一、引　言

金融繁衍品对底层钞票价钱的影响一直是学术筹商的重心，而当作最关键的繁衍品之一，期权对底层钞票将来走势的预计作用还是在诸多学术筹商中被阐述。期权隐含波动率σimp是底层钞票风险的关键度量想法。σimp是期权内在价值状况和剩余到期期限τ的函数，记为σimp（moneyness， τ），在诸多文件中也常被称为隐含波动率曲面（implied volatility surface）。在Black和Scholes（1973）的有用阛阓假定下，σimp推断的是吞并标的钞票收益的波动状况，在不同的价值状况和剩余到期期限下应为常数。但学者接踵发当今给定剩余到期期限时，函数σimp（moneyness， τ）在价值状况上出现“含笑”（implied volatility smile）的气象，即中间低双方高的下凸风物。Rubinstein（1985）最早记载到好意思国股指期权隐含波动率的含笑风物。之后，Dumas等（1998）分析标普500时发现，不同价值状况下的期权隐含波动率不仅出现“含笑”的气象，还进展出歪斜状况，即隐含波动率从OTM认沽到OTM认购渐渐裁汰。Foresi和Wu（2005）筹商了全国主要金融阛阓的12只股指期权，发现股指期权隐含波动率从OTM认沽到OTM认购的含笑歪斜气象浩繁存在。

在发现隐含波动率含笑气象之后，学者首先筹商这一气象产生的原因和机制，主流不雅点主要有两种。第一种不雅点以为，隐含波动率含笑歪斜气象与底层钞票收益散布的负尾部风险是高度关连的；而第二种则以为，这种歪斜气象是由阛阓参与者对阛阓的预期所导致的，或者说隐含波动率在不同价值状况下的各异反应了投资者对阛阓将来场面的观念。对于第一种不雅点，大多数筹商指出，股票阛阓上尾部风险的增多与阛阓上OTM认沽期权的隐含波动率及相对价钱变高是相互影响的。Bates（1991）以为，OTM认沽期权的来回数据包含底层钞票收益散布的左尾部信息，底层钞票收益散布的非对称性气象会反应在OTM认沽和OTM认购期权的相对价钱中。Pan（2002）提倡期权隐含波动率在不同价值状况下的歪斜气象主要开端于阛阓投资者对大幅着落风险的错愕心理，筹商标明尾部风险溢价（度量投资者对大幅着落风险的错愕心理）在统计意旨上对横截面上期权的波动率含笑歪斜气象有显耀的解释才调。Bollen和Whaley（2004）也筹商了隐含波动率歪斜与底层钞票收益散布的关系。他们通过比较股指和个股发现，股指收益的左尾风险更高，即左边尾巴更厚，而股指期权的隐含波动率经常比个股期权愈加歪斜。Yan（2011）则从表面上探讨了尾部风险与隐含波动率歪斜的关连关系，指出当期权掌握到期且处于ATM的状况时，波动率含笑的局部斜率与股票的朝上幅度和强度是高度关连的。

对于第二种不雅点，Bates（1991）提到，股指期权的价钱数据反应了阛阓参与者对将来底层钞票走势的预期。Bates（1991）指出，跟着股票阛阓大幅着落风险的增多，投资者凭证我方的判断进行来回，导致OTM认沽期权的价钱会显然高于OTM认购期权。由于期权这类繁衍品的高杠杆特色，多量期权来回会对底层钞票的将来走势产生影响；此外，相对于其他金融产物，期权产物的来回者有着更高的投研才调和更感性的判断才调，是以期权来回数据中的隐含信息对于判断阛阓将来走势是有价值的。Gârleanu等（2009）使用个股期权的隐含波动率水平来推敲同标的不同价值合约的不菲性（expensiveness），指出隐含波动率水翻案映了来回者对不同合约的偏好和需求量。Bollen和Whaley（2004）指出，标普500期权的隐含波动率风物在与尾部风险关连的同期，其歪斜气象也反应了阛阓上参与者对某些期权合约的供需均衡的状况。Xing等（2010）讲解了个股期权的隐含波动率斜率对股市走向有显耀的预计才调，且含笑风物越歪斜的个股在将来的进展越差。Yan（2011）指出，使用深度OTM期权数据会带来很大的测量过错，而使用接近ATM的期权数据构造局部隐含波动率含笑斜率来描述股市的尾部风险愈加合理。于是，Yan（2011）的尾部风险测度想法为ATM、掌握到期认沽和认购期权的隐含波动率之差，使用个股期权数据阐述了局部期权隐含波动率含笑斜率的增多会导致将来股票收益的显耀下降。基于Gârleanu等（2009）的论断，Xing等（2010）解释隐含波动率含笑歪斜的预计才调是因为它捕捉到了期权阛阓上的知情来复书息。他们指出，来回者对个股有观念时会更多地在期权阛阓上进行操作，而股票阛阓对期权阛阓上的隐含信息反应较慢，使得期权数据中索要出的风险因子对将来股票阛阓的预计瑕瑜常有前瞻性的。

本文以为，底层钞票收益的尾部风险与阛阓投资者的预期是相互影响的。具体而言，期权来回者在当期对将来阛阓抓某种观念和预期时，会凭证其观念和预期进行来回，进而影响阛阓的将来走势；而当期阛阓的状况以及阛阓上其他来回者的心理将会反应在多量的期权来回数据中，这反过来也会对来回者所抓观念和预期产生影响。本文以为，投资者的预期、知情信息与阛阓收益的尾部风险之间有较强的关连关系。期权数据中的隐含风险信息包含了当期期权来回者对将来底层钞票的预期和观念，同期也涵盖了将来通盘这个词阛阓尾部风险的信息。因此，本文预期股票期权隐含风险大致显耀预计将来股票阛阓的走势。本文英敢于筹商股指隐含波动率含笑风物中包含的风险信息，探究这些风险信息对股票收益的预计才调。本文登第中国上证50ETF期权，为了深度挖掘隐含波动率风物的风险含义，率先构造了隐含波动率水平风险因子，然后使用OTM认沽期权和ATM认购期权之间隐含波动率的歪斜进度，当作股票阛阓上的一个风险因子，实证分析这一因子对将来股票收益的影响。

上证50ETF期权于2015年2月9日负责上市来回，于今已有近五年的时候，其月度成交额握住攀升。由于数据的甘休，早期的学术筹商有一定的局限性。而2017年以来，一些筹商有了稳健容量的数据撑抓，但大多仅仅对于50ETF期权的订价问题及期权上市后对股票阛阓波动率的影响等。举例，宋焕雨（2015）、陈紫薇（2016）以及杨兴林和王鹏（2018）筹商了中国50ETF的订价问题，张静和宋福铁（2016）、刘庞庞（2017）以及韦晓静（2018）主要筹商了50ETF上市后股票阛阓尽头是标的股指上证50的波动性变化。宋焕雨（2015）和陈紫薇（2016）分别使用加入GARCH项的Black-Sholes模子和Heston就地波动率模子，齐得出比Black-Sholes模子订价精度更高的成果。杨兴林和王鹏（2018）则基于时变波动率的Black-Sholes模子，在正态散布、广义t散布和Edgeworth Expansion渐进散布这三种假定下，对50ETF期权进行了订价分析，发现非正态散布假定下的模子订价才调高于正态散布假定下的模子。对于50ETF上市后对股市波动率的影响，大多数筹商齐阐述了首只期权的推出对阛阓有一定的沉着作用，波动率至少在上市后短期内有所裁汰。在使用更万古候段的数据后，刘庞庞（2017）和韦晓静（2018）发现这种影响是短期的，50ETF的推出对阛阓波动率的遥远影响并不很显耀。在2016年之前，由于数据的甘休，对于中国股票期权的学术筹商较少。基于关连筹商的缺失，本文探究了股指期权的隐含波动率风物对将来股票走势的预计才调。筹商发现，隐含波动率的歪斜进度对将来上证50指数收益的解释才调是显耀且郑重的，在横截面上也能显耀预计个股的将来收益；而隐含波动率水平这一因子对上证50指数的将来收益有很强的解释才调，但对个股的预计才调在多样实证模子计算下齐不显耀。

二、隐含波动率含笑斜率的度量

（一）数据特征

对于隐含波动率的算计，咱们不错使用Black-Scholes模子倒推得到。在Black-Scholes模子的假定下，某股票认购期权在时刻t的理讲价钱为：

其中，St为股票价钱，K为本质价钱， 为圭臬正态散布的积聚概率函数，T为期权的剩余到期期限，r为无风险利率，σ为股票价钱波动率，， 。对面前的股票价钱来说，其散布过头特征σ是不成不雅测的。使用面前期权的阛阓价钱替换其理讲价钱代入式（1）中倒推出σ，即为隐含波动率σimp。价值状况是期权特征的另一个关键度量想法，一般界说为期权本质价钱与将来（到期日）价钱之比（频繁取对数）。许多筹商通多余余期限的匹配，使用同标的的期货合约的价钱当作将来价钱。但由于中国上证50指数期权合约的数目少，尽头是在咱们探讨掌握到期的情况下，无法凭证剩余期限来匹配“将来价钱”，因此本文将期权的价值状况界说为K/S或 log（K/S），其中K为期权本质价钱，S为标的现价。

为了准确描述隐含波动率的歪斜进度，本文率先筹商了中国上证50ETF期权的数据特征。期权数据来自Wind数据末端，包含2015年2月9日到2019年5月30日1 874份期权合约的日均价、本质价钱和期权类型（认沽或认购），其中认沽期权937份，认购合约937份。为了覆按期权隐含波动率的风物，本文使用K/S来度量价值状况（Pan，2002；Foresi和Wu，2005；Christoffersen等，2009；Xing等，2010），将期权合约按照类型、价值状况和剩余期限（记为DTM，单元为日期天）进行分类，算计每个类别中样本期权的隐含波动率均值。图1描写了通盘剩余到期期限在60日以内的期权隐含波动率在价值状况上的风物（小于1的期权样本为认沽，大于1的期权样本为认购）。咱们使用局部多项式回来（LOESS）次第，得到了隐含波动率对于价值状况的拟合弧线。图1中的虚线为拟合后的弧线，点线为每个区间内样本均值的连线。从中不错看出，上证50ETF期权隐含波动率“含笑”且“歪斜”的气象很是显然。

（二）度量成果

本文使用两种次第来度量隐含波动率含笑斜率（slope of implied volatility）。对于第一种次第，鉴戒Xing等（2010）的筹商，探讨到接近到期日或深度虚值（本质价钱远低于现价）期权的价钱波动率过大，信息也可能被歪曲，从而影响推断精度，咱们采选使用期限为10−60日的期权，当作描述隐含波动率含笑斜率的样本。OTM认沽期权界说为价值状况K/S在区间[0.75，0.95]内的认沽期权，ATM认购期权界说为价值状况在区间[0.95，1.1]内的认购期权。隐含波动率含笑斜率的第一种测度想法界说如下：

对于第二种次第，探讨到量纲问题，使用log（K/S）来度量价值状况，通过最小二乘次第来拟合如下的线性函数：

本文将回来统统β当作隐含波动率歪斜进度的第二种测度想法，记为IVSOLS；α示意剔除含笑歪斜风物后的隐含波动率水平，记为IVLevel，将其当作隐含波动率风险的度量想法。下文中，在不引起歧义的情况下，将上述两种测度统称为IVS。从IVSOMA和IVSOLS的界说来看，两个测度是负关连的。IVSOMA的数值越大，“含笑”风物越歪斜；而IVSOLS的数值越大，则越不歪斜。本文预期，若是隐含波动率的含笑歪斜进度对股票收益有预计作用，则IVSOMA和IVSOLS的预计才调齐应是显耀的，且对将来收益的预计标的是相悖的。

由于期权数目的甘休，本文率先按上述圭臬来采选期权，然后对于每个来回日t，使用t−2、t−1和t这三个职责日的期权样本，算计IVSOMA、IVSOLS和IVLevel这三个因子。使用本日及之前两天的期权数据也能对因子的推断起到平滑作用，在一定进度上摒除本日特地来回情况带来的噪声。图2给出了日频的IVSOMA、IVSOLS和IVLevel这三个风险因子的推断序列。从上证50ETF期权上市首先到2015年底，中国金融阛阓经验了荒凉的大涨和大跌。从图2中的IVLevel序列也不错看出，这段时候的隐含波动率水平很高，而IVSOMA和IVSOLS也有较大的波动。2016岁首到2019年，IVLevel经验了显然的下降和回升，但这段时候IVSOMA和IVSOLS并莫得雷同的趋势。这在一定进度上说明隐含波动率的水慈详含笑歪斜进度分别度量了不同的风险信息。

三、隐含波动率含笑斜率的预计才调分析

本文将分两部分覆按50ETF期权的IVS因子的预计才调。第一部分主要分析从期权数据中索要的IVS对股票指数将来收益的预计才调，在加入范围变量后教师当期的IVS对下期的股指逾额收益是否有显耀的解释才调。第二部分覆按IVS对个股的订价才调，即在横截面上覆按IVS在个股中是否被订价。率先对上证50要素股基于beta分别投资组合（beta-based portfolio sorting），为了教师IVS是否在通盘这个词股票阛阓上有郑重的订价才调，使用上证通盘A股的数据进行Fama-MacBeth回来，最终得到IVS订价的显耀性和IVS风险价钱。

（一）IVS对上证50指数收益的预计才调分析

基于关连筹商文件，除了IVS因子外，咱们还范围了可能影响将来股指收益的一些变量，包括换手率（Turnover）、股息率（取对数，log（P/D））、成交量（Volume）、历史波动率（His.Vol.）、近一个月答复（1Month L.R.）和近三个月答复（3Months L.R.）。加入当期的隐含波动率含笑斜率IVSt，对将来一段时候τ内的上证50累计逾额收益 IndRet， τ进行如下回来：

其中，βIVS， τ 为IVS对将来股指逾额收益的回来统统，向量βContrs， τ为通盘范围变量的回来统统，IndRet， τ使用t到t+τ的积聚逾额收益。由于50ETF期权的数据有限，回来使用的是周频而不是月频数据。描写性统计炫夸，IVSOMA和IVSOLS的关不竭数为−0.83，IVLevel和His. Vol.的关连性也很是高，达到0.77。

回来成果见表1。其中，Panel A、Panel B和Panel C分别对应将来8周、12周和24周的收益。列（1）、列（2）和列（3）分别是隐含风险因子IVSOMA、IVSOLS和IVLevel的单变量回来，列（4）、列（5）和列（6）是加入范围变量后的多变量回来。由于与IVLevel高度关连，His. Vol.莫得放入列（6）回来中。在列（7）和列（8）中，咱们使用IVLevel当作波动水平的代理变量再行进行了回来。

率先不雅察将来8周收益的回来成果，IVS的影响均显耀，说明三个风险因子对将来收益的解释才调在将来8周很是沉着。IVSOMA对将来8周收益的回来统统为−0.36，买卖凭证描写性统计，若是IVSOMA从最大值0.62减小到最小值−0.22，将来8周的积聚逾额收益会增多30%。IVSOLS的统统为0.04，若是从最小值−3.07变化到最大值1.19，将来8周的积聚逾额收益会增多17%，而IVLevel则相应地能带来约 21.35%的增多。不雅察将来12周和24周收益的成果不错发现，IVS因子的统统相对于将来8周收益时有衰减的迹象，说明这一因子的预计才调在将来8周全12周之间首先削弱。比较而言，IVLevel的预计才调愈加抓久，且凭证拟合优度，IVLevel比IVS对将来收益有更强的解释才调。

在筹商了IVS和IVLevel各自的预计才调之后，咱们同期使用这两个风险因子对上证50指数将来收益进行了回来。从列（7）和列（8）中不错看出，IVSOMA、IVSOLS 和IVLevel的统统显耀性和数值与其他几列的推断成果比较一致。比如，Panel A和Panel B列（4）中IVSOMA的回来统统分别为−0.35和−0.23，在加入IVLevel一齐回来时，列（7）中的统统分别为−0.30和−0.17，数值各异并不大。这说明IVS和IVLevel对上证50指数将来收益的预计机制全齐不同，也揭示了期权隐含波动率风物中的这两个度量想法代表了两种全齐不同的阛阓风险。

Yan（2011）从表面上给出了隐含波动率平均水慈详歪斜进度的风险含义。他假定个股价钱遵照一个扩散（diffusive）−朝上（jump）进程，讲解隐含波动率在价值状况上的均值代表了底层钞票的朝上部分带来的风险，这部分风险属于比较“通例”的波动风险，会给钞票走势带来“上高下下”的波动，但并不料味着任何着落风险，而隐含波动率的歪斜水平则隐含了底层钞票的尾部风险。具体而言，由于期权价钱由参与来回的投资者的报价决定，IVLevel代表了阛阓对底层钞票波动风险的观念。IVLevel增大说明阛阓以为上证50指数的波动风险飞腾，将来会给这一风险以抵偿，从而收益增多；IVS则反应了阛阓参与者对将来阛阓走势预期信息的挖掘，隐含波动率含笑歪斜进度增多（即IVSOMA增多和IVSOLS减小）意味着OTM认沽期权与ATM认购期权在阛阓上的价差变大，说明期权来回者预期阛阓的着落风险飞腾，而实证成果如实标明这预示着底层股票的着落走势。

（二）IVS在横截面上对个股的订价才调分析

咱们在这部分将筹商期权隐含波动率的水平风险和歪斜风险对上证50指数要素股的订价才调。事实上，对指数将来走势有预计才调的风险因子并不一定在个股横截面上有订价才调。在上文中，当作从50ETF期权中索要的隐含风险，IVS和IVLevel对上证50指数的预计才调瑕瑜常直不雅的。但这两类因子是否在横截面上对上证50要素股有订价才调呢？要答复这个问题，需探讨投资者的风险厌恶（risk aversion）函数。若是某类风险在阛阓上能抓续带来显耀的风险溢价，则说明投资者对这类风险是厌恶的，当期在横截面上对这类风险有不同敞口的钞票将来就会获取不同的风险溢价。因此，横截面上的预计才调是真确教师一个风险因子是否有订价才调愈加严谨的依据。

为了筹商IVS和IVLevel对个股的订价才调，本文使用上证50指数的通盘要素股，率先算计个股收益在风险因子上的敞口（exposure）。这里以隐含波动率歪斜风险因子IVS为例，本文作念以下回来：

其中，Ri， t为股票i的逾额收益（减去当期的无风险收益rf， t），Rm， f为阛阓组合收益，βiIVS即为股票i在风险上的露馅。若是IVS对个股有订价才调，则差额收益中的一部分应是由股票在IVS上的敞口带来的。使用个股在IVS上的敞口不错算计风险因子的溢价孝顺（premium或称为price of risk）λIVS。

在上述假定下，一只股票在IVS上的风险敞口越大（即βiIVS越大），将来的逾额收益中IVS的溢价就越高（即λIVSβiIVS越大）。在风险因子对个股订价的筹商中，λIVS也被称为风险因子的价钱，而因子的订价才调就体当今λIVS的显耀性和数值上。本文独揽式（5）和式（6），分别使用基于IVS beta分别的投资组合收益和Fama-MacBeth回来这两种次第来筹商IVS对个股的订价才调。

1. 基于IVS beta分别的投资组合收益分析

为了考证以上表面假定，咱们率先使用基于beta分别投资组合的次第。推断个股在IVS上的敞口，然后凭证IVS风险敞口来分别个股酿成投资组合。第一步，使用t−k到t−1期的数据，拟合式（5），得到通盘股票在IVS上的敞口 。第二步，凭证βiIVS的大小，将股票分红5个钞票组合，记载每个组合将来某一时刻（t到t+τ时刻）的逾额收益、CAPM模子alpha、Fama-French三因子模子alpha、Carhart四因子模子alpha和五因子模子alpha。第三步，使用双样本t教师来分析高IVS风险敞口与低IVS风险敞口的投资组合的逾额收益或alpha是否存在显耀各异。

在个股将来收益预计部分，因子IVLevel的成果在不同的预计区间内和不同的投资组合构造次第下齐不显耀，这里不再展示。表2和表3分别是因子IVSOMA和IVSOLS的成果，咱们分别使用了等权重和市值加权两种次第酿成投资组合。其中，Panel A、Panel B和Panel C分别是投资组合在将来8周、12周和24周的逾额收益和各模子alpha。列1到列5分别列示的是以 从低到高排序分别的5个投资组合的逾额收益或alpha（C. alpha、3F. alpha、4F. alpha和5F. alpha分别示意CAPM模子、三因子模子、四因子模子和五因子模子的alpha），终末一列是在风险因子IVS上露馅最高与最低的投资组合的逾额收益或alpha之差。不错看出，期权隐含波动率的水平风险自己对个股的风险溢价并莫得孝顺，但隐含波动率在OTM认沽和ATM认沽期权上的各异却对个股的风险溢价有显耀的订价才调。凭证上述策划，本文以为IVS主要包含上证50指数的尾部风险和期权来回者对上证50指数着落风险的知情信息，而IVLevel则主要代表了上证50指数的“通例”波动率，即一个扩散−朝上进程中的扩散部分带来的波动。Andersen等（2019）指出，股指扩散部分带来的波动在诸多金融阛阓上并莫得沉着的订价才调。在宽裕熟习的金融阛阓上，投资者真确厌恶的其实是钞票的大幅着落风险，即尾部风险，而扩散部分带来的“通例”波动是对称的，并不料味着钞票有很大的可能着落，是以尾部、大幅着落风险在阛阓上存在显耀的溢价，即式（6）中的λIVS是显耀的。本文基于中国上证50指数的分析得到了与Andersen等（2019）对人人12个指数的筹商相雷同的成果。

除了揭示投资者的风险偏好外，一个有显耀订价才调的风险因子愈加剧要的作用是，咱们不错凭证这个因子来构造投资计谋。接下来，咱们使用以上通盘的风险因子，构造基于单一因子beta的投资计谋，以覆按各因子对个股风险溢价的孝顺率。具体次第与基于beta分别并分析投资组合的次第雷同，率先推断个股在IVS上的敞口，然后凭证IVS风险敞口来分别个股酿成投资组合。率先使用t−k到t−1期的数据，拟合式（5），得到通盘股票在IVS上的敞口 ，。假定因子对将来收益的影响是正（负）向的，咱们凭证βiIVS的大小，抓有βiIVS最高（低）的10只股票（这里不探讨作念空）。聚会每周作念下去，得到一个周频换仓的投资组合仓位，凭证仓位算计投资组合每天的阛阓价值和节略积聚答复 ，其中valuek为投资组合在第k天的价值，value1为投资组合的启动价值。图3是基于各风险因子的单一因子投资计谋的积聚答复率序列图。不错看出，基于IVSOLS的投资计谋积聚答复率高于基于IVSOMA的投资计谋，其他风险因子的投资组合收益基本齐低于IVS的成果。

2. 基于IVS beta的Fama-MacBeth回来

在这一部分，咱们使用教师因子订价才调的经典次第Fama-MacBeth回来来分析IVS对个股的订价才调分。Fama-MacBeth回来是由Fama和MacBeth（1973）年提倡的两步（two-pass）回来法，主要用来测量风险因子对个股的订价才调。第一步，在第t期，算计个股在各风险因子上的beta。咱们使用历史48周的日数据进行如下回来：

为了保证论断的严谨性，咱们在模子中加入了关连文件中比较得到招供的以下风险因子：MktRe、SMB、HML、UMD、RMW和CMA。因此，在这一步，咱们分别探讨了以下模子：CAPM+IVS（Model I）、Fama-French三因子+IVS（Model II）、Carhart四因子+IVS（Model III）以及Fama-French五因子+IVS（Model IV）。

第二步，推断每个因子的风险价钱λf。

由于数据的甘休，这一部分的迁移窗口依然是周频的。在完成以上两步之后，每个模子齐会得到每个因子的溢价孝顺λft。表4论述了Fama-MacBeth回来成果，其中Panel A、Panel B和Panel C分别对应在Fama-MacBeth回来的第二步使用将来8周、12周和24周收益推断每个因子的风险价钱。Panel C中IVS的风险价钱相对较小，说明其对个股风险溢价的孝顺在将来12周全24周之间渐渐削弱。而在Panel A和Panel B中，IVS风险价钱的显耀性瑕瑜常郑重的，且对将来12周逾额收益的孝顺在数值上与对将来8周的孝顺基本一致，说明风险价钱在将来12周内很是沉着。IVSOLS的成果在四个模子下并不是很郑重。但值得预防的是，在推断成果显耀的情况下（Panel B和Panel C中的Model III），IVSOLS的风险订价才调在数值上基本高于包括IVSOMA在内的其他通盘风险因子，这一成果与图3一致。

四、内素性教师

探讨到期权隐含波动率含笑的歪斜进度与底层钞票的尾部风险过头他隐含信息关连，咱们在这里对IVS作念内素性教师。本文凭证Hausman（1978）的表面筹商，使用两阶段最小二乘法，对隐含波动率含笑斜率IVSt与上证50指数收益回来中的内素性进行教师。本文使用两个变量当作IVSt的器用变量。第一个器用变量，使用Bollerslev和Todorov（2011）的次第，从上证50ETF期权中索要隐含尾部风险（implied tail risk），当作IVS中的尾部风险信息和期权隐含尾部风险溢价的度量（Andersen等，2019），记为TRtimp。TRtimp的算计次第参照Bollerslev和Todorov（2011），率先假定上证50价钱Xt在P测度下遵照一个扩散−朝上进程。

然后，假定在Q测度下，Xt的朝上强度进程 （Bollerslev和Todorov，2011））原意：

此时，价钱Xt的隐含尾辖着落风险（implied tail risk）为：

使用期权价钱数据不错推断出ϕt-和αt-，代入式（11）即可得到TRtimp。第二个器用变量，使用上证50的周换手率（Turnover），当作50指数的心期望法（Ding等，2014；张强和杨淑娥，2009；陆静等，2017）。第一步，咱们进行如下回来：

其中，示意通盘范围变量。由于咱们登第Turnover当作器用变量，中莫得Turnover，而只包含上证50指数的股息率（取对数，log（P/D））、成交量（Volume）、历史波动率（His.Vol.）、近一个月答复（1Month L.R.）和近三个月答复（3Months L.R.）。示意通盘器用变量，包含上证50期权隐含尾部风险 和上证50指数的换手率Turnover。第二步，使用拟合值 和通盘范围变量 对将来上证50指数收益进行回来。

率先覆按上述两个器用变量对IVS的解释才调，使用TRimp和Turnover对IVS进行回来，成果见表5。从中不错看出，两个器用变量对IVS的影响齐显耀，对IVSOMA和IVSOLS的解释才调（拟合优度）分别达到了34.40%和21.10%。然后通过Hausman教师来分析 与之前使用OLS次第得到的IVS统统是否存在显耀各异，成果见表6。从中不错看出，在使用期权隐含尾部风险和换手率当作IVS的器用变量时，分析成果与OLS成果的各异在数值上并不大，在统计意旨上也不显耀。本文以为，从预计的角度来看，IVS的内素性对筹商论断的影响不大。

五、结　论

本文率先探讨了中国上证50ETF期权隐含波动率的风物，数据分析发现其在价值状况上呈现出含笑歪斜，况兼跟着期权到期日的掌握，这种含笑歪斜的风物愈加显然。本文进一步吸收两种不同的测度想法来描述上证50ETF期权隐含波动率的风物特征：一是隐含波动率水平，二是隐含波动率含笑歪斜进度。筹商标明，期权隐含波动率水平与含笑歪斜进度包含了不同的风险信息。

本文在分析隐含波动率含笑歪斜进度对将来股票收益的影响时，使用虚值认沽期权和实值认购期权波动率之间的各异和斜率来度量隐含波动率含笑歪斜进度，并以剔除“歪斜”的隐含波动率水平当作另一个风物特征。筹商发现，在预计上证50指数将来收益时，期权隐含波动率含笑歪斜进度和隐含波动率水平的统统齐是显耀的。隐含波动率含笑歪斜进度越大，将来上证50指数收益越低，这种影响在将来12周内瑕瑜常沉着的，在将来12周全24周之间首先衰减。隐含波动率水平对上证50指数的预计才调比较抓久，在24周内齐比较沉着。当将两个风险变量放在吞并模子中对上证50指数将来收益进行回来时，咱们发现两个变量的数值和显耀性并莫得太大的变化。进一步筹商发现，隐含波动率含笑歪斜进度对个股有显耀的订价才调，而隐含波动率水平则莫得。上述成果说明期权隐含波动率中索要出来的这两个度量想法代表着两种不同的阛阓风险，对将来阛阓的预计机制不尽一样。期权隐含波动率水平代表了阛阓对底层钞票波动风险的观念，其数值增多说明阛阓以为上证50指数的波动风险飞腾，将来上证50指数会赐与抵偿，但对横截面上的个股莫得显耀影响；而期权隐含波动率含笑歪斜进度则反应了阛阓参与者对将来阛阓走势预期信息的挖掘，隐含波动率含笑歪斜进度增多意味着虚值认沽期权与实值认购期权在阛阓上的价差变大，说明期权来回者预期阛阓的着落风险飞腾，预示着底层股票的着落走势，并能传导到个股中。因此，在期权隐含波动率举座风物中，与隐含波动率水平比拟，隐含波动率含笑歪斜是更好的股票风险溢价因子。

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