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量价关系研究一直在国内外学术界受到普遍关注,具有十分重要的学术研究价值。实际上,在金融市场中,人们在进行股票市场的技术分析时也大都是遵循“量价结合”的原则。本文在以往量价关系研究的基础上,采用低频和高频的截止到2016年12月30日的数据,运用GARCH-V模型和更为新颖的FIVAR模型,对中国股票市场的量价动态关系及其背后的影响因子进行分析。为了检验混合分布假说在中国股票市场的适用性,了解非预期交易量是否为中国股市价格波动的影响因子,本文以低频的上证综指和深证成指收益率及交易量序列为样本,建立改进后的GARCH-V模型对中国沪深股票市场的量价关系进行了实证分析。结果显示:尽管中国股票市场相对于国外发达国家还不太完善,股票市场中存在一定的缺陷,如政策影响力大、投资者非理性行为等,但是剔除了时间趋势和自相关性的非预期交易量能够在一定程度上解释中国沪深股票市场的价格波动特征。为了进一步分析通过高频时间序列和低频时间序列构造的FIVAR模型是否同样能够解释中国股票市场中存在的量价关系,及反映市场流动性的指标是否会对股市量价关系产生影响,本文利用由高频数据构建的上证综指“已实现”波动率、交易量和银行间同业拆借利率分别构成二元和三元FIVAR模型,并利用上证综指波动率、成交量和货币供应量的月度数据构成三元低频FIVAR模型。研究结果显示:在由“已实现”波动率和成交量构建的二元FIVAR模型中,上证综指成交量对“已实现”波动率具有一定的预测效果;在由“已实现”波动率、成交量和银行间同业拆借利率构建的三元FIVAR模型中,上证综指交易量对波动率具有一定影响但存在时间滞后,银行间市场利率对波动率的影响略高于交易量;在三元低频FIVAR模型中,上证综指交易量的变动对波动率具有一定影响,且波动率的变化对于成交量的变化具有作用,货币供应量的大小对波动率和成交量的变化均存在预测作用。国内目前较少使用FIVAR模型来研究量价关系,本文使用该方法对中国股市的量价关系进行研究后的实证结果符合混合分布假说理论,且与投资者使用“量价结合”的技术分析方法的现实情况一致。货币供应量更适合作为市场流动性的指标被引入FIVAR模型,且市场流动性对中国股市的量价关系也具有一定作用。