权证是一种金融衍生品,投资者付出权利金购买后,有权利(而非义务)在某一特定期间(或特定时点)按约定价格向发行人购买或者出售标的证券。收益率和换手率作为权证的两个基础变量,以往研究从静态角度探讨收益率和换手率之间关系,很显然这种研究有一定局限性,为了进一步探索它们之间关系,需要从动态角度,即从时间变动角度进行分析。若相关性涉及了时间上的变动,仅纯粹计算样本相关系数是不适当的,因为如此计算的相关系数忽略了条件相关系数可能具有的随时间变动信息。基于上述原因,本文的研究工作主要有以下三个方面:(1)本文首先总结以往对收益率和换手率的两者之间联系的不足之处,以往对收益率和换手率之间的研究主要采用严格的线性格兰杰因果检验,由于他们把收益率和换手率分别作为外生变量,所以其检验结果存在单方向的格兰杰原因,本文采用了二元格兰杰因果关系检验,得出换手率和收益率这两者之间的相互联动,互为因果的关系。(2)以往的研究一般是把换手率作为收益率的外生变量,或者引进其他变量进行阐述。这种方法不能反映换手率和收益率这两者之间的相互联动,互为因果的关系。本文通过建立一个二元的GARCH(1,1)模型,把交易率和换手率作为GARCH(1,1)模型的内生变量,充分研究两者之间的相互联动关系。(3)多元GARCH模型考虑了交易率和换手率之间的相互关系的基础上,引进动态的GARCH模型(即DCC-GARCH模型),把残差的时变性考虑进来,对基本GARCH模型的预测结果进行修正,DCC-GARCH(1,1)模型更能反映收益率和换手率的趋势变化。本文主要结论有:(1)权证的交易率与换手率之间是相互联动关系,并不是以往定性分析的正相关的关系。(2)多元GARCH模型完全基于金融时间序列数据的低位振荡,高位徘徊(即条件异方差现象)的特征上,多元GARCH能很好的处理金融时间序列之间的相关关系。(3)相对于初始的二元GARCH模型,DCC-GARCH模型有它优越之处,它把条件异方差的时变性考虑进来,跟静态的GARCH模型相比,它对相关程度上的描述,以及估计值的预测方面会做得好一点。