波动性是金融学研究的核心问题之一,现代金融理论广泛地以波动性衡量金融资产的风险大小,中国股票市场作为新兴市场,与国外成熟的资本市场相比有其独特的特点,表现出更高的复杂性和不可预测性,这也使得波动性的影响因素的研究显得格外重要。在股票市场上交易量和收益之间的关系一直以来都受到国内外学者的广泛关注。本文主要以上海证券市场为研究对象,采用多元回归,条件自回归极差模型以及Granger检验、脉冲响应函数与方差分解技术多角度的分析了交易量对股价波动的影响。实证结果表明,上海交易量与股价波动之间有较为显著的动态依存关系,交易量的加入,一定程度上降低了极差波动的持续性。交易量与股价波动之间存在双向的因果关系。股价波动对成交量的预测所起的作用则更大,极差波动与交易量存在显著不对称性。这从一个角度说明了我国股票交易量对波动的影响的解释能力有一定的局限性,我国股票市场的发展还不够成熟。进一步完善我国股票市场的传导机制、市场消化机制,从而促进其向成熟市场的转变是必经之路,也显得迫不及待。文章的创新之处：本文在数据的选取上,采用的是极差波动序列。很多文献都已证实了极差在衡量波动性上的可行性,极差所包含的信息量也优于仅用收盘价计算的收益率。在对量价的双向研究时,也是基于极差序列作为波动的代理变量研究量价关系的,并以此对在实证上的差别做了相应的解释。本文的不足之处是,对依据微观结构对交易量进行细致的分解进而对股价波动的影响上并未进行更深层次的分析。这也是今后可拓展的研究方向。