以往关于股份影响因素的研究多集中在公司的经营状况与发展前景.近年来更注重于资本市场微观结构对股价的影响作用:信息的不对称,投资者的预期与交易制度等.成交量也成为关注的对象,将成交量和股价做为两个序列来研究,研究说明两者联系紧密,目前一种新的探索成交量在股票定价过程中所起作用的思路,即将成交量序列和股价序列两个序列构造成一个序列来研究,这个序列称为:基于成交量进程的股价序列.以前基于成交量进程的股价序列的研究中对成交量的提法都是比较笼统的,而实际上成交量的度量方法多种多样,不同的方法都导致了成交量序列的不同,不同的成交量序列又构造出不同的基于成交量进程的股价序列,那么这种不同的度量方法对于基于成交量进程股价序列的描述性统计、正态性检验、自相关性检验、平稳性和异方差检验,以及被模型拟合和预测的特性是否存在规律性的影响呢?这正是该文拟解决的问题.该论文可以分为三大部分,第一部分为第一、二章,综述以往研究中有关成交量与股价之间关系的理论和实证研究.第二部分为第三、四章,讨论不同的度量方法的成交量序列的统计特性比较,并采用每笔交易-平均成交量标度转换法构造了基于三种不同度量方法的成交量进程股价序列及它们之间的统计特性比较.第三部分为第五、六章,采用动力学ARIMA,GARCH模型分析不同成交量度量方法对基于成交量进程的股价序列被模型拟合和预测的特性是否有规律性影响.论文通过实证结果得出结论:在正态性分布、自相关性、平稳性和异方差检验中,成交量度量方法对基于成交量进程股价序列不存在显著差异,但在ARIMA、GARCH模型对基于成交量进程的股价序列的拟合与预测精度比较中:基于成交金额换手率的成交量进程股价序列有最优的模型拟合和预测特性,其次为成交金额的股价序列,最后是成交股数的股价序列,解释为虽然成交金额换手率很少作为统计数据公布,但是整个市场的综合行为造成的股价演进用成交金额换手率来解释比用其他两种度量方法更加有效.至于这其中的本质原因仍然无法确切解释.