其次采用时间序列研究法，利用时间序列上信息贡献度来衡量价格发现功能。两列价格若存在稳定的协整关系，又有共同的因子，那么可以在此基础上建立向量误差修正模型（VECM，Vector Error Correction Model），计算两列价格分别对共同因子的贡献程度，则各自的贡献度就是对应的价格发现程度。

Hasbrouck（1995）提出的I−S信息份额模型（Information Share Model）测量了每列价格的新信息对共同因子方差的贡献，每列价格的贡献比例被称之为信息份额。而Gonzalo−Granger（1995）所提出的P−T永久短暂模型（Permanent Transitory Model）通过定义误差修正系数的函数来测量每列价格对共同因子的贡献。

Gonzalo-Granger（1995）将上述共同因子定义为Yt的一个组合，由于协整变量Yt可分解为共同因子和暂时因子两部分，即Yt=Aft+gt，其中，A为负荷矩阵，ft为共同因子，gt为暂时因子。共同因子，α⊥为共同因子权重，α⊥=（γ1,γ2）′，γ1、　γ2可表示价格发现贡献。根据调整系数向量计算共同因子权重，可得：(www.daowen.com)

因此，以大宗交易价格折价率与次日开盘价的涨跌幅的协整关系为基础进行IS和PT价格发现功能分析。如果设　大宗交易次日开盘价，为大宗交易发生日该股在场内市场的收盘价，则，其中　为可以首先进行平稳性单位根检验，其次是协整检验，最后是共同因子权重和信息份额的分解。若某支股票在同一个交易日内有多笔大宗交易，可计算各笔交易的加权平均价格作为当日该支股票的大宗交易价格，再计算平均折价率。