论文上海股市收益率和成交量动态关系是适合成交量论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关如何看成交量图图解开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：研究股市收益率与成交量之间的动态关系具有重要的理论和现实意义,而传统的最小二乘法只能刻画出股市收益率与成交量之间的平均关系,而可能低估或高估在不同情况下二者之间的真实关系.本文采用分位数回归模型对上证综合指数的收益率与成交量关系进行深入分析的结果表明：在收益率的左端,收益率与成交量之间存在显著负相关关系,而在收益率的右端,两者之间存在强烈的正相关,这种现象反映出中国股市投资者中普遍存在着“羊群效应”.
关 键 词：收益率；成交量；分位数回归模型；羊群效应
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2014）05-0048-05
一、引言
收益率与成交量是股票市场最重要的两个统计指标,对股票收益率与成交量之间的动态关系的考察,长期以来一直是金融研究领域的一个重要课题.因为二者之间的关系不仅是了解股票市场结构的途径之一,更重要的是从中可以洞察出投资者在股票市场中的交易行为与决策心理.
在研究股票市场收益率与成交量关系的文献中,通常只能考察变量之间的“平均”相关程度或关系,难以完整呈现二者之间的主要关系.例如,成交量与正负收益率之间的关系可能大不相同,对于这种差异的区分,相关文献的做法是把收益率分成正负两类,分别进行考察,然而这种以牺牲样本信息为代价的方法,无法呈现出不同收益率与成交量之间的真实关系.正如Koenker和Hallock（2001）指出的,将整体样本切割成块进行估计的做法,可能导致严重的错误.
同时,由于股票收益率本身服从厚尾分布的特点, 只能估计给定解释变量的条件下被解释变量条件均值的最小二乘法, 不能完全反映被解释变量的分布特征,尤其是极值附近的重要信息被湮没了.而分位数回归模型则更能充分利用样本信息, 特别是能详尽地刻画通常被忽略的分布的尾部特征, 从而能完整呈现出成交量对各种不同水平收益率的影响.因此,本文利用Koenker和Bassett（1978）提出的分位数回归（Quantile Regression）方法对上证综合指数的收益率与成交量的关系进行分析, 并给出行为金融学解释.
二、分位数回归模型与方法
分位数回归的分析方法最早是由Koenker和Bassett（1978）提出来的,近期Koenker和Hallock（2001）进一步发展了该理论. 与最小二乘法只对被解释变量条件均值的考察不同, 分位数回归方法是以加权的平均绝对误差作为目标函数对回归系数进行估计, 从而可以对不同分位的被解释变量进行考察. 在研究对象的分布呈现诸如不对称、 厚尾和截断性等异常特征时,该方法尤为有用.现对该模型和方法的主要思想作简要说明：
设yt代表被解释变量,xt代表解释变量（t等于1, 2,等,n）,n为样本容量.在线性模型的框架下,给定任一权重?兹（0
Vn（?茁,?兹）等于■?兹■y■-x"t ?茁+（1-?兹）■y■-x"t ?茁
（1）
（1）式即为以?兹为权重的加权平均绝对误差.若?兹小于（大于）0.5,则目标函数正误差所占权重小（大）,而负误差所占权重大（小）,此时分位数位于条件分配的左边（右边）；当?兹等于0.5时,正负误差所占权重相等,所估计的模型即为第0.5个分位数（中位数）回归模型.估计第?兹个分位数的参数估计值?茁（■）就是使目标函数Vn（?茁,?兹）最小化.因此,分位数回归方法是建立在“最小一乘估计（LEA）”思想之上的.使目标函数Vn（?茁,?兹）最小化的一阶条件为：
■■x■?兹-I■等于0 （2）
其中,I为示性函数（Indicator Function）,其取值范围为：
I■等于1 y■-x"t ?茁<00 y■-x"t ?茁≥0 （3）
在实际运用中,一般利用线性规划的方法对上述一阶条件进行求解即可以得到分位数回归模型的参数估计值?茁（■）.
在大样本条件下,为了证明分位数回归模型的参数估计值?茁（■）满足一致性（相合性）和渐近正态性,需对模型做适当的假设：
P[?茁（■）→?茁（?兹）]等于1 （4）
■[?茁（■）-?茁（?兹）]A≈N（0,∧?兹） （5）
其中,∧?兹等于?兹（1-?兹）-Ex■x"t fe（?兹）|x（0）■E（x■
x"t）-Ex■x"t fe（?兹）|x（0）■,fe（?兹）|x是误差项e（?兹）的条件概率密度函数.
三、数据及其平稳性检验
(一)数据及变量设置
本文所有数据均来源于清华大学中国金融研究中心金融数据库（CCFR）,所取样本为上海证券交易所2001年1月1日至2009年4月24日上证综合指数（SSEC）每日收盘价及成交量的资料,在剔除缺省数据以保持样本的连续性以后,共有1988个交易日的数据.
在本文中, 笔者以收益率和成交量的关系来刻画中国股市投资者的交易行为, 其中收益率是将每日收盘指数取对数后,前后两期相减得到的,成交量由原始数据直接取对数得到：
Rt等于100 log（p■■/p■■） （6）
Vt等于log（qt） （7）
p■■为指数在t日的收盘价,qt为指数在t日的成交量.
(二)数据的统计特征与平稳性检验
图1显示了上证指数日收益率（%）和交易量的基本统计特征.偏度系数表明,上证指数收益率的分布带有轻微的左偏现象,而成交量序列的分布则表现出明显的右偏现象.两序列的峰态系数都比较大（远大于3）,表明上证指数收益率和成交量具有显著的肥尾特征.此外,Jarque-Bera统计量的值表明,两个序列都不服从正态分布.
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