第 34卷 第 3期 2010年 6月
中
国
钼
业
CH I MOLYBDENU I NA M NDUSTRY
Vol134 No13 June 2010
中国钼业证券市场分化现象的思考
方 兰, 沈 镭
100101) (中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 摘
要: 对 2010年 1季度中国钼业证券市场价 格与成交 量的动 态关系 进行了 深入分 析, 研 究结果 表明: 中国 钼业
证券市场已呈现出了明显分化的运行态势, 金钼股份在市场资本风险配置方面体现出了更高的效率. 关键词: 钼业; 证券; 市场效率 中图分类号: F830 91 . 文献标识码: A 文章编号 : 1006- 2602( 2010) 03- 0049- 05
RE SEARCH ON POLAR IZAT ION O F CH INA M OLYBDENUM STOCK M ARK ET FANG Lan S EN Le i , H ( Institute of Geograph ic Sc iences and Natura l Resources Research ( IGSNRR ), CAS, Be ijing 100101 China) , A bstra ct Th is paper led the in- depth analysis of the dyna ic relat ionship bet een m arket prices and trad ing vol2 : m w ume of Ch in a s molybdenum stock marke, and the research resu lts sho tha: Ch in a s molybdenum stock market ' t w t ' has sho a clear d ifferent iation of runn in g posture and the JI MUGUFEN reflects a h igher effic iency in capital wn , N risk allocation . K ey words molybdenum industry stock market effic iency : ; ; 在实际证券市场中, 证券成交价与成交量是市 场行为最基本的表现.过去和现在的成交价与成交 量体现了过去和现在的市场行为, 进一步而言, 在某 一时点上的成交价与成交量反映的是买卖双方在这 一时点上共同的市场行为, 双方达到了暂时均衡, 这 种暂时均衡将随时间变化而变.先前研究 已由市 场效率及成熟度, 汇率影响因子, 实物市场 影响因 子, 货币供应影响因子等宏观角度对中国钼业证券 市场进行了较为详细的探讨, 本文遂进一步着眼于 证券成交量价关系自微观角度对中国钼业证券市场 开展定期量化研究, 在一定程度上有利于提高决策 的前瞻性与科学性. 2010年 1季度, 中国钼业证券市场中金钼股份 与洛阳钼业价格波动较为频繁 (图 1 图 2), 虽联合 , 研究数据样本区间内, 二股收盘价 P JM 及 P LMHK 基本 维持了大致相似的走势 (图 3 图 5), 但成交量 VJM , 及 V H K起伏颇为剧烈 (图 4 图 6), 尤其是 金钼股 , LM 份, 其成交量 V 与其日 K 线走势折点出现了有趣 JM 的呼应现象. 证券市场 中, 投资人 关注 的 焦点 问题 只有 两 个 ) ) ) 收益和风险, 即在追求收益最大化的同时对 风险有意进行控制, 回避或转嫁, 这种频繁操作往往 会引发市场波动.采用单位价格成交量这一常用指 标将此 细节 放大, 即 设定 D J = V JM / ( $P JM / PJ ), M M DLMHK = V LMH K / ( $P LMHK /PLMH K ), 分别代表金钼股份 与洛阳钼业价格变动一个百分比单位时所产生的成 交量, 可以直观地看出, 洛阳钼业单 位价格成交量 DLMHK 极值点比金钼股份单位价格成交量 D J 更多, M 且波幅更大.来自长 江证券等公司 的实证结果表 明, 单位价格成交量的绝对值较大时, 投资者分歧较 小, 此时证券价格较稳定, 遇到阻力后将自然回落, 遇到支撑后则会自然上涨, 而单位价格成交量的绝 对值较小时, 投资者分歧较大, 证券价格较不稳定, 这既是风险也是机遇.因此, 洛阳钼业与金钼股份 运行存在显著的差异.前者价格较为稳定, 受游资 影响较小, 但其冲破阻力或跌破支撑的可能性也相 应较小, 投资风险与投资收益较低; 后者价格较不稳 定, 受游资影响较大, 但其上涨及下跌空间也相应较 大, 投资风险与投资收益较高. 以金钼股份收盘价 P JM 与成交量 VJM 及洛阳钼 业收盘价 P LMHK 与成交量 V H K 分别构建计量模型, LM 可更清晰地证明这一观点. 长期以来, 预测经济运行时间序列的理论与方 法层出不穷, 本文根据数据特性引入适宜的经典模

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