摘要：运用1分钟高频数据对我国三个市场、六个品种的商品期货的收益率和交易量的日内变动模式进行研究,得出了日内绝对收益率及交易量的＂L＂型变化模式.这跟证券市场的＂U＂型日内特征不同,我们根据金融市场微观结构理论、交易机制及交易者心理给予解释.在此基础上,利用Granger因果关系检验和向量自回归模型（VAR）,研究了影响收益波动性的各种因素.结果表明绝对收益率与交易量、持仓量之间两两存在双向Granger因果关系,这是与股市的只存在由交易量到绝对收益率的单向Granger因果关系不一样的结论,原因在于期货市场的做空机制.通过对VAR模型进行方差分解和脉冲响应分析,实证分析了三者之间的动态关系及影响程度.结论表明：当以绝对价格波动作为被解释变量时,其自身的滞后项可以解释90%左右的残差扰动,交易量可以解释10%左右的的残差扰动.当以交易量作为被解释变量时,其自身的滞后项可以解释80%左右的残差扰动,绝对价格波动可以解释20%左右的残差扰动.当以持仓量作为被解释变量时,其自身的滞后阶数解释了45%-70%的残差扰动,交易量解释了25%-45%的残差扰动,绝对价格波动解释了5%-10%.各方程变量解释基本都稳定在20-30分钟后.实证结果还表明持仓量对绝对价格波动和交易量有微弱的影响,而绝对价格波动与交易量有较强的互动影响,并且就此给投资者以相关建议.

关键词：高频数据 日内特征 市场微观结构 granger因果关系 向量自回归 

单位：北京信息科技大学理学院 北京100085 中国科学院研究生院管理学院 北京100191 中国科学院研究生院数学科学学院 北京100190 美国康乃尔大学经济学系与统计科学系 纽约14850