市場價格收益率與成交量的動態聯系分析

摘要：以向量自回歸（VAR）模型為原理，分析江西銅業及其權證和倫敦銅的價格收益率與成交量的動態性分析。實證結果表明，上證市場的江西銅業及其權證收益率與成交量互動影響比較明顯。倫敦銅受全球經濟、政治等因素影響，不同于國內市場，收益率不是成交量的Granger原因，然后進一步用方差分解和脈沖響應函數定量數據動態分析輔證。

關鍵詞：江西銅業；江銅CWB1；倫敦銅；向量自回歸（VAR）模型

11 引言

最近，全球經濟逐步企穩，同時考慮到金屬資源類市場周期需求，有色金屬市場波動劇烈，其中金屬銅需求進一步加大。以上證市場江西銅業為例，考察市場價格和成交量的動態聯系分析，同時權證市場也有相應衍生的工具，因此有必要聯系在一起考察，由于屬于大宗商品，必須考慮國際市場的走向，因此選取有代表性的倫敦金屬交易所的A級銅期貨聯系在一起，以此橫向考察三者市場間的市場特征。

2 向量自回歸模型

向量自回歸（VAR）模型常用于相互聯系的時間序列系統和隨機擾動對變量系統動態分析，進而解釋各種經濟沖擊對經濟變量形成的影響。VAR（p）模型的數學表達式一般為：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+εt t=1，2，…，T

其中，yt是k維內生變量向量，p是滯后階數，T是樣本個數， εt是k維擾動向量。

當一個誤差項或是模型受到某種沖擊時對系統的動態影響，脈沖響應函數分析是衡量來自隨機擾動項的一個標準沖擊對內生變量當前和未來取值的影響。而通過方差分解分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。同時，由于謬誤回歸的存在，有必要通過Granger檢驗兩個序列間的關系，需要確定兩個變量是否存在因果關系，判斷一個變量的變化是否是另一個變量變化的原因，以此從定性角度和定量角度綜合考察序列間的動態性關系。

3 實證

對江西銅業及其權證江銅CWB1和倫敦銅2010年7月5日至9月21日實證。數據來源于雅虎網和倫敦金屬交易所網。對三者基本統計描述如下：

從表1中初步分析，三者收益率均值基本都在0附近，峰度都大于3，收益率序列有明顯的尖峰后尾性。JB統計量也說明收益率序列不服從正態分布。各收益率如圖1所示。

收益率和成交量的動態聯系分析

收益率的變動反映了市場對新信息的反應，反映了價格波動的劇烈程度，而交易量則投資的人新信息的認同差異程度。研究價格收益率波動和交易量的動態關系有助于了解市場結構，市場信息的傳播方式和速度。也有助于了解交易量在價格波動中的影響大小，有助于市場風險管理。

先建立VAR模型，應用Granger因果檢驗，初步定性分析價格收益率，交易量間的相互影響關系。然后通過對VAR模型，應用方差分解和脈沖響應函數分析，進一步量化分析各變量間的交互影響程度，以及持續時間。對各變量做ADF檢驗表明，各收益率和成交量滿足平穩性要求。考察價格收益率和成交量序列間的Granger因果關系，其中滯后階數k 按AIC，SC準則選取，各滯后階數k=2。

3.1 Granger因果關系檢驗

連續信息到達假說認為市場信息是分步逐漸向外擴散，在市場信息不斷傳遞的過程中，引起價格波動和交易量的變化，并隨著新信息的不斷增多，價格波動和交易量同步增大。根據連續信息到達假設，信息是分步向外擴散的，在價格達到最后的均衡前存在許多中間平衡點，交易者分步得到信息，當所有交易者得到有關信息后，市場才能達到有關均衡，絕對價格收益與交易量之間應存在雙向引導關系。因此絕對價格波動的過去信息有助于對未來交易量的預測，同樣交易量的過去信息也有助于預測未來絕對價格波動。

如表2所示收益率與成交量的Granger因果關系檢驗，在90%置信水平下，對于上證市場上的江西銅業，可以認為收益率和成交量互為對方的Granger原因。而對于權證市場上的江銅CWB1，收益率是成交量的Granger原因，成交量不是收益率的Granger原因。估計權證市場的成交量包含其他更多的信息，比如投機因素可能更加濃厚造成的結果。對于倫敦金屬交易所的銅期貨而言，與國內權證市場上的江銅CWB1剛好相反，收益率不是成交量的Granger原因，成交量是收益率的Granger原因。由于倫敦銅期貨市場的做空機制存在及受全球因素的影響，表現出和國內上證市場不一樣的特征。

3.2 方差分解

方差分解方法提供了一種描述系統動態變化的方法，把系統中每個內生變量的波動按其成因分解為與各序列信息相關聯的m個組成部分，比較各部分的貢獻度，從而了解各信息對模型內生變量的相對重要性。隨著滯后期的延長，新信息對各個變量的影響逐漸趨向平穩，定量地把握變量間的影響關系。

VAR模型方差分解如圖2所示，江西銅業以價格收益率作為被解釋變量時，其自身的滯后階數解釋了大部分的殘差擾動，占90％多，交易量解釋了9％的殘差擾動，說明交易量對價格收益率一定解釋力的。當以交易量作為被解釋變量時，交易量自身的滯后階數解釋了60％-90％的殘差擾動，價格收益率對交易量有比較強的影響，價格收益率解釋了10％-40％的殘差擾動。

江銅CWB1以價格收益率作為被解釋變量時，其自身的滯后階數解釋了大部分的殘差擾動，占92％以上，交易量解釋了大約7％的殘差擾動。

倫敦銅當以交易量作為被解釋變量時，交易量自身的滯后階數解釋了90％的殘差擾動，價格收益率解釋了10％的殘差擾動。如下表2方差分解表。

3.3 脈沖響應函數分析

脈沖響應函數表示系統對每個變量的單位沖擊所產生的反應。刻畫了在擾動項上加一個數值等于標準差的沖擊對于各變量當前值和未來值的影響。對一模型中某一個變量增加一個沖擊，將直接影響這個變量，并且通過VAR模型的動態結構傳導給其他變量。總體而言，國內上證市場和權證市場脈沖響應函數分析結果比較類似，明顯區別于倫敦銅的反應。脈沖響應函數分析圖如圖3所示。

具體而言，江西銅業收益率對于其自身一個標準差信息的到達，即期立刻有了較強烈的反應，波動性大幅增加，之后迅速減弱，第2期就衰減至接近0，然后開始緩慢衰減，到6期左右衰減為0。該序列對來自交易量一個標準差信息的影響在第2期比較明顯，且達到最大，是反向的反應，然后緩慢衰減，到第7期后趨于0。交易量對于其自身一個標準差信息的到達，即期立刻有了較強烈的正向的反應，交易量大幅增加，之后迅速減弱，第3期就衰減到1／9左右，然后開始衰減，至第5期接近為0。該序列對來自收益率波動的一個標準差信息的影響在即期也有正向的反應，在第2期時達到最大，之后至第3期減弱1／2，然后開始緩慢衰減，到第9期后影響基本消失。 上證市場里的江西銅業和權證江銅CWB1區別在于權證市場交易量對來自價格收益率波動的影響更強烈至第3期時銳減至0附近，這也應證了上文Granger因果檢驗定性分析的結論，權證市場里的江銅CWB1的波動性強于A股市場的江西銅業。

而受全球經濟，政治等因素影響的倫敦銅從圖3中明顯看出有比較大的區別。倫敦銅收益率對于其自身一個標準差新息的到達，即期立刻有了較強烈的反應，波動性大幅增加，之后迅速減弱，第2期就衰減至接近0，然后開始緩慢衰減，到4期左右衰減為0。該序列對來自交易量一個標準差信息的影響很小，到第3期后趨于0。交易量對于其自身一個標準差信息的到達，即期立刻有了較強烈的正向的反應，交易量大幅增加，之后迅速減弱，第3期就衰減到0，然后反向式微增強，而后至第5期時衰落至0。

脈沖響應函數分析得出上證市場的江西銅業和權證市場的江銅CWB1及倫敦銅基本符合連續信息到達假說。市場信息是分步向外傳播，不對稱信息對交易量和波動性有較持續的影響。大的交易量伴隨大的絕對價格波動，成交量的信息有助于對收益率波動的預測。

4結論

通過VAR模型的分析，得出上證市場的江西銅業價格收益率和成交量存在雙向的Granger原因，而與權證市場的江銅CWB1不同，收益率是成交量的Granger原因，成交量不是收益率的Granger原因。而倫敦銅剛好與國內權證市場相反，成交量是收益率的Granger原因，收益率不是成交量的Granger原因。進一步定量動態分析也說明了Granger檢驗的結論，國內上證市場的江西銅業和權證市場的江銅CWB1價格收益率作為被解釋變量時，其自身的滯后階數解釋了約占90%的殘差擾動，交易量解釋了約10%的殘差擾動，說明交易量對價格收益率一定解釋力。而倫敦金屬交易所的倫敦銅以交易量作為被解釋變量時，交易量自身的滯后階數解釋了90%的殘差擾動，而收益率解釋了約10%的殘差擾動。

綜上所述，上證市場的江西銅業及其權證收益率與成交量互動影響比較明顯，成交量的信息有助于對價格收益率的預測。因此在分析上證市場和權證市場走勢時，不僅要考慮價格收益率的波動，也要考察成交量的變動。倫敦銅受全球經濟，政治等因素影響，不同于國內市場，考察的因素更多，這或許也是造成收益率不再是成交量的Granger原因的因素。而成交量是收益率的Granger原因，因此在分析國際市場時，成交量是一個的極其重要的變量。

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（作者單位：上海理工大學管理學院）