1. 怎樣查詢自己的股票買入和賣出
查詢自己的股票買入和賣出的交易記錄步驟，包括但不限於如下幾步：一是打開交易頁面；二是在交易頁面的左側下拉框，找到「查詢」欄中的「交割單」；三是點擊「交割單」可以查詢30天的交易記錄，包括但不限於成交時間，成交金額，成交數量，傭金，印花稅、過戶費。。。
2. 怎麼看1支股票是買的人多還是賣的人多
你好，外盤又稱主動性買盤，即成交價在賣出掛單價的累積成交量；內盤主動性賣盤，即成交價在買入掛單價的累積成交量。外盤反映買方的意願，內盤反映賣方的意願。
直接看到的是「買五。和「賣五」的買賣委託以及「內盤，、「外盤，、「委比一、「峨比」等表現盤中多、空力里對比的指標。
主動性買盤（按「委賣」價格成交）和主動性拋盤（按「委買」價格成交）都是主力出擊的結果，能夠左右股價的走勢。在主力行情中，總有對倒的成交最出現，如果僅在收盤以後查看成交量，往往被迷惑。投資者可以通過主動性買盤和主動性拋盤來研究主力的真正動向。
主動性買盤就是對賣盤一路買。每次成交時箭頭為紅色井且向上，委賣單不斷減少，股價不斷向上走。在股價上漲的過程中，拋盤開始增加，如果始終有拋盤對應著買盤。撼次成交箭頭為綠色井且向下，委買單不斷減少，使得股價逐波向下走，這就是主動性拋盤。
一般來說，盤中出現主動性買盤時，投資者可順勢買進做多：反之，盈中出現主動性拋盤時，投資者可以順勢賣出做空。這里投資者要注意不要逆市操作，否則很容易吃虧。
還要注意外盤和內盤，當外盤比內盤數量大很多而股價下跌處於低位時。就要想到是否是主力在做盤，如果在當日成交明細表中查看到很多大買單，大致可以判斷出主力正在趁低價下跌時主動性買進。
當外盤比內盤數量大很多，而股價處於高位時。就要想到是否主力在拉高出貨，如果在當日成交明細表中查看到很多大賣單。則極可能是主力在主動性賣出，對倒出貨：如果成交明細中發現大賣單很少。表明跟風買進的散戶居多。主力還沒有考慮出貨。故股價還可能上漲。
當內盤比外盤數最大很多，而股價還在上漲，則表明主力在震倉洗盤，盤中主動性買盤多半來自主力，主動性拋盤則多半來自中小散戶。
風險揭示：本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，不構成任何買賣操作，不保證任何收益。如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。
3. 股票中的買一和賣一是啥意思
買一就是這一時刻委託買入的單子中，價格最高的那些筆的集合筆數與價格 。賣一就是現在這一時刻委託賣出的單子中，最低價格的那些筆的集合筆數與價格。
某個股票買一的價格是10元，賣一的價格是 10.01元。這個價格後面還跟了一個數，就是現在開價買或者賣的手數（一手等於100股）
這時候，除了買一出價10元的人以外，還有出價9.99元的人，就排隊在買二的隊伍裡面等著買。
同樣的，出價10.02要賣的人就排隊在賣二裡面。
當然，買一和賣一總是差一點點。如果誰都不讓步，大家就僵持著，成交不了。這時候，一旦有買的人出價等於賣一的價格，就成交了，這種稱為外盤；或者，有賣的人出價等於買一的價格，也能成交，就叫內盤。
如果股價在上漲，賣一的單子是不斷被吃掉的，都吃光之後，原來賣二的那些單子就落到賣一的位置了，即時成交價也變成賣2的價格~~,反之，下跌的時候，買一的價格不斷被擊穿，買二買三的價格就變成買一了 。
(3)查股票一號是買是賣擴展閱讀
買進經驗
第一條：成交量的變化往往領先於價格的變化。
第二條：長期投資可以在月線和周線都處於低位的谷底分批買入。
第三條：長期下降趨勢向上突破是中長線最佳買入時機。
第四條：出售公有股的上市公司往往是一匹黑馬。
第五條：創新高可以引來大量買盤，協助把股價推高，以利派發。
第六條：處於初創期和高速發展期行業的上市公司往往會有突出的表現。
第七條：持續下跌，且跌幅已大，利空證實堅決買入。
第八條：短線操作：日線在底部時買入，日線在頂部時賣出；中線操作：周線在底部時買入，周線在頂部時賣出。
第九條：短期下降趨勢線向上突破是短線買入時機。
第十條：多頭市場的回檔是吸納的機會；空頭市場的反彈是逃命的機會。
第十一條：當股市經過長時間的下跌，明顯呈跌不下去，出現地量時就可以考慮分批買進了。
第十二條：當股市跌到大家都失去信心的時候，一旦價升量增，往往是莊家開始進場建倉的信號。
第十三條：當股價剛剛起步之時，投資者應立即介入，如果錯過了買入時機，別追漲，按兵不動，等待下一次機會。
第十四條：當股價向上突破，黃金交叉，多頭排列，出現大成交量時，表明洗盤結束，轉入拉升階段。
第十五條：價格上升，成交量放大，行情看好；價格上升，成交量減少，行情看淡。
第十六條：當大市進入狂升階段時，是絕佳的清倉機會；當大市慘淡已久時，是絕好的買入時機。
第十七條：當大盤在高位時，若股市過熱，應走為上策。若此時政府出台利空政策，更應立即逃之夭夭，提幣長期冷眼觀望。
第十八條：當確認升勢之周，任何回落都是買入時機；當確認跌勢之後，任何反彈都應該賣出。
第十九條：當月線和周線都在低位，牛市剛啟動時全資投入，捂股不放，直至天量天價，月線和周線都在高位時全部清倉，離場休息幾個月，這樣可獲得較好效益。
4. 股票中的買一賣一等是什麼意思
買1是最 容易 買到的價格，最容易成交的，買2是第二個能成交的，掛的越低，就是你想用越低的價格買就往高了掛，比如買5，賣也是一樣的，這個叫盤口。
5. 一隻股票的即時價是買1價還是賣1價 怎麼計算出來的
一隻股票的即時價，可能是買1價，也可能不是賣1價。
即時價是有人主動掛單買入或賣出，並能成交的價格。
比如：有人掛10元在賣1，有人9.99在掛買1，此時有一筆大單將10元以上價位統統吃掉假設為500手，一直吃到賣五10.10（假設從10元到10.10共有498手掛單，夠它吃），此時即時價就是10.10元。
假設這個人掛10.10買500手，但從10元到10.08共有600手賣單，但到10.07有490手賣單，則這時即時價為10.08，也就是實時價。
6. 股票成交明細中，怎麼看出是買還是賣呢
實際當中是分不出來的,因為,每次的成交回報不是一筆,是好幾筆在一起的,所以,你根本分不出來,也就是說,裡面有買的,也有賣的.
我明白你的意思,你看看我的分析,對你很有幫助
000668武漢石油05年的7月4.50元形成一個小的雙底上行,到現在是5.90元,我們大致的估計主力的成本在5元,從05年的8月,我們用乾隆分析它的成交,陽量487224-陰量304221=183000,那麼也就是說有183000的股票沉澱在5.6-6.6之間,只有等著看這些籌碼,它將是決定000668的關鍵.
2005年12月28日
7. 股票交易：買一，賣一是怎麼確定的
股票上的賣①②③④⑤買①②③④⑤是五檔盤口。 一、在股票交易中，委託買入和賣出都按委託價大小依次序排隊，在股票行情軟體上各顯示五個隊列。即：買一，買二，買三，買四，買五。賣一，賣二，賣三，賣四，賣五。 就是可以看到5個買盤價格，也可以看到5個賣盤價格！未成交的最低賣方就是賣一，未成交最高買家就是買一，其餘的依次類推。 以當時的吉恩鎳業（600432）為舉例：買1，代表在28.39買入申報的手數為95手。 賣5，代表在28.47賣出申報的手數為10手。（1手=100股） 二、 證券競價交易按價格優先、時間優先的原則撮合成交。 1、成交時價格優先的原則為：較高價格買入申報優先於較低價格買入申報，較低價格賣出申報優先於較高價格賣出申報。 2、成交時時間優先的原則為：買賣方向、價格相同的，先申報者優先於後申報者。先後順序按交易主機接受申報的時間確定。
8. 在交易時段，股票的現價是怎樣確定的，是否同買1和賣1有關系~
在交易時段，股票的現價就是當時的成交價格。
同買1和賣1有關系。
如果在現價時，有人以賣1價買入，那麼股票的現價就是前面的賣1價。
如果在現價時，有人以買1價買入，那麼股票的現價就是前面的買1價。
股票成交原則：
1.價格優先原則：價格優先原則是指較高買進申報優先滿足於較低買進申報，較低賣出申報優先滿足於較高賣出申報;同價位申報，先申報者優先滿足。計算機終端申報競價和板牌競價時，除上述的的優先原則外，市價買賣優先滿足於限價買賣。
2.成交時間優先順序原則：這一原則是指：在口頭唱報競價，按中介經紀人聽到的順序排列;在計算機終端申報競價時，按計算機主機接受的時間順序排列；在板牌競價時，按中介經紀人看到的順序排列。股票成交原則在無法區分先後時，由中介經紀人組織抽簽決定。
3.成交的決定原則：這一原則是指：在口頭唱報競價時，最高買進申報與最低賣出申報的價位相同，即為成交。在計算機終端申報競價時，除前項規定外，如買(賣)方的申報價格高(低)於賣(買)方的申報價格，採用雙方申報價格的平均中間價位;如買賣雙方只有市價申報而無限價申報，採用當日最近一次成交價或當時顯示價格的價位。
9. 如何能查到股票的大宗交易是買還是賣，是誰買賣的
從大宗交易成交信息中只能看到買方賣的營業部地址，究竟是誰屬私人秘密，沒有公開渠道可以查詢。 如果買賣方涉及到公司主要股東（持股5%以上的，或者持股5%不到但是是公司實際控制人的關聯方），公司同時會出公告顯示是誰在買賣，不是主要股東則不披露相關信息。
10. 請問如何查詢一隻股票的買入量和賣出量
中國股票波動性的分解實證研究
宋逢明/李翰陽
【摘 要 題】證券市場
【正 文】
一、概述
在金融學領域中，波動特性一直是重要的研究內容。目前對中國股票市場波動性的研究，大多以滬市、深市兩市場指數為對象。得到的結論普遍認為中國股票市場存在較劇烈的波動，與西方尤其是美國較為發達的股票市場相比，中國股票市場的波動顯著大於它們的市場波動。但是分析中國市場的特性後，可以認為分解股票的總體波動性，在股票的市場風險和個別風險兩個層面上對中國股市的波動進行實證研究是具有一定意義的。
首先，市場中有大量的散戶投資者，而其中相當數量的散戶持有大量個股而非投資組合。盡管機構投資者逐漸成為市場的主導力量，但是散戶投資者及其投資總量仍在市場中佔有很大比例。根據markowitz（1952）的資產組合理論，這一類投資者不能夠做到分散化投資，對於他們來說企業個別波動的影響的程度決不亞於市場波動帶來的影響。其次，市場具有高度不完全性，缺乏完善的機制和足夠的金融工具。雖然傳統理論認為20至30隻股票的資產組合可以很好地實現風險的分散化從而消除這些股票的個別風險，但在中國市場中由於缺少做空機制和必要的金融工具，也不能全部做到風險的分散化，構成這一組合的股票的個別風險不可忽視。
除這些特點外，中國市場中的投資理念變化也強調了分解總體波動性的意義：近年來，中國市場中價值投資理念開始逐步被普遍採納，對於某些特定股票的重視被加深，而分散化的做法反而逐漸淡化，所以股票的個別風險情況就顯得尤為重要。還有，中國的市場中存在大量的投機者甚至是賭博者利用某一隻股票在市場中的定價偏差進行套利，此時他們就充分暴露在這一隻股票的個別風險之下，而不是市場的總體風險。而且市場中曾經有嚴重的炒作行為，這類行為也大大影響了股票的個別波動。
基於上述分析，可以認為對於股票的總體波動進行分解，分別對市場波動性和個別波動性進行實證研究是有重要實際意義的。但是，無論是國內還是國外，很少有研究者將總體波動性分解，並同時在不同層面（市場、公司）對波動性進行實證分析。campbell，lettau，malkie和xu（2001）發現，在美國股市中，盡管市場波動並未增加，但是在1962年到1997年間，個別公司的不確定性大大增強了。但是，目前對這一現象的解釋尚無定論。對於中國市場的情況，宋逢明和江婕（2003）得出的結論是1998年以後的中國股票市場的總體風險與s&p500成分股所代表的美國股市相當，但是中國股市中的系統風險一直高於美國市場。
下面我們將先介紹研究中採用的波動分解模型和波動度量的估計方法，然後著重分析不同波動成分的變化趨勢並對其成因進行簡單的分析。
二、波動性的分解模型和估計方法
1.波動性的分解模型
本文的研究中，將一隻股票的收益分解為兩部分：市場收益與個別收益。通過這種分解，我們可以構造衡量個股的兩種波動的度量，這兩種波動之和就是該股票收益的波動，所採用的方法優點在於無需計算股票間的協方差以及個股的β。
根據capm模型，我們可以得到一種個股收益波動的分解方式：
（1）var（r[，it]）=β[2][，im]var（r[，mt]）+var（{圖}[，it]）
其中r[，it]為個股的超額收益，r[，mt]為市場超額收益，且capm模型本身有r[，mt]與{圖}[，it]正交。但是這種分解的缺點是難以估計個股的β，且個股β是隨時間變化的。為解決這一問題，下面我們給出一種簡化的模型，該模型不需要個股β的信息。同時，該模型可以對個股收益的方差進行類似於（1）的分解。
首先，考慮如下不需要β的個股收益模型：
（2）r[，it]=r[，mt]+ε[，it]
注意在模型（2）中，r[，mt]與ε[，it]不是正交的，因此在計算個股收益的方差時不能忽略協方差項。根據模型（2），個股收益的方差為：
附圖{圖}然而，這里的方差分解又一次引入了個股的β。
但是，對整個市場內的所有個股收益的方差進行加權平均便消除了帶有個股β的協方差項：
（4）∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）=var（r[，mt]）+∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）=σ[2][，mt]+σ[2][，εt]
其中σ[2][，mt]=var（r[，mt]），σ[2][，εt]=∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）。根據這種分解方法，我們就可以利用模型（2）中的殘查項ε[，it]來構造一種不需要個股β的平均個別波動度量標准。加權平均波動∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）可以理解為隨機選取的個股的波動期望值（隨機抽取到股票i的概率等於其在市場中的權重ω[，it]）。
2.數據及波動性成分的估計
本文採用在上海證券交易所和深圳證券交易所交易的a股股票數據來估計基於模型（4）的個股超額收益分解所得到的等式（4）中的波動成分量。樣本期從1990年12月19日始，至2001年12月31日終。這一樣本期內，股票數量發生了巨大變化，從期初的8隻增加到期末的1133隻、股票的日交易數據共計1，311，427組。為了得到模型（2）中的個股超額收益（r[，it]）和市場超額收益（r[，mt]），採用的無風險收益是人民幣一年期定期存款利率。
為估計等式（4）中的兩種波動成分量，採用下列步驟。令s為計算收益的時間間隔，本文主要採用股票日收益數據進行估計。令t為計算波動的時間間隔，本文中t一般指月。在時間間隔t內的市場收益波動，以mkt[，t]表示，由下式計算：
附圖{圖}
其中μ[，mt]是時間間隔t內市場收益r[，ms]的均值。市場收益是利用時間間隔t內所有個股收益加權平均得到的，取每隻股票當月的流通市值占總流通市值的比例且不考慮現金紅利再投資情況作為該股票的權重。這樣就得到了股票第一部分波動，即市場波動的估計量。
對於股票第二部分波動，即個別因素造成的收益波動，首先要根據公式（4）計算個股超額收益與市場超額收益的差ε[，is]=r[，is]-r[，ms]，然後計算個股在時間間隔t內的波動：
附圖{圖}
如前所述，為了消除計算中的個股之間的協方差量，必須對整個市場內的所有個股收益的方差進行加權平均。由此得到了衡量各股票個別因素造成的平均波動的估計量，以firm[，t]表示：
附圖{圖}
經過上述步驟，就得到了衡量市場內個股的市場風險和個別風險的兩個估計量mkt[，t]和firm[，t]。
三、不同波動性成分的趨勢分析
根據上述模型和估計方法，即可對中國市場的股票收益波動情況進行分解研究。首先按照前面的估計方法，估計出市場波動以及個別股票波動這兩部分波動量的大小，進行圖形分析。圖1（a）顯示了中國股市中市場波動成分隨時間變化的情形，包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票，並按照流通市值進行加權平均，從圖中可以初步看出市場波動成分有一定的下降趨勢，但是不夠明顯。
圖1（b）對圖1（a）中的數據進行滯後12階（即數據滯後一年）的簡單移動平均，進一步表明市場波動成分有下降的趨勢。1990年至1991年股票樣本數量及交易量太小，波動不明顯，但1992年初，市場波動值約在0.020到0.025之間，至2001年底樣本期末，市場波動值約為0.05。尤其是1994年中期過後，市場波動的下降趨勢更為明顯。
圖2（a）則顯示了中國股市中個別因素波動成分隨時間變化的情形，從圖中可以初步看出個別波動成分隨時間沒有明顯的趨勢。圖2（b）同樣是圖2（a）中數據進行滯後12階移動平均的結果。圖中有一定的趨勢，但是很不明顯。期初波動值約為0.020，至2001年底，波動值約為0.010。從整體上看，圖像較為平緩。
附圖{圖}
圖2 中國股票個別因素波動（firm[，t]）
從圖形分析中可以看出，中國股市的市場波動成分在樣本期內有較為明顯的下降趨勢，而個別因素的波動成分在樣本期內有下降，但是不明顯。而且兩列時序數據都有持續的波動，說明其變化趨勢有可能是隨機性的。因此，除了進行圖形分析，要確定兩種波動成分的時間序列數據是否有確定性趨勢，還是僅僅為隨機性趨勢，還需要進一步進行計量經濟學分析。
2.確定性趨勢檢驗
為了便於分析，將市場波動數據進行年度化（即原始月數據乘以12）。第一步先分析他們的自相關結構。
市場波動的自相關系數下降很快，但是在0附近波動，因而不能明顯判斷序列的平穩性，不能排除單位根存在的可能。公司個別波動的自相關函數下降很快，且在0附近基本沒有波動，因而可以初步判斷序列是平穩的，並初步排除單位根存在的可能。
表1 自相關系數
滯後階數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
市場波動 0.275 0.145 0.022 0.032 0.025 0.031 0.095 0.087 0.278 -.032 -.018 0.075
公司個別波動 0.021 -.018 0.018 0.049 -.015 0.117 0.062 -.028 0.058 0.015 -.017 -.023
為了檢驗序列是否有單位根，以及是否有確定性趨勢，需要進行adf檢驗。首先，根據campbell & perron（1991）推薦的方法確定滯後階數為9階。表2將市場波動的三種形式adf檢驗模型同時估計出，並給出ρ統計量和τ統計量的檢驗結果：
表2 市場波動的adf檢驗
模型類型 滯後 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
無常數項和趨勢項 9 -7.8217 0.0512 -1.69 0.0860
有常數項 9 -33.7582 0.0011 -2.71 0.0751 3.68 0.1339
有常數項和趨勢項 9 -310.761 0.0001 -3.91 0.0144 7.79 0.0141
三種模型的ρ統計量都顯著地拒絕了存在單位根的零假設，在10％的置信水平下，τ統計量也可以拒絕模型1和模型2的存在單位根的零假設。我們主要注意模型3，即包含時間趨勢項的形式，可見ρ統計量和τ統計量都非常顯著地拒絕了存在單位根的零假設；而且f統計量表明整個模型是顯著的。
對模型3進行普通ols估計，得到的各項系數的普通t檢驗結果都是顯著的，其中趨勢項的系數為-0.00269，其t統計量是-2.79，在5％的置信水平下，可以顯著地拒絕時間趨勢項系數為零的零假設。結合前面的結果，可以確定中國股市中市場波動的成分序列沒有單位根，且模型3的顯著性表明該時間序列具有確定性趨勢。其趨勢項系數為-0.00269，表明隨時間變化，年度化的mkt[，t]數據具有減小的趨勢。
表3給出了個別波動時序數據的adf檢驗結果，根據前面提到的方法，確定滯後階數為5階。
表3 公司個別波動的adf檢驗
模型類型 滯後 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
無常數項和趨勢項 5 -24.9683 0.0002 -2.92 0.0038
有常數項 5 -64.0214 0.0011 -3.89 0.0029 7.55 0.0010
有常數項和趨勢項 5 -127.348 0.0001 -4.58 0.0017 10.53 0.0010
對於模型3，該模型的檢驗結果顯著拒絕了存在單位根的零假設，雖然模型整體是顯著的，但是時間趨勢項的t統計量為-2.32，不能拒絕時間趨勢項系數為零的零假設，說明時序數據不符合該模型。繼而檢驗模型2同樣拒絕了存在單位根的零假設，其常數項的t統計量為2.49，不能拒絕常數項系數為零的零假設。模型1仍然拒絕了存在單位根的零假設，最後確定該序列無單位根，但是不包含確定性趨勢。
經過上述的計量經濟學檢驗，證實了前面圖形分析的結論，即：中國股票的市場波動成分隨時間變化有減小的確定性趨勢，但是股票的個別因素波動成分沒有確定性趨勢。這說明，中國股市的總體波動中，市場因素造成的波動在不斷減少，而股票個別因素造成的波動沒有確定的變化趨勢。
3.波動趨勢的原因討論
經過計量經濟學研究，可以確認在樣本期內中國股票的市場波動成分有減小的確定性趨勢。下面將對這一現象作進一步分析，討論其可能的成因，但更明確的定論還有待進一步研究的證明。
首先，中國股票市場處於逐步成熟的過程中，隨其發展，市場的透明度也在不斷提高，使得不同投資者之間的信息不對稱狀況得到了改善，根據我們模擬信息不對稱下市場波動的結果，可以證明：信息不對稱的程度對市場波動性的影響是存在的，當市場中有嚴重的信息不對稱時，市場波動較大，當信息不對稱較緩和時，市場波動也降低。因此我國股市中的信息不對稱程度的降低是市場波動逐步減少的一個原因。
其次，中國股票市場目前還處於高速的成長期，在本文選用的樣本期內，這一成長趨勢更為明顯。其間市場中的股票數量有顯著增加，其結果是中國a股市場中股票收益的平均相關系數不斷下降，而且這一相關性下降自1993年起尤其明顯。單個股票收益間相關性的下降在一定程度上使得市場收益趨於相對穩定，因而造成中國股票的市場波動成分逐漸減小。
第三，中國股票市場的監管也在不斷加強，不斷有新的法規出台從政策角度完善中國股票市場。而且進一步的分析發現中國股票的市場波動成分與個別因素波動成分的比值在樣本期內不斷下降，且在市場波動成分在總體波動中也占相對小的比例，從一定程度上反映了市場的持續完善化。市場的完善也會促使市場收益的穩定，即市場波動成分呈變小趨勢。
同時，在中國股票市場中，機構投資者正在逐漸替代散戶成為市場投資的主要力量。機構投資力量的加強使得市場中的炒作成分變小，也減少了投機成分，因而有利於市場收益的穩定。這同樣也可能是市場波動成分下降的原因。還有數據顯示，樣本期內中國股票市場中的交易日益活躍，這雖然可能導致個別股票收益波動增加，但是對於市場整體來說，增加的交易量可能會減小市場收益的波動。
四、結論
本文採用的波動性度量，可以有效地對總體波動性進行分解，並方便地對不同波動成分作出估計。通過移動平均方法和確定性趨勢檢驗，得到了如下主要結論：首先，中國股票的市場波動隨時間變化有減小的確定性趨勢，從中可以看到中國股市在10多年的發展中確實在不斷進步，股票市場的投資環境在逐漸完善。其次，雖然從表面上看，中國股票市場的平均個別因素波動成分有下降趨勢，但經過計量經濟學方法的檢驗，證明這一趨勢不是確定性的，表明中國市場中的上市公司質量並沒有得到根本性的改良，企業治理仍有待提高。
同時本文對中國股票的市場波動減小的結論提出了一些可能的解釋，為後續研究提供了方向，可在此基礎上，進一步論證中國股票市場的不同波動成分變化趨勢的深層原因。
【參考文獻】
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[3]campbell，j.y.，m.lettau，b.g.malkiel，and y.xu，2001，have indivial stocks become more volatile？an empirical exploration of idiosyncratic risk[j].the journal finance lvi 1，1-43.
[4]hamilton，j.d.，1994，time series analysis[m].princeton university press.
【原文出處】財經論叢
【原刊地名】杭州
【原刊期號】200404
【作者簡介】作者單位：清華大學經濟管理學院