價量關係理論之文獻

本節將探討價量關係理論文獻，主要介紹的假說或模型包括：混合分配假說、價 量不對稱假說、序列資訊傳遞模型及交易動機說。

一、混合分配假說(Mixture of Distribution Hypothesis)

混合分配假說對股票報酬率變動與成交量間的正相關提出新的解釋，它將價與量 視為兩個獨立變數，並以聯合機率分配來表示。投資人會隨著新資訊到達與預期價格 變化去調整交易，此時價格和交易量同時反應新資訊而改變，此即混合分配假說。

Clark (1973)認為每日的價格變動是m個(m為隨機變數)日內價格變動的總合，當 m固定時，依據中央極限定理，每日價格變動之分配將近似常態分配，而其變異與m 成正比關係。但若m為一隨機變數時，中央極限定理將不適用，因此價格變動之分配 依附於m的分配。Clark指出m可視為訊息到達市場的數量，因此，價格變動可視為訊 息到達市場速度的遞增函數，而交易量同樣也是訊息到達市場速度的遞增函數，所以 價格變動的絕對值與交易量之間存在正向關係。

Epps and Epps (1976)認為價格變化是由不同變異數分配所組成，而價格變化的變 異數是取決於成交量，所以價格變動可視為以成交量作為混合變數的混合分配。當新 資訊進入市場後，投資人會重新思考他們心中的保留價格，心中保留價格高於市價的 投資人，會向心中保留價格低於市價的投資人購買資產，直到每個人心中保留價格等 於新市價為止。此外，新資訊與成交量可用來衡量投資者間不一致的程度，當看法差 異程度越大時，價格變動幅度越大，成交量也越大，顯示價格變動的絕對值與成交量 有正相關。由於成交量可以衡量投資者間的不一致，因此混合分配模型主張量先價行

之後Tauchen and Pitts (1983)根據此假說提出一般化模型，發現每日價格變動的變 異數與交易量的平均數均為每日訊息到達速度的正向函數。價格變動的變異數隨交易 人數的增加而減少，而交易量的平均數則隨交易人數的增加而增加。當交易人數固定 時，價格變動的平方項與交易量的共變異數為正函數，所以價格變動與交易量有正相 關。Harris (1986)認為各股票m的分配雖不全然相同，但價格變動與交易量仍呈正相 關，乃因價格和交易量兩者同時因新資訊而改變。

二、價量不對稱假說(Asymmetric Volume-Price Change Hypothesis)

Epps (1975)提出了另一個模型，以兩參數組合選擇模型(Two-parameter Portfolio Selection Model)為架構，假設市場投資者是由多頭者(bulls)及空頭者(bears)所組成，

多頭者只對正面訊息有反應，空頭者只對負面訊息有反應。重大訊息會使兩群投資者 產生變化，但若只是小消息，則只有一方會產生變化，對另一方沒影響。因此，若是 新的正面小消息進入市場，只有多頭者會產生反應，使市場需求增加，故市場需求曲 線將變得更陡。根據此定義，可分別導出市場需求曲線(多頭者需求價格所組成)及供 給曲線(空頭者供給價格所組成)。Epps根據假設進行模擬，發現多頭市場需求函數斜 率的絕對值大於空頭市場需求函數斜率的絕對值，因此得到成交量與價格變動有正相 關之結論。

Karpoff (1988)認為放空成本存在下，造成投資人交易量受到限制，價格上漲時的 成交量相對比價格下跌時大，因此導出價量的不對稱性，支持交易量與價格變動呈正 相關。

三、序列資訊傳遞模型(Sequential Information Arrival Model；以下簡稱SIAM) Copeland (1976)針對市場上單一資訊對價量的影響，提出序列資訊傳遞模型。此 模型假設：(1)當一個新資訊產生時，只有一個交易者會接收到，且會影響他對未來 的看法，樂觀者其需求曲線向上移動δ單位，悲觀者則下降δ單位，δ的大小則視該資 訊的影響程度而定。(2)未收到資訊的投資人，不能從已獲資訊投資人的交易行為中，

推測資訊內容。(3)資訊傳遞過程為隨機的，當市場所有投資人均獲得訊息後，才會 產生均衡價格。(4)無資訊成本、交易成本，市場禁止賣空。

Copeland根據上述假設進行模擬，假設共有M個投資人，其中有N個樂觀者，(M-N) 個悲觀者，研究發現當所有投資人同為樂觀者或悲觀者時，成交量最大；當市場同時

存有樂觀者與悲觀者，且交易量又為最小時，股價變動絕對值亦為最小，但會隨交易 量增加而升高，由此發現價格變動的絕對值與成交量呈正相關。此外，Copeland的研 究發現，股市價量間存有雙向因果關係，因此透過序列資訊傳遞過程，使價量關係互 為影響，落後期交易量對當期的股價有預測能力，同樣地，落後期股價對當期的成交 量也具有預測能力。

Jennings and Barry (1984)則擴充SIAM模型，允許資訊靈通交易者(informed traders) 進行投機性交易，投機過程將使價格對新資訊的反應速度更快，但對於交易量的影響 卻是含糊不清。就交易者而言，其模型隱含交易量與價格變動呈正相關，但若以較長 的樣本期間來進行衡量，則此關係將趨於模糊。

四、交易動機說

Lakonishok and Smidt (1989)提出課稅是否影響股價變動與成交量關係的交易動 機說，他們認為投資者的交易動機可分為兩種，一是與稅賦有關，另一個則是與稅賦 無關。

與稅賦相關的交易動機和何時實現資本利得及資本損失的最佳時機有關，由於投 資者為了避免資本利得稅，會延後實現資本利得，並在會計年度結束前賣出價格下跌 的股票作為實現資本損失，此節稅行為產生了交易的動機，使得過去的股票價格變動 會影響當期的成交量，因此，在與稅賦有關的交易動機下，價量呈現負向的動態關係。

與 稅 賦 無 關 的 交 易 動 機 如 窗 飾 效 果(window-dressing) 、 反 向 操 作 (contrarian strategy)，大企業效果(large company effect)與投資組合重整(portfolio rebalancing)等。

窗飾效果是指在會計年度終了前，為了美化財務報表，基金經理人會在年底出售績效 欠佳的股票，同時買進績效較佳的股票，以窗飾其投資組合，進而吸引大量投資人投 入更多資金，因此過去價格與成交量產生因果關係。反向操作是投資人的一種預期心 理因素，由於股價往往有過度反應現象(overreaction)，造成股價的不合理，因此，投 資人可以藉由買入超跌股票，以待價格反彈時獲利，或是賣出超漲的股票，以避免被 套牢。大企業效果是指公司股價上漲時會受到市場投資人較多的注意，進而影響成交 量，因此價格與成交量有正相關。投資組合重整是指散戶無法建立市場投資組合，因 此當散戶手中某一支股票價格大幅上漲，便會賣掉一些該股，以確保手中持股的風險 能分散，這也是過去股價能影響目前成交量的原因之一。所以 Lakonishok and Smidt 認為交易動機與稅賦無關時，價量呈現正向的動態關係。