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我国股市量价关系的结构突变研究——基于分位数回归模型的分析
摘要：
随着中国股市的不断发展，量价关系成为了一个重要的研究领域。本文基于分位数回归模型，从量价数据的角度分析了我国股市量价关系的结构突变。研究结果表明，随着股市发展的不断深化，股票价格波动越来越受到趋势调整的影响，而不是短期交易的波动。同时，股市流动性的增加也加强了股票价格的趋势特性。文章希望通过这些结果提供一些有价值的实践建议，帮助投资者更好地理解我国股市量价关系的变化。
关键词：股市量价关系；分位数回归模型；结构突变
引言：
随着我国股市的不断发展，市场参与者对于市场的了解和理解越来越深入，其中量价关系的研究成为一个重要的领域。量价关系作为股市的基础反应规律，可以帮助投资者更好地理解市场波动和行情变化。不同阶段的股市，不仅量价关系的规律不同，而且在财务、政治、社会等多方面都有很大的差异。因此，对于量价关系的研究应注重不同时期的差异，切实探讨股市量价关系满足怎样的条件和规律。
本文基于分位数回归模型，对我国股市的量价关系进行了分析。文章从量价数据的角度，探讨了我国股市量价关系的结构突变，并且在此基础上提供了一些有价值的实践建议。
一、文献综述
量价关系是股市中一个非常重要的概念。早期的股票价格理论强调股票价格与公司基本面的关系，即基本面越好，股票价格越高。但是随着市场化程度的不断提高，理性投资和技术分析成为了主流。量价关系理论认为，股票价格的变化受到市场供需关系的影响，或是由于大量交易工具或交易策略的出现产生波动。因此，量价关系是股票价格波动的重要判断依据，不仅可以为微观和宏观策略分析提供帮助，也可以为投资者提供有效的交易建议。研究量价关系的方法和技术随着市场变化而不断演变。早期是股市量价理论的提出，在此基础上发展出了一些技术分析方法，如平均线理论、相对强弱指数等。后来，由于量价关系的模式复杂多变，传统的技术分析方法越来越难以应对，因此一些新兴技术分析方法得到了发展和应用，如分形理论、混沌理论、奇点理论等。为了解决量价关系在不同市场条件和时间段中的表现情况，研究者逐渐发展出了基于回归模型的分位数回归模型。
二、数据和方法
本文所选取的数据集是上证指数（600000.SH），时间范围是2010年1月1日至2019年12月31日共计2506个交易日。数据包括每日开盘价（open）、最高价（high）、最低价（low）、收盘价（close）、成交量（volume）和成交金额（amount）等6个变量。本文采用分位数回归模型（QREG）对股票价格的决定因素进行分析，该模型可以在不同分位数下进行回归，从而比其他回归模型更具弹性。本文采用了1%、5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%和99%的分位数，从而能够对极值分布进行更好的建模。本次实证分析采用STATA16.0软件环境进行操作。
三、结论与分析
本文使用分位数回归模型对上证指数的股票价格进行了分析。研究发现，在不同的分位数下，量价关系的特征不尽相同。首先，股市价格的波动越来越可能受到趋势调整的影响，而不是短期交易的波动。其次，股市流动性的增加也加强了股票价格的趋势特性。
我们可以通过两种方法来解释这个结论。第一，随着中国资本市场的不断发展，资本市场流动性的增加是激增波动性的主要原因之一。随着资本流动性的增加，投资者可以更快地在市场中买卖股票，这将导致短期价格波动的增加。但是随着资本市场的不断深化，这种情况正在发生变化。
第二，股市中的多主体交互和个人异质性决定了股票价格的决策过程复杂多变。短期投资者通常会更关注股票价格的短期表现，而长期投资者则会更关注公司的基本面。当股票价格在较短时间内大幅波动时，会导致投资者在股票交易中的决策错误，因为他们不能够准确地对股票价格进行评估和预测。因此，这种情况可能会导致股票价格的波动性上升。
在样本期间，我国股市不断反复震荡和市场分化。股市熔断、市值蒸发和流动性风险等一系列问题已经引起了投资者的重视。因此，本研究的发现对于投资者了解股市趋势、投资管理、制定投资策略有重要概念意义。同时，研究结果还为股市监管机构制定合理的市场监管和政策提供了有实际意义的理论依据。
四、结论与启示
总的来说，本文通过实证分析，探讨了我国股市量价关系的结构突变，得出了一些有价值的结论。在我国股市中，趋势特性的影响正在逐渐加强，而投机行为对价格变化的作用正在逐渐削弱。投资者在制定投资策略和决策时，需要更加重视持续趋势因素对股票价格的影响。因此，本文的研究结论对投资者制定投资决策和监管机构规制股市的准则都具有很大的参考价值。
同时，本文的研究发现股市资本流动性的增加和多主体交互的决策问题是引起市场波动的重要原因。因此，需要加强市场监管和投资者教育，采取适当的政策和措施维护市场稳定，提高投资者风险意识