随着信息技术的发展,面板数据越来越成为数据载体的主要形式。面板模型已成为金融数据分析的主要工具,但面板数据模型理论体系仍处于发展初期,尚有待进一步完善。本文在回顾面板数据模型的基础上,结合面板数据的特点,将时间序列分析中的异方差模型进行拓展,设立面板数据异方差的检验,构建面板数据异方差模型的基本理论体系。然后,将面板数据模型体系用于分时点分种类股票的成交量和价格之间关系机理的分析上,探索股票价格波动、价格水平、成交量变化的规律性。通过应用面板数据模型分析股票量价关系,得到一、股票价格是影响股票交易量变动的主要原因之一,但是股票价格对股票交易量的影响比较小。将成交量作为分析价格信息的额外参考变量,即使信息传播得非常广泛,价格变化的绝对值与交易量的正相关关系依然存在,研究交易量对价格的影响仍然有意义。股票市场存在价涨量高,当股价走势能够出现这种现象时,就代表股价在上涨过程中,投资人追价意愿强烈,多头气势强烈,这与银行业板块正从金融危机中恢复的现实情况相符。二、小板块股票更加适合喜欢高风险投资的投资者。三、牛市股票价格对交易量的影响大于熊市。四、从模型截距项可以看出股票基本面情况,不同股票面板数据组合,不同股票市场行情下,截距项的正负反应了企业的基本面情况,对于投资者能够提供较为科学的信息。但面板数据理论仍不完善,仍不成熟,例如如何确定异方差模型应该使用固定效应异方差模型还是随机效应异方差模型,Eviews中如何实现面板数据异方差等,仍是今后研究的方向。