應用股價塑性冪指數模型公式,基于一定長度的歷史數據，即選用一個時間窗,就可以回歸出股票每日的股價塑性系數a,但使用不同長度的歷史數據,或者說時間窗寬度不同，回歸出的股價塑性系數a是不同的。a”是鎖定量為零時股票的塑性系數,它體現了股票的內在特性,不同的股票由于板塊的不同,流通盤的大小不同等原因,a”也會略有差異。在對股票行情的實際觀察中,股票鎖定量為零的時間段是很難找到的，因此a*的選取也是一個值得討論的問題。理論上只有在對股價進行相當長時間段的考察才有可能觀測到鎖定量接近零時股票的塑性系數,所以a*的求取必須基于長時間的股票量價數據。

 

   一種方法是選擇較小的時間窗(經驗表明時間窗寬度為20日較合適)，應用公式(2.7)順序地回歸出每一日的股價塑性系數a,并繪制出a隨時間變化的曲線,對曲線做適當的剔除不合理點的處理和適當的平滑處理，在曲線上選取最小的a作為a.的取值。另一種方法，假定股票的鎖定量是一個隨機變量，從而股價塑性系數a也是一-個隨機變量,給定一個置信概率, 比如95%，仍然是選擇較小的時間窗，應用公式(2.7)順序地回歸出每一日的股價塑性系數a,將所求出的每一 日的股價塑性系數a按從小到大排序，將股價塑性系數a取值最小的5%去掉，剩余的股價塑性.系數中的最小者作為鎖定量為零時股票的塑性系數a*的估計值。被去掉的5%應理解為是由一些不確定因素導致的股價塑性系數異常低的那些時間點。

 

   我們分析到在某些特殊時間段股價塑性系數a的取值有可能大大低于理論上股票鎖定量為零時的股價塑性系數，由于機構主力對市場的有力度的干預會使股價塑性系數產生異常的變化，機構主力為了引誘投資者介人而在某價位區間大量地進行自買自賣的交易行為,使得股票的走勢呈現價漲量增或價跌量增的態勢。由于機構主力將自己的股票賣給自己,市場上顯示出有大量的股票參與交易，股價的一定水平的漲幅或一定水平的跌幅需要更多的成交量的支持,從而導致回歸出的股價塑性系數偏小。

 

   莊家的對倒交易在價漲量增的情況下可以引誘大量投資者跟進買人，在價跌量增的情況下可以引誘大量投資者跟進賣出�？梢灶A計到的極端的情況是股價極小幅度的上漲或極小幅度的下跌的同時伴有巨大的成交量,這些成交量的絕大部分是莊家的對倒交易，這時該股票的表現就像一 只流通盤十分巨大的股票,股價的.上漲和下跌都需要巨大的成交量的支持。這時回歸出的股價塑性系數會異常地小，遠遠小于鎖定量為零時的股價塑性系數a。用我們前面給出的確定a的方法可能由于時間不夠長而沒有觀察到真正鎖定量為零的情況,從而求出的a偏大;還可能由于有機構投資者大量地長期持有和鎖定該股票而使得我們無法觀察到鎖定量為零的情況，從而求出的a偏大;還可能由于莊家大量的對倒交易行為使得用我們前面給出的方法求出的a偏小。以上分析說明確定一只股票真正的理論上的鎖定量為零時的股價塑性系數a是不容易的。

 

   我們提出了股價塑性基本方程的思想,認為鎖定量為零時的股價塑性系數a是一個普適常數,并給出a的大致的估計值。如果“鎖定量為零時的股價塑性系數a是-一個普適常數"的假設是正確的,我們就可以在眾多的股票中尋找一只有典型的低鎖定量特征的股票,并通過長時間的股票交易數據的觀察和分析，盡可能準確地估計出該股票的鎖定量為零時的股價塑性系數a* ,并以此值作為市場所有其他股票的a。在后面的實證分析中,為了方便我們仍然對每一只股票求出其鎖定量為零時的股價塑性系數a",而不是用一個普適常數。用一個普適常數作為任何一只股票的鎖定量為零時的股價塑性系數可以使得計算出的股票鎖定比具有橫向對比的意義,而我們現在的作法只具有對一只股票不同時間的鎖定量的比較有意義。