传统经济学认为,价格是由供给和需求决定的,与两者的交点对应,是均衡状态,价格的实现过程被认为是“黑箱”(Black Box)。但在交易量巨大的股票、衍生品等市场上,经济学家认识到交易规则等对价格影响同样存在,由此形成了微观市场结构理论,另外一个用来研究这些市场的是混合分布假说。量价关系作为其中研究的一部分,之前大多研究用收益自回归的残差绝对值衡量收益波动率,本文根据Anderson等(2003)的证明,采用划分小区间的方式衡量收益波动及其来源因素,同时对比这个方法与之前衡量收益波动方法的差别。本文以此领域里广泛运用的贝叶斯学习模型、预期理论、收益波动的GARCH模型作为模型设定的理论基础。选用上交所180只股票一年期的实时交易数据作为研究对象,主要运用最小二乘法对收益波动的相关因素做一分析,然后将样本按交易频率、日均流通市值分别进行分组来考察更为详细的信息。所得结论在交易频率、指令不平衡性具有相对较强的收益波动解释能力方面与之前的有关研究相一致,同时本文得出这两个变量在解释收益波动方面所含的信息有所差别,但均在衡量收益波动信息方面较稳定;平均交易规模的解释能力相对弱一些,并且表现出了不稳定性;以收益平方和衡量收益波动的方法比残差绝对值方法拟合数据的效果要好。