證券市場和一般商品市場本質上有所不同; 一般商品市場的需求和供給者是截然劃分 的集團; 而證券市場是一個流通市場, 其參與者既是需求者亦是供給者, 以經濟學理 論來預測分析, 解釋證券市場行為是一種主流, 而價格和數量又是經濟學領域中最主 要兩個變數; 環視現代探討證券市場行為的文章, 大部份只偏重於價格或數量單方面 之探討; 或價格與數量間單方向因果關系的研究, 由這些研究所得結論來說明證券市 場價格和數量間關系顯然不夠, 例如在探討未來價格變動時除了前期價格因素外, 尚 有數量因素會影響未來價格因素的發展。 多元時間序列分析方法系直接使用多個變數數列資料間所顯示之自我相關特性及交叉 相關特性以設定出變數間可能存在的因果關系, 而且其具有以下之優點。(1) 序列與 序列之間可能存在領先、同時、及回饋等多種關系, 藉著MARMA 模型之設定即可顯示 多個序列間基本之動態關系。(2) 聯合多個數列來建立模型亦可利用其他數列所提供 情報提高預測之準確性。(3) 介之分析(Intervention Analysis) 或季節因素之調整 都可由MARMA 模型之建之得到更精確的結果。 本文即利用多元時間序列模式(Multiple Time Series Models簡稱MARMA)分析方法, 探討證券市場價格與數量同時對數量或同時對價格的影響。