張 虹，林祥友

(成都理工大學(xué) 商學(xué)院，四川 成都 610059)

一、引言

自中國資本市場2010年4月16日正式推出滬深300股指期貨交易以來，已經(jīng)順利運行四年有余。在股指期貨市場的運行和發(fā)展過程中，其流動性、波動性、有效性的現(xiàn)實狀況如何?市場質(zhì)量受到哪些因素的影響?存在怎樣的變化趨勢?不同交易類型和交易者結(jié)構(gòu)對市場質(zhì)量的影響有何差異?這些都是股指期貨市場的各參與方都非常關(guān)注的問題，弄清這些問題，有助于更深刻認(rèn)識股指期貨市場微觀結(jié)構(gòu)，有助于股指期貨市場監(jiān)管者制定有效的監(jiān)管政策，交易者實施合理的交易策略，研究者尋找新鮮的研究命題。

二、文獻(xiàn)綜述

股指期貨市場質(zhì)量和價量關(guān)系的研究通常是交織在一起的，在這方面，國外學(xué)者已經(jīng)做了大量有益的嘗試?？úǚ?(Karpoff，1987)［1］、康奈爾 (Cornell，1981)［2］、格蘭麥提科斯和桑德斯 (Grammatikos＆ Saunders，1986)［3］、福斯特 (Foster，1995)［4］、蘭姆雷克斯和拉斯特勒 (Lamoureux ＆ Lastrape，1990)［5］、貝森賓得和瑟金 (Bessembinder＆ Seguin，1993)［6］、拉金納森和貝克爾 (Ragunathan ＆ Peker，1997)［7］、吉瑪 (Girma，2002)［8］、馬斯和瓦格納 (Marsh ＆ Wagner，2004)［9］、穆巴瑞克和喬維德(Mubarik＆ Javid，2009)［10］采用不同方法對期貨的價格波動與交易量的關(guān)系進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，期貨價格波動與交易量之間是呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，且不可預(yù)期交易量對期貨價格波動的影響比可預(yù)期交易量對期貨價格波動的影響要大得多。也有少數(shù)研究者，如麥卡瑟和納詹 (McCarthy＆ Najand，1993)［11］、諾布辛等(Nowbutsing et al.，2009)［12］的研究發(fā)現(xiàn)，期貨價格收益率 (波動率)與交易量之間不存在相關(guān)關(guān)系，或者至少二者之間的關(guān)系并不明顯。

國內(nèi)學(xué)者也對期貨市場質(zhì)量和價量關(guān)系進(jìn)行了大量研究，華仁海等［13］(2002a)、華仁海和仲偉?。?4］(2002b)、華仁海和仲偉俊［15］(2003)利用相關(guān)分析、VAR模型、Granger因果檢驗、GARCH模型對中國期貨市場價格波動與成交量之間的關(guān)系進(jìn)行了分析，結(jié)果表明交易量與絕對價格波動存在正相關(guān)，而與價格波動本身不相關(guān)，期貨價格收益與交易量之間不存在相關(guān)關(guān)系，絕對收益與交易量之間存在正相關(guān)關(guān)系。華仁海和仲偉?。?6］(2004)借助GARCH模型，分兩種情況研究了成交量和持倉量對股指期貨價格波動的影響，對中國期貨市場期貨價格波動與成交量和持倉量之間的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行了實證研究。周志明、唐元虎和施麗華［17］(2004)對期銅和期鋁兩個期貨合約收益率波動的研究表明，交易量與收益率波動之間的關(guān)系是正相關(guān)，持倉量與收益率波動之間的關(guān)系是負(fù)相關(guān)。田新民和沈小剛［18］(2005)考察了交易量與持倉量對日內(nèi)價格波動的影響，同時對預(yù)期和未預(yù)期交易量、預(yù)期和未預(yù)期持倉量對價格波動的影響進(jìn)行了量化分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)交易量與日內(nèi)價格波動之間存在正相關(guān)關(guān)系，持倉量與日內(nèi)價格波動之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，未預(yù)期交易量對價格波動的影響比預(yù)期交易量大，未預(yù)期持倉量對價格波動的影響比預(yù)期持倉量大。曾廷敏和林祥友等［19］(2013)將股指期貨的成交量分為預(yù)期成交量和非預(yù)期成交量，分別考察兩類成交量對市場波動性的影響，得出類似的研究結(jié)論。翟光磊［20］(2011)通過對橡膠期貨的量價關(guān)系實證分析得出結(jié)論，指出中國橡膠期貨收盤價、成交量和持倉量之間具有長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，收盤價是持倉量變化的格蘭杰原因，持倉量變化是成交量變化的格蘭杰原因，成交量變化是收盤價變化的格蘭杰原因。代宏霞等［21］(2013)將股指期貨交易分為開倉交易、平倉交易和換手交易三種類型，采用一定方法間接考察了各種交易類型對期貨市場波動性影響的差異性。林祥友和甘雨婕［22］(2013)還將股指期貨的交易類型分為開倉交易、平倉交易和換手交易，間接考察了各交易類型的交易量對流動性影響的差異性。作為股指期貨市場質(zhì)量的一個組成部分，研究成交量、持倉量影響股指期貨定價效率的文獻(xiàn)還較少見到，林祥友和代宏霞［23］(2013)研究了股指期貨主力合約轉(zhuǎn)換前后的市場有效性的差異。

綜觀股指期貨的市場質(zhì)量和價量關(guān)系的研究，對交易量的考察，一種方法是直接考察交易量與收益率、波動率的關(guān)系，另一種方法是對交易量進(jìn)行細(xì)分，比如貝森賓得和瑟金［6］、拉金納森和貝克爾［7］、周志明等［16］(2004)、田新民和沈小剛［18］(2005)、曾廷敏等［19］(2013)將交易量細(xì)分為可預(yù)期交易量和不可預(yù)期交易量來進(jìn)行研究其與波動率之間的關(guān)系、華仁海和仲偉?。?4］(2002)、曾廷敏等［19］(2013)分別考察了交易量和相對交易量對波動率的影響、代宏霞等［21］(2013)、林祥友和甘雨婕［22］(2013)則間接考察了開倉交易量、平倉交易量和換手交易量等對市場波動性和流動性的不同影響，從而獲得期貨價量關(guān)系的更全面更準(zhǔn)確信息。

基于相關(guān)研究文獻(xiàn)的啟示，結(jié)合交易量細(xì)分的可行性和可靠性，本研究首先按照構(gòu)建的分解規(guī)則將股指期貨1分鐘高頻數(shù)據(jù)中的1分鐘交易量直接分解為1分鐘開倉交易量、1分鐘平倉交易量和1分鐘換手交易量，然后匯總計算每一交易日的日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量，并采用一定的指標(biāo)測度股指期貨的定價效率，分別研究交易量、開倉交易量、平倉交易量、換手交易量對股指期貨定價效率的不同影響，進(jìn)而深入分析不同交易類型和不同交易者行為對股指期貨市場定價效率的不同影響，深刻認(rèn)識股指期貨市場微觀結(jié)構(gòu)，針對性地對交易者行為進(jìn)行分析和引導(dǎo)。

三、交易量分解的基本原理

股指期貨的交易是基于交易雙方達(dá)成的共同意愿完成的，根據(jù)交易雙方的地位和意圖，可以將其交易類型劃分為開倉交易、平倉交易和換手交易。開倉交易是交易雙方都以開倉為意圖的交易，交易的一方是買入開倉，另一方是賣出開倉，完成1個單位的開倉交易的結(jié)果是成交量和持倉量同時增加1個單位，此類交易通常發(fā)生在某一股指期貨合約的新手之間。平倉交易是買賣雙方都以平倉為意圖的交易，交易雙方的一方是買入平倉，另一方是賣出平倉，完成1個單位的平倉交易的結(jié)果是成交量增加1個單位，持倉量減少1個單位，此類交易通常發(fā)生在某一股指期貨合約的老手之間。換手交易又分為多頭換手交易和空頭換手交易，多頭換手交易是原來持有多頭的投資者賣出平倉，新的投資者買入開倉;空頭換手交易是原來持有空頭的投資者買入平倉，新的投資者賣出開倉。完成1個單位的換手交易的結(jié)果是成交量增加1個單位，持倉量保持不變，此類交易通常發(fā)生在某一股指期貨合約的新手和老手之間。股指期貨交易者的不同交易類型會對市場的成交量和持倉量產(chǎn)生不同的影響，成交量和持倉量的這一相互關(guān)系和變化規(guī)律為交易量的細(xì)分提供了理論基礎(chǔ)。

在股指期貨的季月合約漫長的非主力合約期間，通過對其1分鐘高頻交易數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察后發(fā)現(xiàn)，在多數(shù)1分鐘的交易時段里實現(xiàn)的交易量都很少，有時甚至在1分鐘內(nèi)只實現(xiàn)了1個單位或者0個單位的交易量。而在其主力合約期間，每個1分鐘的交易時段里實現(xiàn)的交易量則比較多，可以達(dá)到幾十甚至幾百個單位的交易量。因此，本文選取股指期貨合約在其非主力合約期的交易時段作為研究對象，根據(jù)前述不同交易類型中成交量和持倉量之間的不同關(guān)系特征，便捷而可靠地將1分鐘內(nèi)實現(xiàn)的交易量分解為開倉交易量、平倉交易量和換手交易量。交易量分解的基本原理如表1所示。

表1 股指期貨交易量分解的基本規(guī)則

進(jìn)行交易量分解的基本步驟為:首先，將股指期貨合約1分鐘交易量超過4個單位的對應(yīng)數(shù)據(jù)全部進(jìn)行刪除，而將1分鐘交易量在4個單位以內(nèi)的對應(yīng)數(shù)據(jù)暫時保留;其次，根據(jù)交易量和持倉量增量之間的關(guān)系，按照表1的分解規(guī)則對1分鐘交易量進(jìn)行分解，將1分鐘交易量分解成1分鐘開倉交易量、1分鐘平倉交易量和1分鐘換手交易量;再次，根據(jù)分解結(jié)果的確定性，保留分解結(jié)果確定的對應(yīng)數(shù)據(jù)，刪除分解結(jié)果不確定的對應(yīng)數(shù)據(jù)，具體來講，當(dāng)分解結(jié)果是唯一的，對應(yīng)數(shù)據(jù)保留;當(dāng)分解結(jié)果有兩種及兩種以上而不確定時，對應(yīng)的數(shù)據(jù)刪除，剩下的即是對1分鐘交易量進(jìn)行了可靠分解得到的數(shù)據(jù);最后，以各個交易日為時間單位，將1分鐘開倉交易量、1分鐘平倉交易量、1分鐘換手交易量分別匯總為日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量。

依據(jù)上述分解步驟和分解規(guī)則，某一1分鐘交易時段的交易量數(shù)據(jù)就可靠地分解為1分鐘開倉交易量、1分鐘平倉交易量和1分鐘換手交易量三類交易量數(shù)據(jù);再按照交易日進(jìn)行匯總，就得到股指期貨的日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量，為后文研究不同類型分解交易量對市場定價效率的不同影響奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

四、分解交易量對定價效率的影響

本部分基于交易量分解的結(jié)果，采用一定方法分析不同分解交易量對市場定價效率的不同影響。實證檢驗是基于滬深300股指期貨合約IF1212自2012年4月23日至2012年8月18日期間的1分鐘高頻價量數(shù)據(jù)，以及按照前述規(guī)則分解出的1分鐘分解交易量和日分解交易量。

(一)相關(guān)變量定義

1.交易量TV為日交易量，LnTV為對日交易量的原始數(shù)據(jù)取自然對數(shù)。2.開倉交易量

OPTV為從1分鐘交易量分解出來的1分鐘開倉交易量，并按交易日匯總的日開倉交易量。LnOPTV為日開倉交易量的自然對數(shù)。

3.平倉交易量

CLPTV為從1分鐘交易量分解出來的1分鐘平倉交易量，并按交易日匯總的日平倉交易量。LnCLPTV為日平倉交易量的自然對數(shù)。

4.換手交易量

CHPTV為從1分鐘交易量分解出來的1分鐘換手交易量，并按交易日匯總的日換手交易量。LnCHPTV為日換手交易量的自然對數(shù)。

5.定價效率

哈斯布魯克和斯卡茨 (Hasbrouck＆Schartz，1988)［24］提出采用市場效率系數(shù) (Market Efficiency Coefficient，MEC)來度量市場的有效性或定價效率，MEC的基本表達(dá)式為:

式 (5)中，R2為股指期貨主力合約的兩期收益率，即兩個1分鐘的對數(shù)收益率;R1為股指期貨主力合約的單期收益率，即一個1分鐘的對數(shù)收益率;Var(R2)為R2的樣本方差;Var(R1)為R1的樣本方差。MEC的值越接近于1，表明市場的定價效率越高。

根據(jù)市場效率系數(shù)的含義，并不能夠通過直接比較市場效率系數(shù)MEC的大小來判斷股指期貨定價效率的高低，因此以市場效率系數(shù)MEC為基礎(chǔ)，本文進(jìn)一步構(gòu)建了直接反映股指期貨定價效率的正向指標(biāo)如式 (6)所示。

式 (6)中，Efficiency的值越大，表明股指期貨市場的有效性越強，定價效率越高;Efficiency的值越小，表明股指期貨市場的有效性越弱，定價效率越低。本文以1分鐘的價格數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)各個交易日里各交易1分鐘的收盤價數(shù)據(jù)分別計算出股指期貨合約IF1212每個交易日對應(yīng)的市場有效性 (定價效率)指標(biāo)Efficiency，并采用下述模型檢驗各類日分解交易量對定價效率的影響。

(二)檢驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建

考察滬深300股指期貨每個交易日內(nèi)的定價效率與日交易量、日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量之間的關(guān)系時，借鑒貝森賓得和瑟金［6］(Bessembinder＆Seguin，1993)的方法，分別建立如下模型1和模型2:

模型1:模型2:

式 (7)的模型1用于考察未分解日交易量對市場有效性 (定價效率)的影響，式 (8)的模型2用于考察各類日分解交易量包括日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量對市場有效性 (定價效率)的影響，Efficiency為股指期貨有效性 (定價效率)的估計值，LnTV為日交易量的自然對數(shù)，LnOPTV為日開倉交易量的自然對數(shù)，LnCLPTV為日平倉交易量的自然對數(shù)，LnCHPTV為日換手交易量的自然對數(shù)。

(三)變量的描述性統(tǒng)計

在對股指期貨進(jìn)行實證分析之前，首先對股指期貨合約IF1212的日有效性 (定價效率)、日交易量、日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 股指期貨合約IF1212價量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

由表2可知，從偏度分析，日有效性、日交易量、日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量的偏度都為正，存在一個右尾，即呈右偏。從峰度分析，只有有效性的峰度大于3，呈現(xiàn)明顯的尖峰特征;日交易量、日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量的峰度均小于3，尖峰特征并不明顯。從正態(tài)性分析，日有效性的JB統(tǒng)計量的值較大，數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布;其余數(shù)據(jù)的JB統(tǒng)計量的值較小，呈現(xiàn)一定正態(tài)性特征。平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果表明，日有效性和日平倉交易量是平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)則不平穩(wěn)，數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果為進(jìn)一步的實證分析奠定了基礎(chǔ)。

(四)分解交易量對定價效率的影響

利用1分鐘交易量數(shù)據(jù)，將1分鐘開倉交易量、1分鐘平倉交易量、1分鐘換手交易量數(shù)據(jù)分解出來，然后按照交易日將每類分解交易量進(jìn)行匯總，得到各類分解交易量的日數(shù)據(jù);根據(jù)1分鐘的價格數(shù)據(jù)，估計每個交易日的有效性 (定價效率)指標(biāo);采用模型1檢驗日交易量對市場有效性 (定價效率)的影響，采用模型2檢驗日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量等分解交易量對市場有效性 (定價效率)的影響，估計結(jié)果如表3所示。

表3 各類交易量對定價效率的影響

由表3做出如下分析:

根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，確定模型1的最優(yōu)滯后期數(shù)為3，且只有滯后3期的滯后項的系數(shù)較為顯著，表明有效性自身的3期滯后項對其自身影響比較顯著;參數(shù)α1為2.580009，為正值，顯著性水平為0.05，表明交易量對市場的有效性 (定價效率)存在比較顯著的正向影響，交易量越大，股指期貨市場有效性越強，定價效率越高。

根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，確定模型2的最優(yōu)滯后期數(shù)為3，且只有滯后3期的滯后項的系數(shù)較為顯著，表明有效性自身的3期滯后項對其自身影響比較顯著;參數(shù)α2為0.579712，為正值，顯著性水平為0.1，表明開倉交易量對市場的有效性存在比較顯著的正向影響;參數(shù)β2為1.175803，為正值，顯著性水平為0.1，表明平倉交易量對市場的有效性存在比較顯著的正向影響;參數(shù)γ2為1.020150，為正值，顯著性水平為0.1，表明換手交易量對市場的有效性存在比較顯著的正向影響。綜上所述，不同分解交易量對市場有效性 (定價效率)都存在著顯著的正向影響，影響程度的強弱順序依次是平倉交易量、換手交易量、開倉交易量。

比較模型1和模型2的估計結(jié)果，模型1的可決系數(shù)R2值為0.177794，模型2的可決系數(shù)R2值為0.178010，可見，分解交易量包括開倉交易量、平倉交易量、換手交易量共同對有效性的解釋力稍微強于未分解交易量單獨對有效性的解釋力，表明分解交易量包含了能夠解釋市場有效性 (定價效率)的增量信息，進(jìn)行交易量的這種分解不僅是可行的，也是很有必要的。

五、結(jié)論與啟示

以滬深300股指期貨合約IF1212在2012年4月23日～2012年8月18日期間的1分鐘高頻數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，按照一定的分解規(guī)則，將每個交易單位1分鐘內(nèi)的交易量分解為1分鐘開倉交易量、1分鐘平倉交易量和1分鐘換手交易量，然后按交易日匯總成日開倉交易量、日平倉交易量和日換手交易量，研究股指期貨的日交易量和日分解交易量對市場有效性 (定價效率)影響的差異性，得到以下結(jié)論和啟示。

第一，股指期貨的三類分解交易量之間存在較大的差異性。根據(jù)交易量分解的結(jié)果可知，1分鐘開倉交易量、1分鐘平倉交易量、1分鐘換手交易量的變動規(guī)律存在很大差異性，換手交易量的均值最大，開倉交易量的均值第二，平倉交易量的均值最小。三者之間此消彼長，共同構(gòu)成了某一交易單位即1分鐘內(nèi)和1日內(nèi)的交易量。

第二，股指期貨三類分解交易量對定價效率的影響程度存在較大的差異性。日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量對市場有效性和定價效率都存在正向影響，但是一個單位的各類分解交易量對定價效率影響的程度存在較大差異，其影響程度由強到弱的順序依次是平倉交易量、換手交易量和開倉交易量。

第三，股指期貨三類分解交易量共同對定價效率的解釋能力強于未分解交易量單獨對定價效率的解釋能力。基于完全相同區(qū)間的變量數(shù)據(jù)，比較模型1的可決系數(shù)R2和模型2的可決系數(shù)R2可知，日開倉交易量、日平倉交易量、日換手交易量等三類分解交易量共同對定價效率的解釋力強于未交易量單獨對定價效率的解釋力，當(dāng)然其解釋力只是稍微偏強，但足以表明對交易量的這種分解是有意義的。

第四，將股指期貨交易量分解為開倉交易量、平倉交易量和換手交易量對股指期貨市場的監(jiān)管、交易和研究具有重要的借鑒意義和參考價值?？梢猿趼越⑷缦聦?yīng)關(guān)系，在股指期貨市場中，開倉交易通常發(fā)生在某一股指期貨合約的新手雙方之間，平倉交易通常發(fā)生在老手雙方之間，換手交易通常發(fā)生在新手和老手之間，期貨合約的老手交易者在交易時，買賣雙方都比較了解和熟悉某一期貨合約，買賣雙方的交易行為對該期貨合約的定價效率的提高就會產(chǎn)生比較大的正面影響。因此導(dǎo)致各類分解交易量對定價效率的影響程度強弱的順序依次為平倉交易、換手交易、開倉交易。當(dāng)然，市場監(jiān)管者和交易者也可以根據(jù)市場定價效率的變化情況反過來推測交易類型和交易者的構(gòu)成，市場定價效率增強，意味著平倉交易量在增加，更多老手在參與交易;市場定價效率減弱，意味著開倉交易量在增加，更多新手在參與交易。這些研究結(jié)論可以作為股指期貨市場的監(jiān)管者制定監(jiān)管政策和交易者選擇交易策略的重要借鑒與參考。

［1］Karpoff J M.The Relationship between Price Changes and Trading Volume:A Survey［J］.Journal of Financial and Quantitative Analysis，1987，(22):109 －126.

［2］Cornell B.The Relation between Volume and Price Variability in Futures Markets［J］.Journal of Futures Markets，1981，(1):302 －316.

［3］Grammatikos T，Sauders A.Futures Price Variability:A Test of Maturity and Volume Effect［J］，Journal of Business，1986，(59):319－330.

［4］Foster A J.Volume － Volatility Relation for Crude Oil Futures Markets［J］.Journal of Futures Markets，1995，(15):929 － 951.

［5］Lamoureux C，Lastrapes W.Heteroskedasticity in Stock Return Data:Volume versus GARCH Effect.［J］.Journal of Finance，1990，(45):221－229.

［6］Bessembinder H，Seguin P J.Price Volatility，Trading Volume，and Market Depth:Evidence from Futures Market［J］.Journal of Financial and Quantitative Analysis，1993，(28):21 －39.

［7］Ragunathan V，Peker A.Price Volatility，Trading Volume，and Market Depth:Evidence from theAustralia Future Markets［J］.Applied Financial Economics，1997，(7):447 －454.

［8］Girma P B，Mougoue M.An Empirical Examination of the Relation between Futures Spreads Volatility ，Volume，and Open Interest［J］.Journal of Futures Markets，2002，(22):1083 －1102.

［9］Terry A，Marsh，Niklas Wagner.Return － Volume Dependence and Extremes in International Equity Markets［R］.Haas School of Business，UC Berkeley，2004，RPF －293.

［10］Mubarik，Javid.Relationship between Stock Return，Trading Volume and Volatility:Evidence from Pakistani Stock Market［J］.Asia Pacific Journal of Finance and Banking Research，2009，3(3):1 －17.

［11］McCarthy J，Najand M.State Space Modeling of Price and Volume Dependence:Evidence from Currency Futures［J］.Journal of Futures Markets，1993，(13):335 －344.

［12］Nowbustsing，Naregadu.Returns，Trading Volume and the Volatility in the Stock Market of Mauritius［J］.African Journal of Accounting，Economics，F(xiàn)inance and Banking Research，2009，5(5):1 －36.

［13］華仁海，仲偉俊.對上海期貨交易所金屬銅量價關(guān)系的實證分析［J］.統(tǒng)計研究，2002，(8):71－73.

［14］華仁海，仲偉俊.對中國期貨市場價量關(guān)系的實證研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2002，(6):119－121.

［15］華仁海，仲偉俊.中國期貨市場期貨價格收益、交易量、波動性關(guān)系的動態(tài)分析［J］.統(tǒng)計研究，2003，(7):25－30.

［16］華仁海，仲偉俊.中國期貨市場期貨價格波動與成交量和空盤量動態(tài)關(guān)系的實證分析［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2004，(7):123－132.

［17］周志明，唐元虎，施麗華.中國期市收益率波動與交易量和持倉量關(guān)系的實證研究［J］.上海交通大學(xué)學(xué)報，2004，(3):368－372.

［18］田新民，沈小剛.基于交易量和持倉量的期貨日內(nèi)價格波動研究［J］.經(jīng)濟與管理研究，2005，(7):78－80.

［19］曾廷敏，林祥友，王勇.滬深300股指期貨動態(tài)價量關(guān)系研究［J］.西部論壇，2013，(6):96－102.

［20］翟光磊.橡膠期貨價格和交易量、持倉量的相關(guān)性分析［J］.金融經(jīng)濟，2011，(18):75－77.

［21］代宏霞，臧旻，林祥友.股指期貨不同交易類型對價格波動影響的差異性研究［J］.投資研究，2013，(6):105－114.

［22］林祥友，甘雨婕.基于高頻數(shù)據(jù)的股指期貨動態(tài)價量關(guān)系研究［J］.經(jīng)濟與管理評論，2014，(2):121－129.

［23］林祥友，代宏霞.股指期貨主力合約轉(zhuǎn)換前后的市場有效性研究［J］.重慶工商大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2013，(5):9－15.

［24］Hasbrouck J，R A Schwartz.Liquidity and Execution Cost in Equity Markets［J］.Journal of Portfolio Management，1988，(14):10 － 16.