0.05，所以在最小二乘法的結(jié)果下，收益率和成交量的關(guān)系是正相關(guān)關(guān)系。在分位數(shù)回歸結(jié)果中，在不同分位數(shù)水平下的估計結(jié)果是不同的。從上面表3的統(tǒng)計結(jié)果中常數(shù)項除了0.9分位水平下不顯著之外，其他的分位水平下，P值都是小于0.05，都是顯著的，而且在0.99分位時的常數(shù)項系數(shù)是正值，其他分位的常數(shù)項的系數(shù)都是負(fù)的，而且越來越大，除了0.99分位其他的常數(shù)項對收益率起著負(fù)向作用。而對于成交量，在0.1到0.4分位的都是顯著的，而且成交量的系數(shù)在0.1和0.4分位之間是正值，在0.5分位之后的成交量系數(shù)為負(fù)值，并且值越來越小?？煽闯鍪找媛逝c成交量的相關(guān)性為負(fù)時，分位水平會越大，與成交量的相關(guān)性也會越弱，這也可能是因為條件收益率越高，所以投資者的看跌情緒就越重，對成交量的影響也就越大，成交量對收益率的雙向影響就越明顯，相關(guān)性也就越強(qiáng)。收益率和成交量的相關(guān)性為負(fù)的時候，分位水平越低的時候，與成交量的負(fù)相關(guān)性就越強(qiáng)，這可能是因為條件收益率越低，而投資者的看漲情緒越重，股票的買入行為就越多，對成交量的影響也就會越大。從上表中也可以看出收益率和成交量之間在高分位水平時呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，在低分位水平時呈現(xiàn)的是正相關(guān)關(guān)系。

3 結(jié)語

通過分析分位數(shù)回歸方法的結(jié)果，我們可以看出，分位數(shù)回歸方法的使用可以得到收益率和成交量的真實關(guān)系，在大多數(shù)的情況下，深圳的股票市場中的成交量與收益率的關(guān)系呈正相關(guān)的關(guān)系，當(dāng)成交量增加的時候，收益率將會隨之上漲，而成交量下降的時候，收益率將會隨之下跌。在少數(shù)情況下，這種關(guān)系在序列的右尾處會出現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)成交量增加的時候，收益率會隨著下跌。

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