摘要：本文运用时间序列分析方法，对大连大豆期货市场的价格收益、成交量及其波动性之间的关系进行了实证分析。结果表明，期货价格收益波动的条件方差对期货价格收益有直接的负影响;大豆期货存在杠杆效应;大豆期货成交量对期货价格收益的波动方差有负的影响，成交量对收益波动具有解释作用。
关键字：大豆期货 价格收益率 成交量 波动性
期货市场成交量与收益率及其波动性之间的关系长期以来是国外学者在期货领域研究的热点问题。价格的变动反映了市场对新信息的反应，成交量反映了投资者对新信息认同的差异程度，而波动性则反映了价格波动的剧烈程度。研究期货价格波动与成交量之间关系有助于了解期货市场的结构、市场信息传播的方式和速度，以及市场价格如何对信息做出反映。
一、文献综述
Clark(1973)最早对期货市场的价量关系进行研究用棉花期货数据，他发现总成交量和价格的平方存在正相关。
Schwartz(1990)等发现金融市场价格收益序列具有尖峰、肥尾的.特征，收益方差序列具有相关性、集群性和异方差性，价格收益与其波动方差之间通常存在非线性正相关关系。华仁海等(2003)分别分析了铜、铝和大豆期货的收益、成交量及其波动性之间关系。
本文将通过计算DEC的大豆期货的收益与成交量以及绝对收益与成交量之间的相关系数来揭示它们之间的相互联系，用EGARCH模型研究期货价格收益与其波动性之间的相互联系;EGARCH模型的方差方程中引入成交量，讨论成交量对期货价格收益波动方差的影响。
二、数据来源与处理
本文研究所用数据为大连商品成交所大豆每日期货价格收盘数据(收盘价、成交量)，研究的时间跨度为2009年1月5日至2009年12月31日一整年。每个期货合约都将在一定时间到期，为克服期货价格的不连续性，我们选取最近期月份的期货合约的收盘价格作为代表，在最近期期货合约最后成交日的下一个成交日，选择下一个最近期月份的期货合约的收盘价格作为代表，从而得到连续的数据。
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5 50 75 100 125 150 175 200 22501图1收益率的时间序列图由图1可知，收益率的波动在某些时间内较小，而在另一些时间内较大，这体现了金融数据的一个普遍特征——波动的集聚性。它说明大豆期货条件异方差存在序列相关性。EGARCH模型不仅可以反映过去残差的数量对波动的影响，而且可以说明正的残差和负的残差对波动的影响是否对称。而期货市场存在波动不对称现象或杠杆效应，即坏消息对波动的影响要大于好消息的影响，是一个不争的事实。因此为了研究期货市场的非对称条件波动的影响，我们用EGARCH模型来进行建模和分析。
三、实证分析
1、EGARCH模型titkrkkpi titiiqjtjtja??=?=?=?=+∑+∑+∑σεθσεσβσα111202ln()ln()||等式左边是条件方差的对数，这意味着杠杆影响是指数的。杠杆效应的存在能够通过θk<0的假设得到检验。只要θk≠0，冲击的影响就存在非对称性。如果θk>0，则表示非对称效应的主要效果是使得波动减小;反之，如果θk<0，则说明非对称效应的作用是使得波动加大。
2、大豆期货收益率与其波动方差之间的关联分析分别使用EGARCH(1，1)、EGARCH(1，0)、EGARCH(0，1)来模拟大豆期货价格收益率和其波动性之间的关系，比较结果，最后选择EGARCH(0，1)模型来对期货价格收益率、波动方差以及成交量之间的关联进行分析，结果见下表。
c1 a0θβ
Coef-7.04-0.41-0.06 0.96Prob.0 0 0.0053 0EGARCH(0，1)模型的结果发现：大豆对应的均值方程中方差的参数7.041c=?为负数且统计上显著，说明条件方差对条件收益有直接的负影响。大豆的杠杆因子θ=-0.06为负数但统计且显著，这说明存在杠杆效应，负冲击比正冲击产生更大的波动。
3、将成交量引入对期货价格收益与其波动方差之间的关联分析中我们选择成交量作为信息流的替代变量，在EGARCH模型的方差方程中加入成交量这个变量，结果见下表。
c1 a0θβγ
Coef-9.16-17.38-0.07-0.84-0.00014Prob.0.00 0.00 0.06 0.00 0.03我们发现，成交量的系数为-0.00014小于零且显著，因此可以判断期货价格波动与成交量之间并存在负相关的关系。对大豆期货来说，在条件方差方程中加入成交量后，条件方差方程中的持续性参数β有变化，说明成交量对收益波动具有解释作用。
