股指期權和期貨交易可以預測標的指數的變動嗎？——來自臺灣市場的證據

陳淼鑫 王宏 喬帥

(1.廈門大學經濟學院金融系，福建 廈門 361005；2.華中科技大學經濟學院，湖北 武漢 430074)

引言

自市場微觀結構理論發展以來，大量研究都表明股票市場的交易行為(指令流)對股票價格有顯著影響，由買方發起的(buyer initiated)交易會導致股票價格上升，而由賣方發起的(seller initiated)交易則會導致股票價格下跌。理論上，期權屬于冗余證券，期權市場無法反映標的市場額外的信息。但在現實中，期權市場相對于現貨市場可能存在一定信息優勢，如Black(1975)[2]指出由于期權的高杠桿性，知情交易者(informed trader)為了追求更高的收益，有可能優先選擇期權而非現貨進行交易，因此期權市場可能隱含著比現貨市場更及時和豐富的信息。Back(1993)[1]又進一步指出波動率信息交易者只能通過期權市場而無法通過現貨市場來進行交易，這使得期權市場中可能包含現貨市場所不具備的信息。Mayhew(1995)[16]則認為期權市場相對較低的交易成本使得知情交易者更愿意選擇期權市場進行交易，也會使得期權市場對信息的反應領先于現貨市場。Easley et al.(1998)[9]最早正式構建了期權市場包含私有信息的理論模型，在該理論框架下，當市場達到混合均衡時，知情交易者會同時選擇在期權和股票兩個市場進行交易，特別是，由于期權的多樣性和復雜性，相對于非知情交易者而言，期權對知情交易者更有吸引力，因此期權的指令流中往往包含標的股票額外的信息。此后，大量的實證研究，如Pan and Poteshman(2006)[19]，Roll et al.(2010)[20]，Holowczak et al.(2014)[10]也都證明了期權市場指令流可以預測標的股票的收益。

那么，期權市場的指令流壓力及其所包含的信息是如何傳遞到現貨市場，這兩個市場之間又是如何相互影響的呢？自Black and Scholes(1973)[3]和Merton(1973)[17]起的現代期權定價理論都闡述了如何用標的資產來對期權進行套保。而實際市場中這種套保行為又反過來導致了股票市場指令流對期權市場指令流的依賴性。在存在做市商的市場中，當某筆期權交易成交后，做市商就獲得與投資者數量相等但方向相反的期權頭寸暴露，一旦某段時間內期權交易數量的買賣頭寸不相等，做市商就需要對自身裸露的頭寸進行對沖，期權市場指令的不平衡就通過做市商的風險對沖行為傳遞到股票市場。不少實證研究，如Ni et al.(2005)[18]等也都證明了對期權的套保交易會對現貨價格產生顯著影響。

但現有關于期權市場信息含量的研究要么沒有控制現貨市場指令流的影響，要么對現貨市場指令流沒有細分到底哪部分是由于期權市場導致的邊際影響，因此，Hu(2014)[12]將股票市場的指令不平衡(order imbalance)分解為由期權交易導致的指令不平衡和與期權交易無關的指令不平衡，實證結果發現由期權交易導致的指令不平衡對未來的股票收益具有顯著的預測力。但Hu(2014)[12]的研究對象是個股和個股期權，做市商對個股期權的套保通常都是通過標的股票進行，但對于指數期權，一方面有的指數并沒有對應的可直接交易的現貨標的，另一方面大多數股指期權的標的指數都有對應的股指期貨，而無論從流動性或交易成本來看，用期貨對沖都更有優勢，因此，與Hu(2014)[12]不同，本文利用臺指期權(TXO)和臺股期貨(TX)的分筆交易數據，構造由期權交易導致的指令不平衡指標以及期貨交易中與期權交易無關的指令不平衡指標，檢驗兩者對未來股指收益率的預測力，從而將現有的單一衍生品市場(僅考慮期權市場)信息含量的相關研究拓展到多個衍生品市場(同時考慮期權和期貨市場)，在一定程度上填補了該領域的研究空白。

此外，由于數據的限制，現有的大多數研究并未對投資者類型進行區分，往往都是從整個市場投資者總體層面去檢驗期權市場的信息含量。然而，不同類型的投資者在專業技能、交易動機、信息獲取能力以及風險偏好等方面都存在極大差異。一般而言，個人投資者在專業技能、信息獲取途徑及信息處理能力方面都相對機構投資者要弱，因此個人投資者與機構投資者的交易中所隱含的信息就可能存在極大差異。現有的部分實證研究，如Lakonishok et al.(2007)[14]，Chang et al.(2009)[7]等都證實了這一點。因此，受益于數據的獨特性，本文在對整個市場層面進行研究的基礎上還將細分投資者類型，分別探討臺指期權市場上三類非做市商投資者(個人投資者、境內機構投資者和境外機構投資者)交易中的信息含量。

進一步地，即便標的資產相同，但不同期限不同執行價格的看漲或看跌期權在流動性、杠桿率、對標的資產價格變動的敏感性等方面都存在很大差異，為不同偏好的投資者提供了不同的選擇。但知情交易者究竟偏好哪種期權至今并無定論，例如：Kaul et al.(2006)[13]認為知情交易者偏好具有高流動性和高波動率敏感性的平價期權，Chakravarty et al.(2004)[5]認為知情交易者偏好具有高杠桿性的虛值期權，De Jong et al.(2006)[8]則認為知情交易者偏好對標的資產價格變動具有高度敏感性的實值期權。因此，本文根據期權合約的不同特征(期權類別、在值程度、到期期限)進行了進一步的細分，從不同角度更加深入系統地檢驗了期權市場的信息含量。

最后，目前大多數的相關研究都集中于美國等成熟市場，然而新興市場在投資者結構、交易模式等方面與成熟市場都有著較大的差別。據統計，臺灣期權市場上超過80%的交易都來自于個人投資者，顯然不同于以機構投資者為主導的美國等成熟市場。但臺灣與大陸有著極為相似的歷史和文化背景，市場投資者的投資喜好和行為模式也極為類似。2015年我國大陸市場正式推出場內期權交易，因此，本文擬通過對臺灣期權市場的研究，探討新興市場與成熟市場的不同之處，同時也為我國大陸地區金融衍生品的發展提供一定的經驗借鑒。

本文主要貢獻有：首先，現有的關于信息提取的研究往往只針對單個市場，而忽略了不同市場之間可能會因為套利者或套保者的行為而存在一定的聯動性。本文綜合考慮了由于做市商的風險對沖行為而導致的股指期權和期貨市場指令流之間的關聯，同時研究了這兩個市場交易行為的隱含信息，從而將現有的單一衍生品市場(僅考慮期權市場)信息含量的研究拓展到多個衍生品市場(同時考慮期權和期貨市場)，在一定程度上填補了該領域的研究空白；其次，通過對指令不平衡指標的分解，可以更細致地分析在控制了期貨交易指令流影響的前提下，期權交易指令流對現貨指數收益率的邊際預測力；再次，由于數據的獨特性，對期權交易進一步根據投資者類別、期權種類、在值程度和到期期限進行細分，從不同角度深入系統地檢驗期權市場的信息含量；最后，臺灣作為一個以個人投資者為主導的新興市場，其研究結論既有助于進一步探討新興市場與成熟市場的不同之處，也為我國大陸地區金融衍生品的發展提供了寶貴的經驗。

數據與變量

一、樣本數據介紹

本文研究對象，是我國臺灣期貨交易所(TAIFEX)交易的臺灣股價指數選擇權(簡稱“臺指期權TXO”)和臺灣股價指數期貨(簡稱“臺股期貨TX”)。2015年臺指期權交易量為191,513,144張，臺股期貨交易量為33,059,533張，分別占TAIFEX所有產品交易量總和的72.4%和12.5%。

數據樣本期為2007年1月2日～2012年11月30日，共1474個交易日。數據詳細地記錄了樣本期內臺指期權及臺股期貨的每筆交易，經統計，臺指期權共有94,318,130筆交易，臺股期貨則共有71,774,463筆交易。本文對原始數據做以下處理：(1)考慮到臺指現貨的交易時間是9∶00～13∶30，而臺指期權和期貨的交易時間是8∶45～13∶45，刪除了臺指期權和期貨每日開盤后15分鐘和收盤前15分鐘的數據；(2)由于原始數據沒有標明每筆交易的發起方，根據目前廣泛采用的Lee and Ready(1991)[15]提出的“tick test”方法進行判斷；(3)臺指期權市場屬于同時采用指令驅動和報價驅動的混合交易制度，根據前面的分析，經由期權做市商的風險對沖行為可以將臺指期權與臺股期貨的指令流沖擊聯系起來，因此，根據原始數據中的交易類型，刪除了期權市場中非做市交易的數據；(4)根據原始數據中的投資者類別，將做市商之外的投資者分為個人投資者、境內機構投資者和境外機構投資者三類；(5)根據期權執行價格/當日股指收盤價之比(即K/S)，將看漲期權分為三類：K/S≥1.02則為虛值期權，0.98＜K/S＜1.02則為平價期權，K/S≤0.98則為實值期權；類似的，看跌期權也分為三類：K/S≥1.02則是實值期權，0.98＜K/S＜1.02則為平價期權，K/S≤0.98則為虛值期權；(6)根據期權的到期時間，將期權分為三類：剩余期限在30天以內的為短期期權，剩余期限在30～60天以內的為中期期權，剩余期限在60天以上的則為長期期權。

二、數據統計分析

首先，對樣本期內臺指期權的所有交易以及做市商的做市交易做了一個簡單的統計。經統計，樣本期內做市商的交易量占總交易量(雙邊)的比例為33.22%。由于臺灣期權市場屬于同時采用指令驅動和報價驅動的混合交易制度，理論上做市商交易最大的參與率是50%，因此樣本期內33.22%的參與度是比較高的。

表1 不同種類的期權交易量及其比例

其次，根據投資者類別、期權種類、在值程度以及剩余期限對樣本期內的臺指期權交易量進行了分類統計，具體見表1。從投資者類別來看，樣本期內個人投資者的交易占了絕大多數(84.52%)，境外機構投資者次之(13.63%)，境內機構投資者最少(1.85%)；從期權種類來看，看漲期權和看跌期權的交易量大致相當，看漲期權交易量(52.88%)略高于看跌期權(47.12%)；從期權在值程度來看，樣本期內虛值期權交易量最大(58.93%)、平價期權次之(37.35%)、實值期權最少(3.72%)；從期權到期期限來看，短期期權交易量最大(86.44%)，中期期權次之(11.50%)，長期期權最少(2.06%)。簡言之，臺灣期權市場以個人投資者為主體，各類投資者主要偏好短期虛值期權。

三、信息指標的構建

1.期權交易引起的不平衡性

為研究期權交易的隱含信息，學者們提出了許多信息指標的構建方法，如Pan and Poteshman(2006)[19]，Chang et al.(2009)[7]，鄭振龍等(2012，2014)[22][23]都是使用主動開倉交易量來進行研究，Chan et al.(2002)[6]，Schlag and Stoll(2005)[21]，Holowczak et al.(2006)[11]，Holowczak et al.(2014)[10]都是使用指令不平衡指標來進行研究。由于本文是基于期權做市商的風險對沖行為將期權市場與期貨市場的交易關聯起來，因此選擇了以交易不平衡(即指令不平衡)指標來進行研究。考慮到期權合約種類眾多，如果為簡單起見只選擇其中一種或一對(看漲和看跌)期權合約(如Chan et al.(2002)[6]，Holowczak et al.(2006)[11]等就只采用一對交易最活躍的看漲和看跌期權)，有可能漏損其他合約所包含的信息，因此本文信息指標的構建包含了所有期權合約。由于不同期權合約性質不同，如果對合約加總時使用相同的權重(Easley et al.(1998)[9]，Cao et al.(2005)[4]，Pan and Poteshman(2006)[19]等就采用等權重)顯然也不合適，而本文研究的出發點是做市商的風險對沖行為，即Delta對沖，因此，以不同期權合約價格對標的資產價格變化的敏感度，即Delta值作為權重是比較合適的選擇。最后，考慮到與個股期權不同，股指期權做市商往往是以股指期貨而非現貨來進行對沖，在公式中增加了現貨價格對期貨價格變動的敏感度作為調整項，并除以期權和期貨市場總的交易量以消除市場規模變化的影響，最終構建的期權交易引起的不平衡性指標如下：

其中，OOIt是指t日所有期權交易引起的不平衡性。i表示期權i，j表示期權i在t日的第j筆交易。DirIOt,i,j是一個虛擬變量，若期權i的第j筆交易是由買方發起則為1，若是由賣方發起則為-1。SizeIOt,i,j表示t日期權i第j筆交易的成交量，則表示t日期權i價格對標的指數價格變化的敏感度，也是根據期權的性質賦予不同期權的權重。具體計算Delta時，參考Hu(2014)[12]和Holowczak et al.(2014)[10]的做法，假設無風險利率和指數紅利率均為零，根據BS期權定價模型進行計算。計算中采用的波動率則是根據臺灣加權指數1分鐘高頻數據計算所得的股指過去20個交易日的歷史波動率。表示t日標的指數價格變化與股指期貨價格變化之比。TotalVolt表示t日期權和期貨總的交易量。從定義上理解，OOIt表示的是t日所有期權交易引起的有關標的資產價格變化的風險暴露之和。

類似的，根據投資者類別、期權種類、期權在值程度以及期權到期日的不同分別構建了對應的期權交易不平衡性指標，然后分別檢驗它們的信息含量。

2.期貨交易自身的不平衡性

由于期權做市商的頭寸與期權投資者的頭寸是反向關系，因此期權交易引起的不平衡性(OOI)同樣代表期權做市商在期貨市場風險對沖的需求。將股指期貨交易總的不平衡性扣除由期權交易引起的不平衡性之后剩余的部分，即為股指期貨交易自身的不平衡性，具體指標構建如下：

其中FOIt是指t日股指期貨交易自身的不平衡性，TOIt是指t日股指期貨交易總的不平衡性，i表示期貨i，j表示期貨i在t日的第j筆交易。DirIFt,i,j是一個虛擬變量，若期貨i的第j筆交易是由買方發起則為1，若是由賣方發起則為-1。SizeIFt,i,j是t日期貨i第j筆交易的成交量。之所以扣除OOIt/4，是因為目前臺指期權每點是50新臺幣，而臺股期貨每點是200新臺幣，在對沖相同點數的臺指期權風險時只需1/4份臺股期貨即可。

研究方法

一、基本實證模型

首先，用模型(1)檢驗股指期貨交易總的不平衡性(TOI)是否對未來的股指收益有預測力：

其中，Rett表示t日股指的對數收益率，根據臺指收盤價計算而得。

接著，為了區分由期權交易導致的不平衡性(OOI)和期貨交易自身的不平衡性(FOI)對未來股指收益的預測力，用模型(2)進一步進行檢驗：

其中，Xt-1代表控制變量，主要包括滯后一期的股指收益率(Rett-1)和滯后一期的股指現貨成交額(Volumet-1)。

若市場中確實存在知情交易者，當他們獲得好消息時，在期貨市場中就會選擇主動買入期貨，從而導致期貨交易出現正的不平衡性；在期權市場中就會選擇買入看漲期權或賣出看跌期權，同樣會導致期權交易出現正的不平衡性。反之，當他們獲得壞消息時，在期貨市場中就會選擇主動賣出期貨，在期權市場中就會選擇買入看跌期權或賣出看漲期權，此時期貨與期權市場的交易都會出現負的不平衡性。因此，提出以下待檢驗的假設：

假設1：若期貨市場中具有知情交易者，即期貨交易中具有隱含信息，則期貨交易自身的不平衡性(FOI)對未來的股指收益率應該有正的預測力，即βkFOI中至少有一些顯著為正。反之，若FOI指標對未來的股指收益率沒有任何預測力，則說明期貨交易自身不平衡性指標不具有隱含信息。

假設2：若期權市場中具有知情交易者，即期權交易中具有隱含信息，則期權交易引起的不平衡性(OOI)對未來的股指收益率應該有正的預測力，即βkOOI中至少有一些顯著為正。反之，若OOI指標對未來的股指收益率沒有任何預測力，則說明由期權交易導致的不平衡性指標中不具有隱含信息。

二、投資者分類

為了檢驗不同類型投資者的期權交易對股指收益是否具有預測力，提出以下模型：

其中，IND_OOIt、DII_OOIt、FII_OOIt分別表示t日由個人投資者、境內機構投資者和境外機構投資者期權交易引起的不平衡性。

一般而言，機構投資者在專業技能、信息獲取途徑及信息處理能力方面都強于個人投資者，境外機構投資者相比境內機構投資者在國際信息方面更有優勢，而境內機構投資者則在境內信息方面更有優勢，因此，提出以下待檢驗的假設：

假設3：機構投資者期權交易不平衡性指標的預測能力會強于個人投資者，但境外機構投資者和境內機構投資者之間的差異不確定。

三、期權類別分類

為了檢驗不同類型期權的交易對股指收益是否具有預測力，提出以下模型：

其中，CALL_OOIt和PUT_OOIt分別表示由看漲期權和看跌期權交易引起的不平衡性。

對于知情交易者而言，正常情況下，若他們得到的是好消息，一方面為了控制風險，另一方面也是為了追求更大的收益，大部分都會選擇買入看漲期權來獲利；反之，若他們得到的是壞消息，則多會選擇買入看跌期權。因此，提出以下待檢驗的假設：

假設4：若知情交易者的信息交易主要是基于好消息，則由看漲期權交易導致的不平衡性更有預測力；反之，若知情交易者的信息交易主要是基于壞消息，則由看跌期權交易導致的不平衡性更有預測力。

四、在值程度分類

為了檢驗不同在值程度期權的交易對股指收益是否具有預測力，提出以下模型：

其中，ITM_OOIt、ATM_OOIt、OTM_OOIt分別表示t日由實值期權、平價期權和虛值期權交易引起的不平衡性。

根據Black(1975)[2]和Easley et al.(1998)[9]，期權的高杠桿性是知情交易者選擇期權市場的一個重要原因。一般而言，虛值期權的杠桿性最大，平價期權次之，實值期權最小。因此，提出以下待檢驗的假設：

假設5：若知情交易者出于杠桿率的考慮對期權進行選擇，則杠桿率最高的虛值期權的預測力最強，平值期權次之，實值期權最小。

五、到期期限分類

為了檢驗不同到期期限期權的交易對股指收益是否具有預測力，提出以下模型：

其中，SHORT_OOIt、MID_OOIt、LONG_OOIt分別表示t日短期期權、中期期權及長期期權交易引起的不平衡性。

就杠桿率而言，短期期權的杠桿率最高、中期期權次之、長期期權最小；就流動性而言，樣本期內短期期權交易量最大、流動性最好，中期期權次之，長期期權最差。因此，為了進一步驗證期權的杠桿率和流動性是否是知情交易者選擇期權市場的主要原因，提出以下待檢驗的假設：

假設6：若知情交易者出于杠桿率和流動性的考慮對期權進行選擇，則杠桿率最高且流動性最好的短期期權的預測力最強，中期期權次之，長期期權最差。

實證結果與分析

一、變量數據統計

表2給出了文章中所運用的主要指標的描述性統計。從表中可以看出期權交易不平衡性指標的均值和中位數都大于0，但標準差極大，超過均值的45倍。同時，期權交易不平衡性占期貨交易總的不平衡性的比例很小，從均值來看不到5%，因此，期貨交易自身的不平衡性與期貨交易總的不平衡性的統計結果比較接近。不過在極端條件時，期權交易不平衡性的比例應該很高，這可以從期權交易不平衡性的最大值和最小值看出來。從偏度與峰度來看，期權交易不平衡性有一定的負偏性并且峰度較大，說明它有一定的肥尾現象，而期貨交易的不平衡性則沒有明顯的負偏和肥尾現象。臺指收益率指標則是均值為正，偏度為負，峰度為正，這與收益率有一定的負偏性及尖峰肥尾性正好相符。

二、總的不平衡性實證結果

首先給出基于全市場構建的信息指標的檢驗結果，即模型(1)和(2)回歸的結果見表3。從回歸結果中可以看出：期貨交易總的不平衡性(TOI)對未來的股指收益具有顯著為正的預測力，即當t-1日期貨交易總的不平衡性為正，表現為凈購買壓力時，t日股指將上漲；反之，則股指下跌。將期貨交易總的不平衡性分解為由期權交易導致的不平衡性(OOI)和期貨交易自身的不平衡性(FOI)后，無論是僅考慮FOI和OOI的滯后1期值還是滯后5期值，t-1日的期貨交易自身不平衡性(FOI)指標對t日的股指收益都具有顯著為正的預測力，即期貨交易中具有隱含信息。值得關注的是，雖然期權交易不平衡性占期貨交易總的不平衡性的比例很小，但t-1日由期權交易導致的不平衡性(OOI)指標在10%的置信水平下顯著為正，說明期權交易導致的不平衡性的確具有關于未來標的指數走勢的預測信息，這與Hu(2014)[12]的結果相類似。可見，臺指期權和期貨市場上均有知情交易者進行信息交易，因此，從全市場層面來看，期貨交易不平衡性和期權交易不平衡性指標中都具有未來股指走勢的預測信息。

表2 各指標的描述性統計

三、投資者分類的實證結果

表3 總的不平衡性實證結果

考慮到不同類型投資者的期權交易中所隱含的信息可能不同，模型(3)檢驗的結果見表4。從表中可以看出，個人投資者期權交易的不平衡性(IND_OOI)及境內機構投資者期權交易的不平衡性(DII_OOI)對未來股指收益都不具有預測力，這說明雖然個人投資者作為臺指期權市場的主力交易者占據了絕大多數的交易量(超過80%)，但基本上都屬于噪音交易，所包含的有效信息非常低；而境內機構投資者在臺指期權市場上的參與度極低，交易量占比不足2%，可見臺指期權市場并非境內機構投資者關注的重點，即便其具有某些信息優勢也無法在臺指期權市場上體現出來。但值得關注的是，雖然境外投資者的交易量相對個人投資者而言在總交易量中的占比不高，大約為14%，但實證結果顯示無論是單獨檢驗還是加入了所有變量的聯合檢驗，t-1日境外機構投資者交易的不平衡性(FII_OOI)對t日臺指收益率的預測力都在10%的置信水平下顯著為正。這表示當t-1日境外機構投資者的期權交易不平衡性為正(即對看漲期權表現為凈購買壓力，對看跌期權表現為凈賣出壓力)時，t日股指將上漲；反之，則股指下跌。這可能是由于境外機構投資者在專業技能、信息獲取途徑及信息處理能力方面都強于普通投資者，尤其是對境外資本流入或流出臺灣市場的時機把握上更具有信息優勢，而臺灣市場在國際市場中只能算是一個小市場，境外資本的流入或流出都會對它有比較顯著的沖擊，從而使得境外機構投資者可以利用這一信息優勢獲利。因此，從不同類型投資者的期權交易來看，臺指期權市場中境外機構投資者的交易不平衡性指標包含未來股指走勢的預測信息，而個人投資者及境內機構投資者的交易不平衡性指標則不具有相應的預測信息。

表4 不同投資者分類的實證結果

四、期權類別分類的實證結果

考慮到不同類別期權的交易中所隱含的信息可能不同，模型(4)回歸的結果見表5。從表中可以看到，看漲期權交易的不平衡性(CALL_OOI)對未來股指收益并不具有預測力。然而，無論是單獨檢驗，還是加入所有變量后的聯合檢驗，滯后一期的看跌期權交易的不平衡性(PUT_OOI)對未來股指收益都在5%的置信水平下有顯著為正的預測力。由于一般情況下有好消息時知情交易者更傾向于買入看漲期權而在有壞消息時更傾向于買入看跌期權，因此，表中的實證結果說明臺指期權市場上知情交易者的信息交易主要是基于壞消息，故而壞消息可能通過看跌期權的交易提前釋放出信號。

五、在值程度分類的實證結果

表5 期權類別分類的實證結果

考慮到不同在值程度的期權交易中所隱含的信息可能不同，模型(5)回歸的結果見表6。從表中可以看到，平價期權交易的不平衡性(ATM_OOI)對未來股指收益并不具有預測力。而無論是單獨檢驗，還是加入所有變量后的聯合檢驗，滯后一期的虛值期權交易不平衡性(OTM_OOI)對未來股指收益都有顯著為正的預測力。這與之前的分析相吻合，一方面虛值期權具有高杠桿性，另一方面樣本期內虛值期權的交易量最大，流動性最好，得到知情交易者的青睞，因此，虛值期權交易不平衡性指標中包含未來股指走勢的預測信息。此外，值得注意的是，滯后一期及滯后三期的實值期權交易的不平衡性(ITM_OOI)同樣對未來股指收益有顯著為正的預測力。由于同等條件下，實值期權的杠桿率最低，樣本期內實值期權的交易量占比也最小，實證結果似乎與之前的分析并不符合。這可能是由于根據期權定價理論，同等條件下，實值期權對標的資產價格的變動是最敏感的，因此，當知情交易者擁有關于標的指數走勢的私有信息時，實值期權同樣是一個不錯的選擇，從而使得實值期權交易的不平衡性指標也包含有未來股指走勢的預測信息。

六、到期期限分類的實證結果

最后，考慮到不同到期期限的期權交易中所隱含的信息可能不同，模型(6)回歸的結果見表7。從表中可以看出，無論是短期期權交易的不平衡性(SHORT_OOI)，中期期權交易的不平衡性(MID_OOI)，還是長期期權交易的不平衡性(LONG_OOI)對未來股指收益率都不具有明顯的預測力。只有滯后一期的短期期權交易不平衡性指標在加入所有變量的回歸方程中在10%的置信水平下顯著，顯示出微弱的預測力。這可能是由于即便理論上來說，知情交易者會更偏好流動性好且杠桿率高的短期期權，但由表1的統計結果可以看出，臺指期權市場上個人投資者尤其偏好短期期權(個人投資者在短期期權上的交易量約占其總交易量的90%)，知情交易者的信息交易容易被大量個人投資者的噪音交易所淹沒，從而導致即便是短期期權交易的不平衡性指標也不具有顯著的預測信息。

表6 期權在值程度分類的實證結果

七、穩健性檢驗

2008年9月16日，美國雷曼兄弟倒閉，金融危機席卷全球，臺指也隨之下跌，直到2009年初開始觸底反彈。為了驗證前述實證結論的穩健性，接下來刪除2008年9月16日～2008年12月31日這段危機時期的樣本，對模型(2)～(6)重新進行回歸(見表8)，結論與前文的表3～7一致。

結論

表7 期權不同到期時間分類的實證結果

基于臺指期權和臺股期貨的詳細交易數據，本文從多角度系統地驗證了臺指期權及臺股期貨交易中所隱含的對未來臺指走勢的預測信息。其目的就是為了檢驗知情交易者，是否會利用期權和期貨的高杠桿率和高流動性等特點來追求高收益率，使得期權和期貨對信息的反應優先于股票市場，從而使得期權和期貨交易中會包含未來股價走勢的預測信息。

表8 穩健性檢驗結果匯總

在驗證了期貨交易總的不平衡性對未來股指收益具有顯著預測力后，將其進一步分解為由期權交易導致的不平衡性和期貨交易自身的不平衡性，分別檢驗兩者的隱含信息含量。實證結果顯示從全市場層面來看，期貨交易自身的不平衡性和期權交易不平衡性對未來臺指收益率都有顯著為正的預測力。這說明臺股期貨和期權市場中均有知情交易者進行信息交易，因此兩個市場的交易中都具有未來臺指走勢的預測信息。

考慮到不同類型投資者，不同類型期權可能存在信息差異，為了更深入地挖掘臺指期權市場上的隱含信息，將期權交易根據投資者類別、期權種類、在值程度和到期期限進一步細分，從不同角度深入系統地檢驗不同期權交易的信息含量。根據投資者分類的實證結果顯示：境外機構投資者交易的不平衡性對未來的股指收益具有顯著的正向預測力，而個人投資者和境內機構投資者的交易不平衡性都不具有預測力，這說明作為臺指期權市場主力的個人交易者大多屬于噪音交易者，由于境內和境外機構投資者所占的交易量只有15%左右，因此市場中大部分的交易都是噪音交易。根據期權類別分類的實證結果顯示：看漲期權交易的不平衡性對未來股指收益不具有預測力，而看跌期權交易的不平衡性則有顯著為正的預測力，這說明壞消息可能經由臺指期權市場上知情交易者的看跌期權交易提前釋放出信號。根據在值程度分類的實證結果顯示：虛值和實值期權交易的不平衡性對未來的股指收益都具有顯著的正向預測力，而平價期權交易的不平衡性則不具有預測力。這說明臺指期權市場上知情交易者在進行信息交易時，既可能選擇杠桿率最高且流動性最好的虛值期權，也可能選擇對標的資產價格變動最為敏感的實值期權。根據到期期限分類的實證結果顯示：短期、中期和長期期權交易的不平衡性指標總體來說對未來股指收益都不具有預測作用，僅有滯后一期的短期期權交易具有微弱的預測力，這說明即使知情交易者可能會通過具有高流動性和高杠桿率的短期期權進行信息交易，但由于臺指期權市場中的噪音交易者過多，使得短期期權交易量的隱含信息依然不夠顯著。