上证指数价量之因果关系研究
股价涨跌与成交量变化的关系
必须要研究,这是肯定的。量与价虽然不存在必然的因果关系但在某一时 段或者某一运行趋势中,成交量与股价存在着很大的联动关系。研究量与价 的关系,就是研究量与价在某一特定时期内或者在某一运行趋势中量与价的 联动性程度有多高；其量与价之间相负影响和制约的效果如何,是否对实盘
操作产生指导意义！
在股价上升过程中,影响和制约股价上升的因素有很多种： 心理压力,成本 压力,大盘环境,买盘力度等等！这些因素都有形或者无形客观存在。在某一 阶段中,股价上升和下跌都与成交量有着重要密切的影响和制约关系。这种 关系是具有时间性的。这种密切的量价关系最容易体现在一个明显的上升或 下跌趋势中。
无论结果是那一种,这都只是个人的经验值。因为在股市里股价的涨跌与 成交量的变化不存在必然的因果关系。也即是说股价的升跌与成交量的大小 变化是不存在公式或者数理上的逻辑关系的。微观角度上,股价或者成交量 的变动是以非线性方式运动的,是不可预测。既然股价与成交量的变化不存
在必然的因果关系,那么我们还又必要去研究成交量与股价之间的关系吗？
实战中,在一定的条件下量价有着如此密切的关系： 在一个明显的上升 趋势中,成交量如果能持续性的放大,股价也会持续性的上升。在整个波段放 量过程中,成交量放出最大量后,股价就会出现阶段性顶部。
根据这一量价关系就可以判断股价波段上升的阶段性顶部出现的时间和位 置。 【实例如下图表】
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格兰杰因果性检验评述
Published by /格兰杰因果性检验评述/曹永福/16-21格兰杰因果性检验评述曹永福∗摘要：格兰杰因果性检验是计量经济学中最常用的因果性检验方法，但是因为种种原因，目前存在着对该检验方法的模糊认识和不正确运用。
本文回顾了格兰杰因果性检验的发展过程，并从信息集、非平稳变量、即期因果性等方面对运用格兰杰因果性时存在的一些问题进行了讨论。
关键词：因果性格兰杰因果性信息集JEL分类：C0、C3、C41.引言探讨因果性是科学研究的重要使命，我们的日常生活也几乎离不开“因果”，但是到底什么叫“因果性”，从哲学上并没有一个普遍接受的概念。
伽利略认为原因是结果的充分必要条件，休谟主张因果律是一种“恒常的联系（constant conjunction）”，而后来Hart和Honore则主张“原因是导致结果发生变动的一种变动”①。
因果性的概念可谓众说纷纭，哲学家们直到今天仍然在为建立更合理的因果性概念而不断努力。
与哲学家的纯粹逻辑思辨不同，经济学中的因果性必须是可以通过实际的数据进行检验的。
一般来讲经济学中的因果性概念与其具体的检验方法是统一的，其中最有影响力的是格兰杰因果性。
但是因为缺乏对原始文献的准确把握，目前对格兰杰因果性存在一些模糊认识，这个问题已经引起部分学者的注意，如庞皓、陈述云（1999），周建、李子奈（2004）等等。
但是，从实际情况看，格兰杰因果性仍然存在很多不恰当的应用。
为了更清楚的认识格兰杰因果性的全貌，本文首先简要介绍了因果性定义的概率论方法，然后全面介绍了格兰杰因果性的由来以及操作方法，并且从信息集、变量非平稳性、即期因果性等方面对国内目前实证研究中存在的问题进行了探讨。
2.因果性的概率论方法因为经济学研究无法象自然科学那样可以进行重复的、可控制的试验，而且研究的现象往往具有不确定性，因此基于概率论的方法成为因果性研究的重要方法。
其中格兰杰因果性就属于概率论方法的范畴。
因果性的概率论方法中最简单的就是Suppes（1970）的定义。
宏观经济变量对上证指数影响的实证研究
宏观经济变量对上证指数影响的实证研究宏观经济变量对上证指数影响的实证研究股市是衡量一国经济发展的重要指标，而上证指数是中国股市的代表性指标之一。
与此同时，宏观经济变量对于股市的影响也是不容忽视的。
本文通过收集和分析数据，对宏观经济变量对上证指数的影响进行实证研究。
本文选取了三个宏观经济变量作为研究对象，分别是GDP、CPI和PMI。
GDP是国民经济总量的衡量指标，CPI代表消费价格水平的指标，PMI则是工业增长的关键指标。
这三个指标被认为是影响股市的重要经济指标，在股市分析中被广泛关注。
首先，我们来看GDP对上证指数的影响。
通过数据分析，我们发现GDP与上证指数呈现出正相关的关系。
这也说明了经济增长会带来股市上涨的可能性。
同时，由于上证指数的涨跌幅度较大，所以我们通过回归分析来探究影响的显著性。
结果显示，当GDP增长1%时，上证指数也会在短期内上涨0.14%，但影响显著性较弱。
其次，我们来看CPI对上证指数的影响。
CPI代表着物价水平，通货膨胀的出现可能会影响股市的状况。
通过分析数据，我们发现CPI与上证指数呈现出负相关的关系，这说明通货膨胀会导致股市下跌。
由于CPI与上证指数的数据都具有一定的波动性，这也为我们进行了回归分析提供了一定的难度。
结果显示，CPI增长1%时，上证指数会在短期内下跌0.36%，影响显著性较强。
最后，我们来看PMI对上证指数的影响。
PMI代表了工业生产水平。
通过数据分析，我们发现PMI与上证指数呈现出正相关的关系。
这也证明了工业增长会带来股市上涨的可能性。
由于PMI与上证指数的数据也都具有一定的波动性，这样会使得我们进行回归分析时需要小心谨慎。
在回归分析中，我们发现当PMI增长1%时，上证指数会在短期内上涨0.20%，但影响显著性较弱。
总的来说，本次实证研究表明宏观经济变量对上证指数的影响是很复杂而不确定的。
GDP增长可能会带来上涨，但影响显著性较弱；CPI增长可能会导致下跌，但影响显著性较强；PMI增长可能会带来上涨，但影响显著性较弱。
上证综指影响因素实证分析
上证综指影响因素实证分析上证综指是中国股市中的一个重要指数，它代表了上海证券交易所股票市场的整体走势。
上证综指的涨跌受多种因素的影响，在这篇论文中，我将对这些影响因素进行实证分析。
经济增长是影响股市的一个重要因素。
根据过去的研究，GDP增长对股市有正向影响。
经济增长意味着企业的盈利能力增强，从而提升了股票的投资吸引力，推动股市上涨。
经济增长还提高了投资者信心，增加了他们对股票市场的投资。
货币政策也对股市产生重要影响。
货币政策直接影响货币供应量和利率水平，从而影响股票市场的流动性和资金成本。
一般来说，宽松的货币政策有利于股市的上涨，因为它增加了流动性并降低了资金成本。
相反，紧缩的货币政策则抑制了股市的涨势。
货币政策的变化可以作为预测股市走势的一个重要指标。
国际市场的波动也对上证综指产生影响。
全球经济和金融市场之间存在着密切的联系，因此国际市场的波动会传导到中国股市。
2008年全球金融危机期间，上证综指迎来了一次大幅下跌，受到了全球市场的波动影响。
第四，政府的干预也对股市有着重要影响。
政府的宏观经济政策、财政政策和监管政策都可能对股市产生积极或消极的影响。
政府实施的一些促进经济增长的政策，如减税政策和基础设施建设等，往往会提振股市。
政府出台的监管政策和限制措施可能会抑制股市的涨势。
投资者情绪也是影响股市的一个重要因素。
根据行为金融学的理论，投资者的情绪和情感会影响他们对股票市场的决策。
当投资者情绪积极时，他们更愿意投资股票，推动股市上涨。
相反，当投资者情绪悲观时，他们会将资金撤出股市，导致股市下跌。
投资者情绪的变化可以作为预测股市走势的一个重要指标。
上证综指受到多种因素的影响，包括经济增长、货币政策、国际市场的波动、政府干预和投资者情绪等。
通过实证分析这些因素的变化和股市走势之间的关系，可以更好地理解上证综指的涨跌原因，为投资者提供决策参考。
我国GDP与上证综合指数的Granger因果关系分析
我国GDP与上证综合指数的Granger因果关系分析作者：王楹来源：《商场现代化》2015年第13期摘要：自利率市场化以来越来越多的人认为金融与实体经济脱离，金融没有很好地为实体经济服务。
本文选取了1990年至2013年的GDP和上证综合指数的年度数据，运用Granger 因果关系分析了我国GDP和上证综合指数的相互关系得出了他们之间存在单向因果关系：GDP是上证综合指数变化的原因，而上证综合指数不是GDP变化的原因。
关键词：GDP；上证综合指数；Granger因果关系检验一、概述GDP不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。
股票市场是经发行的股票转让、流通和买卖的场所。
GDP和股票市场的关系，多数人观点认为：GDP和股市之间存在着相互影响的双向关系。
首先，实体经济即上市公司是股票市场的基石，当实体经济发展良好时，国家的GDP就会增加，上市公司经营状况良好，股市上的投资者对股票的前景看好，投资者会增加对股票的投资，从而带来股市的繁荣，股票价格指数就会上升；当实体经济发展萧条时生产萎缩国家的GDP相应的就会下降上市公司的经营状况恶化投资者对上市公司的发展前景不看好相应的对其的股票也看跌投资者会纷纷抛售股票从股市把资金撤回，相伴的是股市的低迷，这样股票价格指数就会走低。
其次，股票市场对GDP也有反向的影响作用。
股市是资金资源优化配置的市场，投资者可以利用各种信息，灵活调整资金的投向和数量。
当投资者凭借某些信息看好一些上市公司的发展认为有投资的价值时，投资者就会增加投资，上市公司容得较多的资金后会扩大生产，这就增加了GDP。
相反，股市低迷投资者撤资上市公司资金链短缺后会直接影响生产，这样会使GDP下降。
然而以上的分析是基于对GDP和上证综合指数的定性分析属于规范分析。
为了考察现实生活中GDP和上证综合指数之间的实际关系，我们对他们之间的关系进行实证分析即定量分析。
二、样本和数据来源论文选择了1990年至2013年的上证综指和GDP的数据进行研究来分别描述股市近年来的表现情况和国民经济形势。
上证指数是什么意思,影响因素有哪些-
上证指数是什么意思，影响因素有哪些?随着我国社会经济的发展，公司上市的现象已经较为普遍，为了企业单位更好的发展，一些公司会采取向社会公众发行股票的形式，筹集资金，而企业单位需要发行股票，相关金融机构会做一个上证指数分析，但是很多欲投资的朋友不了解上证指数是什么意思，故而律师365小编为大家整理了下列相关信息。
随着我国社会经济的发展，公司上市的现象已经较为普遍，为了企业单位更好的发展，一些公司会采取向社会公众发行股票的形式，筹集资金，而企业单位需要发行股票，相关金融机构会做一个上证指数分析，但是很多欲投资的朋友不了解上证指数是什么意思，故而小编为大家整理了下列相关信息。
▲一、上证指数是什么意思?上证指数的全称是上海证券交易所股票价格综合指数，是由上海证券交易所编制的股票指数，1990年12月19日正式开始发布。
该股票指数的样本为所有在上海证券交易所挂牌上市的股票，其中新上市的股票在挂牌的第二天纳入股票指数的计算范围。
该股票指数的权数为上市公司的总股本。
由于我国上市公司的股票有流通股和非流通股之分，其流通量与总股本并不一致，所以总股本较大的股票对股票指数的影响就较大，上证指数常常就成为机构大户造市的工具，使股票指数的走势与大部分股票的涨跌相背离。
上海证券交易所股票指数的发布几乎是和股市行情的变化相同步的，它是我国股民和证券从业人员研判股票价格变化趋势必不可少的参考依据。
该指数的前身为上海静安指数，是由中国工商银行上海市分行信托投资公司静安证券业务部于1987年11月2日开始编制的。
而上证综合指数是上海证券交易所于1991年7月15日开始编制和公布的，以1990年12月19日为基期，基期值为100，以全部的上市股票为样本，以股票发行量为权数进行编制。
其计算公式为：本日股价指数=本日股票市价总值÷基期股票市价总值×100具体计算办法是以基期和计算日的股票收盘价(如当日无成交，延用上一日收盘价)分别乘以发行股数，相加后求得基期和计算日市价总值，再相除后即得股价指数。
“量是因，价是果”，有多少人能看懂，成交量中的因果关系
“量是因，价是果”，有多少人能看懂，成交量中的因果关系序言：股票市场似乎有着无穷的魔力，每天上演着各类财富的创造与幻灭。
随着新兴技术、产业以及各种市场事件的出现，价格永远在动态地调整以融合这些信息。
笔者进入股市多年，跟过大大小小的庄家，发现一个鲜为人知的真理：想要获得的利益越大，冒的风险也就越大。
笔者公众平台——韵致资讯（xgh8725）很多时候，散户亏损多过赚钱，原因很简单：不懂选股。
正常情况下，我们都需要上班，全天基本不可能盯着大盘看，选股更不用说了，完全一头雾水。
有经验的老股民，大多会根据成交量选股，成交量是价格变化的原动力，价动量先行！股市中有句老话：“技术指标千变万化，成交量才是实打实的买卖。
”“量为价先导”,量是价的先行者,股价的上涨,一定要有量的配合。
可以说，成交量的大小，直接表明了市场上多空双方对市场某一时刻的技术形态最终的认同程度。
如何分析成交量，成交量选股技巧有哪些？什么是成交量?成交量(VOL)是指某一时段内具体成交的总手数，在股票当中1手=100股。
需要注意的是，通常人们说的大盘成交量指的是成交金额，说明市场的活跃度和资金规模。
成交量是一种供需的表现，当供不应求时，人潮汹涌，都要买进，成交量自然放大;反之，供过于求，市场冷清无人，买气稀少，成交量势必萎缩。
广义的成交量包括成交股数、成交金额、换手率;狭义的也是最常用的是仅指成交股数。
成交量与成交金额用下列公式表示：成交数量(成交量)*成交价格=成交金额(成交额)市场成交量的变化反映了资金进出市场的情况，成交量是判断市场走势的重要指标，但在国外成熟市场，成交量主要是用于印证市场走势。
一般情况下，成交量大且价格上涨的股票，趋势向好。
成交量持续低迷时，一般出现在熊市或股票整理阶段，市场交易不活跃。
成交量是判断股票走势的重要依据，对分析主力行为提供了重要的依据，投资者对成交量异常波动的股票应当密切关注。
成交量——放量打拐“放量”指单位时间内的成交量比以前明显放大。
基于Copula函数的上证综指量价关系
Finance金融视线 2012年10月123基于Copula函数的上证综指量价关系上海大学经济学院 黄应梅摘 要：资产价格与成交量间存在同时存在线性和非线性的相关关系。
本文对线性相关关系，运用VAR模型，建立上证指数和成交量间稳定的线性模型，研究了上证指数与成交量间的格兰杰因果关系，并对上证指数对数收益率和成交量对数变化率之间的线性关系给出定量分析结果。
对于二者之间的非线性、非对称关系，先根据核密度估计模拟出VAR模型中对数收益率和成交量对数变化率的残差分布函数，再利用Copula研究了两者之间的相依强度以及相依结构，定量描述了上海股市量增价升现象并对其成因进行了分析。
关键词：Copula函数 核密度估计 Granger因果关系 VAR 中图分类号：F722 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)10(c)-123-02在经典的资本市场一般均衡理论中，研究对象基本上都是证券收益率，且假设证券收益率服从正态分布。
经典金融理论没有考虑成交量与价格波动之间的相互关系，而资本市场中成交量与价格联动现象却频频出现，量价关系的研究成为证券市场技术分析的基石。
基于20世纪80年代以前的实证研究，Karpoff(1987)综述了美国资本市场(主要是股票市场)价量关系，总结了资产价格与成交量之间的关系: 不管是市场指数还是单项资产，成交量与价格水平变化程度正相关。
过去研究资本市场量价关系的方法大多基于Granger 因果关系和同期因果线性关系，基于VAR ，Arch ，Garch 或者分位数回归等统计计量方法，但针对证券收益率的非线性、非对称和厚尾的特性，这些方法都各有一定的局限性。
本文所应用的Copula 函数方法最早由Sklar(1959)提出，Copula 函数从概率的角度来反映变量间的相关性。
Copula 方法不仅可以有效描述随机变量间的相关程度，并且反映它们间的相关模式，描述它们的联合分布函数。
股票中量和价的因果关系，具体是怎么样的？
股票中量和价的因果关系，具体是怎么样的？
朋友们好！证券投资中，量价关系是最基础的分析因素！量和价有，有紧密的关系！很明确的讲：量价关系中，量是基础，价是表现！
下面给朋友们例举一些最主要的，由证券投资市场中许多朋友长时间摸索总结出来的量价关系：
1，价涨量增，仍将上涨！
2，价涨量平，可能滞涨观望！
3，价涨量减，可能见顶观望！
4，量增价平，可能选择方向，密切关注！
5，量增价跌，仍将下跌！
6，量平价平，整理可观望！
特殊情况：
1，巨量长阳，仍将上涨回档低吸！
2，巨量长阴，短期有反弹要求！
其他还有一些，例如缩量下跌，数量上涨，趋势有可能维持！等等！
总言之量价关系，需要灵活运用，但它们的确是所有技术分析的基础！一般情况下，量在价先！量是基础，价是表现运用得当，可以，发现机会，避免陷阱！
许多朋友在实践中总结出了许多量价关系的好经验，欢迎和朋友们分享，共享多赢！。
上证综指影响因素分析
上证综指影响因素分析
刁其波
【期刊名称】《郑州航空工业管理学院学报》
【年(卷),期】2016(034)005
【摘要】文章系统性地研究影响上证综指的四大因素,即宏观经济状态、货币政策、股票市场制度和投资者行为,采取定量分析方法并运用VAR模型研究各个指标对上证综指的影响程度.得出四点结论:第一,上证综指与宏观经济状态不同步,短期内不能发挥“晴雨表”功能;第二,单一的经济政策调控股市效果不佳;第三,投资者行为对上证综指影响较大,切实保护中小投资者的利益是股市持续健康发展的保证;第四,现行的新股发行制度不完善,应积极推进注册制改革.
【总页数】6页(P89-94)
【作者】刁其波
【作者单位】安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233030
【正文语种】中文
【中图分类】F832.5
【相关文献】
1.基于VAR模型的上证综指与人民币汇率中间价收益率的实证研究 [J], 魏晨; 方
华
2."沪港通"对上证综指收益率的影响 [J], 常龙飞
3.基于CFOA优化模糊支持向量机的上证综指趋势预测研究 [J], 闫雅雯
4.我国股票市场投资者情绪与风险收益权衡关系研究——基于上证综指2004～
2020年数据 [J], 赵斯彤;张学涛
5.g-VaR算法与上证综指收益率检验 [J], 胡博;王丽莉
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中国A股市场量价关系的研究
中国A股市场量价关系的研究作者：秦健伟李朕来源：《现代企业文化·下旬刊》 2019年第2期秦健伟李朕济宁学院摘要以中国A 股市场为研究对象，以上证指数为例。
结合上证指数自1998-09-01 到2018-09-01 的成交量表现，通过数据分析，探讨二级市场上的量价关系表现。
结合平滑异同移动平均线MACD、均线理论、K 线理论，总结股票市场的价格变动规律。
关键词中国A 股市场上证指数量价关系均线一、文献综述陈怡玲等（2000）用计量经济学的方法得出结论，价格变动的绝对量与交易量之间呈现正相关关系。
中国股市在股价上涨时对应的总交易量更大, 产生不对称的交易量- 价格变动关系。
李双成等（2008）利用非对称成分CARCH-M 模型对中国股票市场个股的量价关系进行实证分析, 表明股票价格的短期波动主要由非预期交易量解释。
本文希望在此基础上结合“葛兰碧九大法则”根据中国 A 股市场的实际情况将技术分析的一些指标如：MACD、均线、K 线纳入考虑范围，对不同时期的量价关系进行研究。
二、数据描述上交所侧重大中型国有企业, 深交所侧重成长性好的中小企业，上交所的市值比深交所大，成交量也远大于深交所，因此选择上交所的成交量进行分析更有意义。
道氏理论认为价格的波动最终可分为三种趋势：主要趋势、次要趋势和短暂趋势。
主要趋势又分为三个阶段（以上升趋势为例）。
第一阶段是积累阶段，股价横盘整理。
第二阶段是上涨阶段，更多投资者参与市场交易。
第三阶段是市场价格达顶峰后出现的又一个积累期，市场信息更加众所周知，交易更加频繁。
第三阶段结束的标志是下降趋势，之后又进入积累期。
根据道氏理论把上证指数自1998-09-01 到2018-09-01 的数据进行划分。
间隔点的选取一般是选择主要趋势附近的最低点。
数据来自中泰证券交易软件、国家统计局数据库。
下面对二级市场不同时期的量价关系的研究基于上述区域的划分。
三、数据分析（一）1998 年9 月1 日到2005 年6 月6 日上升行情前的积累阶段，1998 年9 月1 日562.2 万的成交量到1999 年6 月25 日5781 万的成交量，是典型的价涨量增，在此之前，上证指数已在1289 点附近的矩形区域内横盘近两年，横盘整理期间5、10、20、30 日线走势基本一致，区别程度不大，所以均线方面选择60 日线、250 日线进行分析。
上证指数历史规律总结
上证指数历史规律总结上证指数历史规律总结前言作为一名资深的创作者，我一直对上证指数的历史规律感兴趣。
通过对过去几十年的数据进行分析和总结，我发现了一些有趣的规律和趋势。
在本文中，我将对这些规律进行归纳总结，并分享给读者。
正文1. 季节性影响•春季行情：每年春季都有一波较大的行情，这与资金活跃和资金需求增加有关。
•夏季调整：在春季行情过后，往往会迎来一段相对较长的调整期，这是由于市场回调和投资者集体观望造成的。
•秋季反弹：在夏季调整之后，往往会有一波反弹行情，投资者信心逐渐恢复，市场情绪也会有所改善。
•冬季震荡：在秋季反弹之后，市场常常进入一个震荡的状态，这是市场寻找方向和筑底的过程。
2. 周期性波动•短期波动：上证指数的短期波动受到各种因素的影响，如政策变动、经济数据、利率等。
这种波动往往是短暂的，投资者需保持耐心和谨慎。
•中期波动：上证指数的中期波动一般以几个月至一年为周期，可以根据市场热点和行业轮动进行分析和预测。
•长期趋势：尽管上证指数存在周期性波动，但从长期来看，指数一般呈现出上涨的趋势。
这与中国经济的长期增长和资本市场的发展密切相关。
3. 技术指标应用•移动平均线：通过计算一段时间内的平均价格，可以把过去一段时间内的价格趋势反映出来，帮助判断指数的走势。
•相对强弱指标（RSI）：通过计算一段时间内的上涨幅度和下跌幅度之比，可以判断市场的超买超卖情况，辅助投资决策。
•成交量指标：成交量是市场活跃程度的指标，高成交量多伴随着市场行情的变化。
通过观察成交量的变化，可以判断市场的态势。
结尾上证指数的历史规律总结表明，市场的行情和波动是受多种因素影响的。
投资者在进行投资决策时，需要结合季节性影响、周期性波动以及技术指标的应用进行综合考虑。
同时，投资要有长远的眼光，遵循定投和分散投资的原则，以平滑风险、实现长期稳定的投资收益。
综上所述，上证指数的历史规律总结表明市场的变化是有规律可寻的。
在投资过程中，投资者应该注重以下几点：1.监测季节性影响：了解春季行情、夏季调整、秋季反弹和冬季震荡等季节性的市场变化规律，合理把握投资时机。
中国PMI与上证指数关系的实证研究
中国PMI与上证指数关系的实证研究盛煜;杨桂元【摘要】利用2005年至2013年的中国制造业采购经理指数(PMI)数据与相应时期的上证综合指数的相关数据,采用协整关系检验法和Granger因果检验法对二者之间的关系进行研究,并以此建立误差修正模型.结果表明:PMI与上证综合指数之间存在协整关系,即两者之间存在着长期均衡关系;PMI是上证综合指数的Granger原因,而上证综合指数不是PMI的Granger原因,进而表明PMI有助于对上证综合指数的预测.【期刊名称】《科技和产业》【年(卷),期】2014(014)011【总页数】5页(P104-107,121)【关键词】制造业采购经理指数(PMI);上证综合指数;协整关系检验;Granger因果检验【作者】盛煜;杨桂元【作者单位】安徽财经大学数量经济研究所,安徽蚌埠233030;安徽财经大学数量经济研究所,安徽蚌埠233030【正文语种】中文【中图分类】F224.9制造业采购经理指数（PMI）是一套在每月第一个工作日发布的、具有前瞻性和综合性的经济监测作用的指标体系。
制造业采购经理指数是通过将各个公司的采购经理人的调查结果按照月份进行统计汇总，进而编制和计算而成的指数体系，它是在全球范围内被普遍应用于监测全球经济趋势的十分重要的“风向标”，其在对于全球的经济预测和预警作用方面具有极其重要的地位。
因此无论是对政府部门、金融机构，还是对企事单位和普通投资者来说，PMI指数在预测宏观经济走势和商业前景分析等方面都具有非常重要的意义。
PMI指数作为预测经济趋势的重要指标之一，已经成为全球著名经济媒体和金融机构广泛报道和使用的重要工具。
我国从2005年开始正式发布制造业采购经理指数（PMI），经过这几年的发展，我国在很多方面已经非常重视PMI指数的应用。
PMI通常以50％作为经济荣枯的分水岭，当PMI指数高于50％时，反映制造业经济扩张，整个经济也处于快速发展的阶段；当低于50％时，则反映制造业经济收缩，整个国民经济也在缓慢地衰退［1］。
上证综指影响因素实证分析
上证综指影响因素实证分析【摘要】本文主要通过对上证综指影响因素的实证分析，探讨了宏观经济因素、政策因素、行业因素和市场情绪因素对于上证综指走势的影响。
文章首先介绍了上证综指的构成，然后分析了不同因素对指数的影响机理。
研究发现，宏观经济因素和政策因素是影响上证综指最为重要的因素，而行业因素和市场情绪因素也对指数有着显著的影响。
综合分析各项因素的作用，展望未来研究方向并对影响因素进行总结，为投资者提供更准确的市场预测参考。
本研究对于理解上证综指的走势规律具有一定的指导意义，也为相关研究提供了重要的实证依据。
【关键词】上证综指、影响因素、实证分析、构成、宏观经济、政策、行业、市场情绪、综合分析、未来研究、结论总结1. 引言1.1 背景介绍上证综指作为中国股市的重要指标，其波动对投资者和市场都具有重要意义。
研究上证综指的影响因素有助于我们更好地理解股市波动的原因，从而做出更准确的投资决策。
本文旨在对上证综指的影响因素进行实证分析，探讨宏观经济、政策、行业和市场情绪等因素对上证综指的影响，为投资者提供更多的参考信息。
通过对这些影响因素的分析，我们可以更好地把握股市的走势和投资机会，提高投资决策效率。
本文也将对未来研究方向进行展望，为相关研究提供参考。
通过本文的研究，可以为投资者提供更多的决策依据，为中国股市的稳定发展做出贡献。
1.2 研究目的研究目的是通过对上证综指影响因素的实证分析，深入探讨不同因素对股市指数的影响程度和稳定性，为投资者提供科学合理的投资建议。
通过具体分析宏观经济因素、政策因素、行业因素和市场情绪因素对上证综指的影响，可以更好地把握股市波动的规律，降低投资风险。
本研究还旨在为相关监管部门提供策略建议，促进资本市场的稳定发展。
通过深入研究上证综指的影响因素，可以为投资者提供更准确的判断依据，帮助他们在股市投资中获得更好的收益。
通过本次实证分析，也可以为进一步研究股市指数的波动提供经验和方法，促进股市研究领域的发展。
上证综指影响因素实证分析
上证综指影响因素实证分析引言上证综指是中国证券市场的代表性指数之一，也是中国股市的风向标。
影响上证综指的因素有很多，包括宏观经济政策、国际市场变动、公司业绩、市场情绪等。
对上证综指的影响因素进行实证分析，能够帮助投资者更好地理解股市运行规律，提高投资决策的准确性。
一、宏观经济政策影响宏观经济政策是指政府在经济领域所采取的一系列措施和政策。
这些政策不仅影响着整个国民经济的发展，也对股市有着直接的影响。
一些经济宏观政策的调整，比如货币政策的宽松或紧缩、财政政策的调整等，都将直接影响到市场的流动性和投资者的预期，从而影响到上证综指的涨跌。
经济增长和通货膨胀率等宏观经济数据的发布，也会对上证综指产生一定的影响。
二、国际市场变动影响国际市场的变动也会对上证综指产生一定的影响。
国际金融市场的变动、国际政治局势的变化、国际商品价格的波动等都可能对上证综指造成影响。
特别是在全球化经济的今天，各国之间的联系越来越紧密，国际市场的变化对中国股市的影响也越来越大。
三、公司业绩影响上市公司的盈利能力和经营状况直接关系到其股票的价格走势，进而影响到上证综指的波动。
一般来说，公司业绩好的时候，股票价格会上涨，从而推动上证综指上涨；反之，公司业绩差的时候，股票价格会下跌，导致上证综指下跌。
投资者在选择投资标的时，需要对公司业绩进行充分的调研和分析，及时掌握信息。
四、市场情绪影响市场情绪也是影响上证综指的重要因素。
投资者在交易时往往受到情绪的影响，当市场情绪乐观时，股票价格会上涨，市场交易活跃，带动上证综指走高；反之，当市场情绪悲观时，股票价格会下跌，市场交易不活跃，上证综指也会走低。
及时了解市场情绪的变化，对投资决策至关重要。
五、实证分析为了更好地分析上证综指的影响因素，我们将对上述因素进行实证分析。
我们通过收集和整理历史数据，对宏观经济的变化与上证综指的波动进行相关性分析，探索宏观经济政策对上证综指的影响。
我们将对国际市场的变动与上证综指的波动进行相关性分析，探索国际市场的变动对上证综指的影响。
上证综指与道琼斯指数和恒生指数的因果与协整关系分析
摘要：本文应用2002至2007年的数据，对上证综指和道琼斯指数与恒生指数之间的Granger因果关系和协整关系进行了实证检验。
结果发现道琼斯指数对恒生指数和上证综指存在显著的Granger因果关系，而恒生指数和上证指数之间没有因果关系。
上证综指和道琼斯指数与恒生指数之间不存在协整关系，国内外市场之间并不存在长期均衡的关系，没有长期共同趋势，是相分离的。
关键词：上证综指；协整；Granger因果关系检验一、引言随着中国经济的迅速发展与中国资本市场逐步对外开放，中国资本市场已成为全球资本市场的重要组成部分。
同时，全球各主要股票市场指数呈现出越来越明显的共同运动趋势(Jeon andVon Furstenberg，1990)。
同一地区的股市常常因为地理位置的接近和密切的政治经济关系而联系到一起，所以共同的信息因素往往会影响到多个股票市场的收益和波动。
陈守东、韩广哲和荆伟(2003)通过建立误差修正模型(ECM)，利用1992-2002年的日度数据，对沪、深股市指数和国际上的主要股票市场指数的协整关系进行了实证研究，文章余下的部分安排如下：第二部分描述数据样本，第三部分给出Granger因果关系检验的结果；第四部分说明协整关系检验的结果，最后一部分总结本文的结论。
二、数据描述及单位根检验笔者选取了主要股票市场指数，道?琼斯指数(DOW)，香港恒生指数(HENG)和中国股票市场上证综合指数(SZ)。
样本数据为2002年1月1日至2007年12月31日的日收盘数据，观察值个数1442。
笔者对这五个指数数据进行取对数和对数差分处理，用LDOW、LHENG、LSZ表示进行取对数处理以后的指数序列，用RDOW、RHENG、RSZ表示进行对数一阶差分处理以后的指数序列(收益率序列)。
笔者对股票对数指数及收益率序列进行单位根检验，确定各时间序列的单整阶数。
检验结果表明，在1％的显著性水平下，对数指数序列均不能拒绝原假设，即存在单位根。
上证50指数成分股价量关系分析
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｍａｎｅｔ’ＳｏｗｎｂｅｈａｖｉｏｒｉＳｔｈｅｆｏｃｕｓｏｆｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅｂａｓｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｍａｒｋｅｔｉｓｔｈｅｐｒｉｃｅａｎｄｔｒａｄｉｎｇｖｏｌｕｍｅ．１１１ｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐｒｉｃｅａｎｄｖｏｌｕｍｅｉｓｏｆｄｅｃｉｓｉｖｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｔｅｃｈｎｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐｒｉｃｅａｎｄｖｏｌｕｍｅｄｉｒｅｃｔｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｅｘｉｓｔｅｎｃｅｏｆｔｅｃｈｎｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｐｒｉｃｅ—ｖｏｌｕｍｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｈａｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓａｒａｐｉｄｌｙｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｎｅｗａｒｅａｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ．Ｉｔｒｅｇａｒｄｓｔｈｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｄａｔａａｓｆｌｗｈｏｌｅ，ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｓａｓｍｏｏｔｈｃｕｒｖｅｏｒａｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎａｎａｌｙｓｉｓ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｏｆａｎａｌｙｓｉｓ，ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｈａｓｉｔｓｏｗｎａｄｖａｎｔａｇｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔｓｔｏｃｋｓｔｏ１ｗｉｌｌｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｃｌａｓｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｆｒｏｍａｎｅｗａｎｇｌｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｔｈｅＳＳＥ５０Ｉｎｄｅｘ．Ｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐｒｉｃｅａｎｄｖｏｌｕｍｅｉｓｔｏｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｒａｄｉｎｇｖｏｌｕｍｅａｎｄｐｒｉｃｅ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｔｒａｄｉｎｇｖｏｌｕｍｅｔｏｐｒｉｃｅａｎｄｐｒｉｃｅ’Ｓｆｅｅｄｂａｃｋ．Ｔｈｕｓｔｒａｄｉｎｇｖｏｌｕｍｅｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｔｈｅａｓｓｅｔｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，１ｗｉｌｌｇｒａｄｕａｌｌｙｅｘｐａｎｄｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｌｉｎｅｏｎｔｈｉｓｉｓｓｕｅ：Ｉｓｔｈｅｒｅｔｈｅｅｘｉｓｔｅｎｃｅｏｆａｓｔａｂｌｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐｒｉｃｅａｎｄｖｏｌｕｍｅ？Ｉｆｔｈｅｒｅｉｓ，ｗｈａｔｋｉｎｄｏｆｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｉｓ？Ｗｈａｔａｒｅｔｈｅｍａｎｉｆｅｓｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｉｓｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ？Ｗｈｅｔｈｅｒｔｈｉｓｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｃａｎｂｅｃｏｎｆｎ－ｍｅｄｔｈｒｏｕｇｈａｎｉｎｔｕｉｔｉｖｅｆｅｅｌ？Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｄｅａｓａｂｏｖｅ，１ｗｉｌｌｓｔｕｄｙｔｈｅｏｒｉｅｓ，ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｅｍｐｉｒｉｃａｌａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐｒｉｃｅａｎｄｖｏｌｕｍｅｕｓｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄ．ｎｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｐｅｒｉｓｍａｉｎｌｙｒｅｆｌｅｃｔｅｄｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｓｐｅｃｔｓ：（１）Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｕｓｅｄｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｐｒｉｃｅａｎｄｖｏｌｕｍｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ．Ａｓａｎｅｍｅｒｇｉｎｇｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｕｓｅｄｔｏｔａｃｋｌｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｃｓｕｂｊｅｃｔｉｎｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｆｉｅｌｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｈａｓｏｐｅｎｅｄｕｐａｎｅｗｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｆｏｒｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｐｒｉｃｅ－ｖｏｌｕｍｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ．Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｔｈｉｓｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｈａｓｂｅｅｎｅｘｐａｎｄｉｎｇ．（２）Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，７ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓｃｏｎｆｈ＇ｍｅａｃｈｏｔｈｅｒ．Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｒｅｓｕｌｔａｎｄｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｈｏｗｓｉｔｉｎｔｕｉｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｉｓｉｓｆｉ＇ｏｍｔｈｅｐｏｉｎｔｏｆｖｉｅｗｏｆｔｈｅ”ｑｕａｌｉｔｙ’’ａｎｄ”ｑｕａｎｔｉｔｙ”ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｓａｐｒｏｂｌｅｍ，ＳＯｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｅｌｕｓｉｏｎｓａｒｅｍｏｒｅｐｅｒｓｕａｓｉｖｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＦｕｎｃｔｉｏｎａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓＣｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓ国外相当多的学者对价量关系进行了研究，但是这些研究成果会由于我国证券市场的独特特点而不完全适用。
《上证综合指数与其它金融市场指数间的相干性分析》范文
《上证综合指数与其它金融市场指数间的相干性分析》篇一一、引言金融市场指数作为衡量金融市场整体表现的重要指标，其相互之间的相干性分析对于投资者、金融机构以及政策制定者都具有重要的参考意义。
本文将重点分析上证综合指数与其它金融市场指数间的相干性，以期揭示不同市场间的联系与影响。
二、金融市场指数概述（一）上证综合指数上证综合指数作为中国股市的代表性指数，反映了上海证券交易所上市股票的整体表现。
其涵盖了上海证券交易所的大部分股票，具有较高的市场影响力。
（二）其他金融市场指数除了上证综合指数，还有许多其他金融市场指数，如道琼斯工业平均指数、纳斯达克综合指数、恒生指数等。
这些指数分别代表了不同国家和地区的股市表现，对于全球金融市场具有重要影响。
三、相干性分析方法（一）数据来源与处理本文采用历史数据，通过数据分析软件对上证综合指数及其他金融市场指数进行数据处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值剔除等。
（二）相干性分析方法本文采用相关性分析、协整分析、格兰杰因果检验等方法，对上证综合指数与其他金融市场指数的相干性进行分析。
其中，相关性分析用于衡量不同指数间的线性关系；协整分析用于检验不同指数间是否存在长期均衡关系；格兰杰因果检验则用于判断一个市场的变化是否是另一个市场变化的因果关系。
四、相干性分析结果（一）相关性分析结果通过相关性分析，我们发现上证综合指数与其他金融市场指数间存在一定的正相关关系。
这表明当某个市场上涨时，其他市场也可能随之上涨，反之亦然。
然而，不同市场间的相关性程度因国家、地区、市场环境等因素而异。
（二）协整分析结果协整分析结果表明，上证综合指数与其他部分金融市场指数之间存在长期均衡关系。
这意味着在长期内，这些市场间的价格波动具有一定的稳定性，相互之间存在相互制约和影响的关系。
（三）格兰杰因果检验结果格兰杰因果检验结果显示，不同市场间存在相互影响的因果关系。
例如，上证综合指数的变动可能是某些国际股市变动的格兰杰原因，而某些国际股市的变动也可能是上证综合指数变动的格兰杰原因。
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上证指数价量之因果关系研究潘冠中∗龙超姜近勇(云南财经大学金融学院)摘要：本文主要论证了上证指数收益率和它的交易量之间的两种因果关系，Granger因果关系和同期因果关系。
本文同时分析了三种交易量指标：成交金额，成交量和换手率。
成交量与收益率的相关性最强，并且估计出的VAR模型的一阶滞后项回归系数显著。
因此我们选择成交量作为交易量指标来展开分析。
Granger因果检验拒绝了收益率(成交量)不Granger导致成交量(收益率)，不过价对量的预测能力更强一些。
收益率对自身和成交量冲击的反应很快趋近于零，但成交量对自身和收益率冲击的反应能持续很长一段时间。
成交量只能解释1%左右的收益率变化，而收益率则能解释30%左右的成交量变化。
收益率与成交量的同期因果关系为成交量同期导致收益率，表现为量升的同时股价上涨。
关键词：上证指数收益率交易量Granger因果关系同期因果关系一、引言经典的资产定价模型专注于资产价格与风险之间的对应关系，如Sharpe(1964)、Merton (1973)、Ross(1976)等，要获得高的期望收益，投资者必须承担高风险，而风险则由风险因子对应的β值来衡量。
在这些理论模型中，资产的交易量从来没有出现过。
而交易量与资产价格的一些联动关系在现实的市场交易中频频出现，如价格的快速拉升往往伴随着成交量的急剧放大，龙头股、明星股的换手率大大超过一般的股票。
因此，交易量不起作用的资产定价模型很难说是一个完善的模型(Hong and Stein(2007))。
近年来，国外有些文献实证了资产价格与成交量的联动特征，如Karpoff(1987)、Gallant,Rossi,Tauchen(1992)、Lo and Wang(2001)，有些文献则建立理论模型用以解释这些特征，如Lo and Wang(2006)、Scheinkman and Xiong(2003)和Hong and Stein(2007)。
国内也已有学者开始一些实证研究，如陈怡玲和宋逢明(2000)揭示了中国股市存在不对称的交易量―价格变动关系，刘国光(2003)发现中国深圳A股市场股票交易量和股票收益之间存在双向因果关系，童明余和董景荣(2005)也得出了沪深两个股市的类似结论。
本文则引入Geweke(1984)总结的因果关系概念及计量模型框架，考察上证A股综合指数(以下简称上证指数)收盘价和交易量之间的因果关系（也就是价量之间的预测关系）。
与刘国光(2003)、童明余和董景荣(2005)不同的是，我们考察的因果关系有两种，Granger因果关系和同期因果关系，并以脉冲反应函数和方差分解详细分析了价量关系；我们还同时分析了三种交易量指标：成交金额，成交量和换手率。
本文以下第二部分描述并初步处理了研究所用数据；第三部分介绍了Geweke(1984)的因果关系概念；第四部分分析了价量的Granger因果关系，还包括脉冲反应函数和方差分解的分析；第五部分分析了价量的同期关系；第六部分总结了全文。
二、数据描述1.上证指数本文的研究选取了2000年1月4日至2006年12月22日上证指数收盘价和交易量数据，来自于Wind数据库。
在七年（不包括2006年最后一周）的样本区间中，共有1678个交易日，平均∗通讯作者，电子邮件：panguanzhong@.图1:上证指数及其收益率200400600800100012001400160010001200140016001800200022002400(a) Shanghai index(b) R每年240个交易日。
上证指数从2000年初的1400多点上升到2001年初的2200点左右，然后进入了为期四年半的熊市，一直跌到2005年6月的1000点，其中最低到2005年6月6日的998.23点1。
2005年下半年开始，上证指数一路走高，快速冲上2006年底的2300点之上，见图1(a)。
表1中上证指数日收益率(记为R)的均值为0.0305%，转化为年均收益率为7.32%。
由于1996年12月26日开始实施的涨跌停板制度（除上市首日之外，股票（含A 、B 股）、基金类证券在一个交易日内的交易价格相对上一交易日收市价格的涨跌幅度不得超过10%，以S ，ST ，S*ST 开头的股票不得超过5%），我们看到表1中上证指数的日收益率最高为9.4%2，最低为-6.45%3，绝对值都不超过10%。
图1(b)中有些交易日的涨跌幅度比较大，超过5%，体现出明显的跳跃特征。
表1第二列还列出了R 的其他描述性统计量，其偏度为0.606，峰度为8.45，超过正态分布的3，分布有偏峰厚尾的特征。
R 的1至10阶自相关系数都很小，Box-Pierce 检验不能拒绝R 是一白噪声过程的零假设。
这说明R t 滞后项的线性函数对R t 没有预测能力，这与很多检验弱式有效市场的实证文献(参见Fama (1970))相一致4。
1但上证指数收盘价在样本区间内从未低于1000点，最低为2005年7月11日的1011.50点。
2这一天是2001年10月23日，当天国务院宣布暂停2001年6月中旬开始的国有股减持的工作。
3这一天是2002年1月28日，当天国务院又公布国有股减持的阶段性方案。
4但是，陈灯塔和洪永淼(2003)应用广义谱导数方法检验了1990年12月到2002年10底上证指数的弱式有效性，发现可能存在非线性的预测关系。
图2:上证指数交易量指标0500100015000246x 104V10500100015007V2050010001500V3050010001500DT150010001500DT2050010001500DT3R1R2R32.交易量数据在我们由Wind 数据库获得的数据中，衡量交易量的数据有三种：成交金额，成交量，换手率，在本文中分别以V1，V2，V3表示，表1同时也列出了这些数据的描述性统计量。
上证A 股的日均成交金额为116亿元人民币，成交量为16万手，换手率为1.45%。
交易量的日变化幅度可以非常之大，最大可以是上一交易日的6倍以上(对于V1,V2,V3，这一最大值分别为4.68，6.46和6.57倍)，最低可以下降到上一交易日的30%以下(对于V1,V2,V3，这一最小值分别为39.68%,30.03%和28.93%)。
各成交量数据也具有正偏度和厚尾性质。
成交量具有很强的持续性，三个指标的各阶自相关系数都为正，其中一阶自相关系数都在90%以上，并且各阶自相关系数降低的速度非常缓慢。
图2显示，V1，V2，V3的运行非常相似：在样本区间内，成交量先处于高位，然后再缓慢下降，在低位徘徊运行较长时间后又逐步上升，总体呈明显的U 型趋势。
因此，我们在去除数据的时间趋势时，使用的是时间的二次函数5。
去掉时间趋势的成交量数据(2第二排)分别记为DTV1，DTV2，DTV3。
去掉时间趋势后，成交量（DTV1，DTV2，DTV3）的各项自相关系数略有减小，但仍然保持了很强的持续性。
5Gallant,Rossi,Tauchen (1992)也采用了这一方法。
表1:上证A 股综合指数收益率与交易量指标的描述性统计量统计量RV 1V 2V 3D T V 1D T V 2D T V 3R 1R 2R 3均值0.0305116.0416.481.450.000.000.000.12360.12250.0715标准差1.3582.4714.040.960.500.490.7725.9527.6326.69偏度0.6062.122.271.700.400.441.850.90.810.92峰度8.459.249.477.072.932.998.806.456.587.12分位数最小值−6.5426.602.500.30−1.15−1.17−1.41−92.44−120.3−124.0250%0.035390.6712.031.15−0.36−0.05−0.19−1.65−16.56−2.11最大值9.40626.89104.357.861.971.855.50154.3186.5188.2自相关系数ρ13.1092.4694.1090.5986.5484.3185.53−19.60−21.75−21.83ρ2−1.3387.2090.1784.2478.3575.4575.79−9.27−0.75−8.33ρ31.8483.3787.3679.7672.6668.9568.94−2.51−3.26−2.87ρ40.6380.1585.4475.9267.6863.4863.08−5.51−6.13−5.85ρ5−0.0576.3382.9671.7664.1659.9356.76−0.300.301.18ρ6−1.8974.0581.3368.5760.7356.2951.92−5.15−4.62−4.87ρ72.0472.9980.3366.7458.7154.1049.19−1.60−1.97−3.29ρ80.4272.5380.0266.2257.1052.5448.440.641.331.51ρ9−0.1571.9479.9065.6155.2950.5547.55−3.34−4.49−3.06ρ103.3371.5180.0165.2154.4049.9646.963.332.463.06B o x -P i e r c e Q 105.7610398.9811963.499212.737414.886583.796222.1993.49106.04108.47(0.835)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)数据来源：W i n d 数据库。
从2000年1月4日开始，到2006年12月22日结束，总共1678个交易日。
R 表示上证指数日收益率，单位为百分比(%)。
V i (i =1,2,3)表示三种成交量数据，分别为成交金额、成交量、换手率，他们的单位分别为百亿元人民币、万手、百分比(%)。
D T V i (i =1,2,3)是由对应的成交量指标去掉时间趋势后得到的数据，计算公式为：D T V i t =l o g (V i t )−(ˆαi +ˆβi t +ˆγi t 2),i =1,2;D T V 3t =V i t −(ˆα3+ˆβ3t +ˆγ3t 2)。
其他去除数据时间趋势的方法可以参考L o a n d W a n g (2001)。
R i (i =1,2,3)是各交易量指标的对数增长率，单位为百分比(%)，计算公式为：R i t =l o g (V i t )−l o g (V i t −1)。