股票期權交易對股票市場定價效率影響的實證研究

于瑞安，張金林

（中南財經政法大學 金融學院，武漢 430063）

0 引言

中國證券市場于2015年2月9日正式推出股票期權交易，股票期權特有的交易機制決定了其風險轉移和價格發(fā)現(xiàn)功能。證券市場效率一直是金融理論研究的核心問題，資產定價效率是反映證券市場質量和效率的重要指標，交易機制和金融產品的不斷推出可以豐富證券市場的價格發(fā)現(xiàn)機制，改善市場效率。

信息效率是指資產價格所包含的信息含量和資產價格對于市場信息的反應速度。股票期權特有的交易制度使得投資者在對未來股票市場行情不看好的情況下，可將投資風險進行轉移，并在股市下行時可通過股票期權采取做空交易策略，是對中國股票市場現(xiàn)有賣空交易制度的補充。賣空機制的存在使投資者在股價下跌時仍有交易渠道可以獲利，投資者更有意愿主動挖掘市場上存在的利空信息，并通過交易策略反映到股價上。股票期權的推出使股票市場信息的傳遞多了一種媒介，股票期權作為信息的載體為投資者提供了增量信息，使股價的有效信息含量增加[1]。股票期權的買賣訂單流、看漲期權和看跌期權的交易量之比都可以在一定程度上預測股票未來價格的變動方向和變動程度，并且股票期權的引入可以提供另一個渠道來反映股票市場風險[2]。股票期權交易的推出加快了上市公司的股價對公司盈利公告的調整速度，股票期權交易使市場信息更加迅速地流入股票市場，投資者更加關注市場價格信號，證券市場定價效率顯著提高[3]。由于中國證券市場股票期權交易推出時間尚晚，國內學者關于股票期權與證券市場定價效率的相關性研究較少，大多以定價模型為基礎分析股票期權標的個股定價的偏離程度來詮釋股票期權對市場定價效率的影響，研究結論的可靠性因數(shù)據時間跨度太短而受影響。本文采用28個月的日交易數(shù)據，通過構建定價效率指標，從統(tǒng)計學意義角度解釋股票期權合約標的資產成份股與非成份股定價效率的差異以及股票期權推出前后股票市場定價效率變化，研究結論更具可靠性。

1 研究設計

本文通過研究期權合約交易的推出是否會對上證50指數(shù)成份股的定價效率有所影響，來試圖解釋股票期權的推出對中國證券市場定價效率的影響。本文的假設是：若股票期權交易制度對股票市場定價效率有所改善，那么從橫向角度來看，被納入上證50指數(shù)的股票應該表現(xiàn)出更高的定價效率；同理，從縱向角度來看，同一成份股的定價效率在股票期權交易制度實施后應該有所增強。

1.1 模型構建

為了檢驗股票期權賣空機制是否會對股票市場的資產定價效率產生影響，本文使用混合OLS模型，首先對股票期權交易制度推出后，合約標的資產成份股的定價效率與非合約標的資產成份股的定價效率進行比較，回歸模型設定如式（1）所示：

式（1）中：因變量Efficiencyi,t為股票i在t時刻的定價效率；主要自變量Optioni,t是虛擬變量，若股票i在t時刻為合約標的資產成份股時，取值為1，為非標的資產成份股時，取值為0；Controlsi,t為股票i在t時刻對應的各個控制變量；ei、vi分別為時間效應與個體效應；εi,t表示隨機擾動項。

如果模型（1）中自變量Optioni,t與定價效率代理變量（因變量）之間關系為正向，則說明合約標的資產成份股的定價效率要高于非合約標的資產成份股的定價效率。但是這并不能證明上述結果的直接原因是由股票期權的推出引起的。不能排除的一個可能原因是，那些合約標的資產成份股在股票期權推出之前就已經表現(xiàn)出較高的定價效率，因此回歸可能存在內生性問題。為了解決以上問題，本文進一步采用事件分析方法，以股票期權推出為事件窗口，將標的資產成份股在股票期權推出前后定價效率的差異進行對比，回歸模型設定如式（2）所示：

式（2）中自變量Option_Ini,t是虛擬變量，股票i在事件（股票期權交易推出）發(fā)生后定義為1，事件發(fā)生前定義為0；其他變量的定義含義與式（1）相同。

1.2 定價效率指標選取

從信息效率理論角度出發(fā)，資產的定價效率可以從兩個方面來衡量：一是資產價格所包含的信息含量，具體來說是資產價格能否充分地反映市場上的有用信息，尤其是關于公司層面的特質信息；二是資產價格對于市場信息的反應速度，具體來說是資產價格能否快速吸收市場信息并反映到資產價格上。

Mrock等[4]分析了各國證券市場中的個股聯(lián)動特征，研究結論證明發(fā)達國家的成熟股票市場比新興股票市場包含的異質性風險更大。Bris等[5]提出采用當期個股的收益率與滯后一期的市場收益率之間的相關系數(shù)來衡量個股和市場的定價效率，這種構建方法的可行性得到了后續(xù)學者研究的驗證。指標計算公式如式（3）所示：

式（3）中：rm,t-1代表t-1時刻的市場收益率；ri,t代表t時刻股票i的收益率；ρi,t代表股票i的收益率在t時刻與市場收益率的相關系數(shù)；ρ是將個股收益率對滯后一期的市場收益率進行回歸后的參數(shù)。參數(shù)ρ的取值越小，則代表個股收益與滯后期市場收益的關聯(lián)性就越小，即股價所包含的公司層面特質信息含量越高。本文借鑒文獻[5]的處理方法，先以日交易為單位，算出每只股票收益率與滯后一期的股票市場收益率之間的相關系數(shù)值，然后在研究時間跨度內進行分月計算，將每只股票的所有日相關系數(shù)值進行加總后取平均值。由于ρ衡量的是異質性波動，因此只研究其大小，將ρ取絕對值作為最終定價效率的代理變量，其絕對值越低，表明股票i所包含的公司層面特質信息含量越高，因此定價效率越高。

Hou和Moskowitz[6]的研究中提出采用股票價格對市場新信息的反應速度來衡量個股的定價效率。如果股票價格不能及時地對新的市場信息吸收并反映出來，這些新的市場信息則會在后續(xù)的時間中慢慢地被吸收，最終形成股票價格對信息的滯后反應。這種股票價格對市場信息反應的滯后能夠通過具有滯后的市場收益率的回歸模型估計所衡量，若滯后變量的解釋程度越高，則說明股票價格對信息反應的速度越慢。借鑒Hou和Moskowitz[6]提出的方法，將單只股票的收益率與同期以及滯后四期的市場收益進行回歸，具體回歸模型如下：

式（4）中：ri,t為股票i在t時刻的收益率；rm,t為時間t時刻的市場收益率；rm,t-n為滯后n期的市場收益率；εi,t為隨機擾動項。

指標的具體計算方法為：先對模型（4）進行回歸，可以得到模型（4）的可決系數(shù)R2，再將模型（4）中滯后期的市場收益率的系數(shù)（即δ）設置為零，此時回歸可以得到另一個可決系數(shù)R’2。在對模型（4）進行估計時，采用的數(shù)據為上證50指數(shù)成份個股收益率與上證180指數(shù)成份個股的日收益率數(shù)據以及市場的日收益率數(shù)據，并在研究時間跨度內按月逐一進行回歸。通過上述回歸結果，可以得出價格滯后反應指標D，具體計算公式如下：

這種衡量方法準確地刻畫了由滯后期的股票市場收益率對單只股票收益率的解釋程度。如果式（5）中參數(shù)D的數(shù)值越小，則表示單個資產的收益率對過去的市場信息的依賴程度越低，資產價格對新的市場信息的吸收和反應速度越快，即表現(xiàn)出更高的定價效率。

1.3 控制變量選取

（1）換手率（Turnover）

根據前人學者的研究結論，股票市場的流動性對股票市場的定價效率存在顯著性影響[7]。在流動性良好的股票市場中，知情交易者更加有動力挖掘更有效的市場交易信息。借鑒前人的研究，同時結合我國股票市場競價交易機制的特性，本文選取換手率來衡量股票流動性。

（2）買賣差價（Spread）

以Hong和Warga[8]為代表，諸多研究均表明買賣差價都和流動性變量有關，為了更好地控制證券市場股票流動性對其定價效率的影響，在控制換手率的同時，對買賣差價也進行控制。

（3）賬面市值比（B/M）、股票市值（Market_Value）

Fama等[9]發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模和賬面市值比是影響股票價格的關鍵因素，進而影響資產的定價效率。對股票市值取自然對數(shù)作為控制變量，控制變量賬面市值比根據每股凈資產和每股股價的比值計算。

2 實證結果分析

2.1 數(shù)據描述

目前國內證券市場股票期權僅有的交易品種為上證50ETF股票期權，以上證50ETF為其標的資產。本文主要的研究目標為上證50指數(shù)成份股，由于上證50指數(shù)成份股每半年調整一次，在本文研究時間范圍內上證50指數(shù)成份股共調整5次，先后共有22只成份股在調整中被剔除，剩余的28只成份股在研究期間內一直為上證50指數(shù)成份股。本文的主要研究內容為：考察股票期權合約標的資產成份股定價效率與非股票期權合約標的資產成份股定價效率之間的差異。為了更好地解決內生性問題，本文所選擇的標的股票為上證50指數(shù)成份股5次變動剔除后剩余的28只成份股，作為研究的實驗組。選擇的對照組股票為上證180指數(shù)成份股剔除研究期間內調出上證180指數(shù)的股票和剔除被納入到上證50指數(shù)中的股票之后剩余的42只成份股，在研究期間內這42只成份股始終為上證180指數(shù)成份股，且未被納入上證50指數(shù)。因此，所選擇的實驗組股票組與對照組股票組的不同在于，實驗組內的股票是期權合約標的資產的成份股，而對照組內的股票不是期權合約標的資產的成份股，盡可能控制實驗組股票與對照組股票之間的特征差異性，排除股指期貨交易和融券交易等做空機制對股票定價效率所帶來的影響。

實證回歸部分所運用的數(shù)據均來自萬德數(shù)據庫，其中模型（1）所用數(shù)據時間范圍是2015年2月9日至2017年6月8日，共566個交易日，時間跨度為28個月；模型（2）所用數(shù)據時間范圍是2014年2月10日至2016年2月18日，共496個交易日，時間跨度為25個月。

表1為指標D與指標ρ的相關系數(shù)，定價效率指標D和ρ的相關系數(shù)為0.08，證明兩個定價效率指標涵蓋了共同部分，但是相關系數(shù)的值較小又說明指標D和ρ各自詮釋了定價效率的不同層面。

表1 定價效率指標相關系數(shù)

2.2 定價效率差異

模型（1）衡量了股票期權合約標的成份股與非合約標的成份股之間定價效率的差異，表2展示了回歸結果。從表2中可以看到，解釋變量Option對兩個定價效率指標D與ρ的回歸系數(shù)分別為-0.079與-0.032，并且都在1%的水平下顯著。這說明解釋變量Option與定價效率代理指標呈負向關系，而D和ρ的取值越小，代表資產具有越高的定價效率。當Option的取值由1變?yōu)?時，D與ρ的取值會隨之上升，即表現(xiàn)為定價效率變差?？梢妼嶒灲M股票的定價效率要顯著高于對照組股票的定價效率，但解釋變量Option的回歸系數(shù)大小說明兩組股票定價效率的差異程度并不是很大。因此，股票期權交易制度的實施雖然對股票市場的定價效率有所改善，但其定價效率的改善幅度有限，這可能是由于股票期權交易制度推出的時間較短，股票期權市場交易不夠活躍所導致。

除了虛擬變量Option對股票定價效率存在影響外，本文還發(fā)現(xiàn)換手率（Turnover）、買賣差價（Spread）、賬面市值比（B/M）和股票市值（Market value）也會影響股票的定價效率，但其影響程度均有限。當買賣差價越小、換手率越低、賬面市值比越高、公司規(guī)模越小時，其股票會表現(xiàn)出較高的定價效率。

表2 股票期權合約標的成份股與非成份股定價效率差異

2.3 股票加入股票期權合約標的對股票定價效率的影響

模型（1）的回歸結果顯示股票期權交易制度的推出可以使得標的成份股的定價效率增強，但可能存在的問題是，那些表現(xiàn)出較高定價效率的期權合約標的成份股很可能在股票期權交易制度推出以前就已經具有比其他非標的股更高的定價效率了。因此單憑模型（1）的回歸結果并不能完全證明標的成份股票表現(xiàn)出的較高定價效率就是由股票期權交易制度的推出所促成的，為了進一步證明模型（1）的研究結論，本文把研究范圍縮小到股票期權合約標的資產的成份股。模型（2）所截取的數(shù)據為28只期權合約標的資產成份股在股票期權交易制度推出前一年和推出后一年的交易數(shù)據，并將股票期權交易制度推出時點前的解釋變量Option_In取值為0，推出時點之后的解釋變量Option_In取值為1。因此，模型（2）衡量了28只上證50指數(shù)成份股在股票期權交易制度推出前后的定價效率變化差異，回歸結果如表3所示。根據表3的數(shù)據結果顯示，股票期權交易制度推出事件對定價效率指標D和ρ的回歸系數(shù)分別為-0.055和-0.048，且均在1%的水平下顯著，這說明研究目標股在成為股票期權合約標的資產成份股之后的定價效率有顯著性的提高。換手率（Turnover）、買賣差價（Spread）、賬面市值比（B/M）和股票市值（Market value）這四個控制變量也在1%的水平下顯著，其回歸系數(shù)說明對于定價效率的影響方向與表2中的結論一致。

表3 股票期權合約推出前后標的成份股定價效率差異

2.4 被調出股票期權合約標的資產成份股對定價效率的影響

為了進一步分析股票期權對其標的指數(shù)成份股定價效率的影響，接下來通過對比被上證50指數(shù)剔除的22只股票剔除前后定價效率的變化來從側面論證本文的假設。上證50指數(shù)成份股平均每半年變動一次，每次會批量剔除大約5只成份股，本文將每只被剔除股票以剔除時間為節(jié)點，研究其前后半年時間的定價效率差異。其中Option_Out為虛擬變量，股票被剔除前Option_Out定義為1，被剔除后定義為0。根據表4的數(shù)據結果顯示，股票被上證50指數(shù)剔除事件對定價效率指標D和ρ的回歸系數(shù)分別為-0.021和-0.008，且均在1%的水平下顯著。這說明股票為上證50指數(shù)成份股時表現(xiàn)出了較高的定價效率，而當股票被上證50指數(shù)剔除后定價效率有一定程度的降低，從側面說明股票期權能夠對上證50指數(shù)中個股定價效率有所改善。

表4 股票期權標的成份股被剔除前后定價效率差異

2.5 穩(wěn)健性檢驗

本文通過選取上證180指數(shù)成份股作為研究對照組，試圖控制實驗組股票與對照組股票的特征差異性，一定程度上排除了融資融券賣空交易和滬深300股指期貨賣空交易對實驗組和對照組股票定價效率差異的影響，但仍無法排除上證50股指期貨賣空交易對實驗組和對照組股票定價效率差異的影響。因此，通過模型（1）與模型（2）的回歸結果分析，并不能完全說明實驗組與對照組股票定價效率的差異僅由股票期權賣空交易所導致，也可能是由于上證50股指期貨賣空交易導致了兩組股票定價效率的差異。為了進一步解決內生性問題，考慮到上證50股指期貨合約的推出時間為2015年4月16日，本文通過截取2015年2月9日至2015年4月16日時間段的日交易數(shù)據作為新的時間窗口再次對模型（1）進行回歸，可以排除上證50股指期貨賣空機制對股票定價效率的干擾。另外，為了增加回歸數(shù)據樣本量大小，本文以上證50指數(shù)的50只成份股作為實驗組，上證180指數(shù)成份股中除去上證50指數(shù)成份股后剩余的130只股票作為對照組參與回歸，檢驗結果如表5所示。

表5 穩(wěn)健性檢驗

表5結果顯示，解釋變量Option對兩個定價效率指標ρ和D的回歸系數(shù)分別為-0.041和-0.099，且都在1%水平下顯著，可以證實標的股票定價效率的提高是由股票期權賣空交易導致，排除了上證50股指期貨賣空交易對其標的股票定價效率的影響。

3 結論

本文以上證50指數(shù)成份股為主要研究主體，通過選取實驗組股票與對照組股票控制股票特征差異，采用混合面板回歸和事件分析方法，實證分析股票期權交易制度推出對股票市場定價效率的影響。得到如下結論：第一，股票期權合約標的資產成份股的定價效率顯著地高于非期權合約標的資產成份股的定價效率；第二，股票期權合約標的資產的成份股的定價效率在股票期權交易制度推出之后有顯著的提高。第三，與股票被上證50指數(shù)剔除后相比，股票為上證50指數(shù)成份股期間內表現(xiàn)出了更高的定價效率。因此，從合約標的資產成份股定價效率的變化來看，本文可以得出股票期權交易制度的推出對中國股票市場的定價效率有顯著改善的結論。但由于股票期權推出的時間較短，期權市場交易不夠活躍，因此對于股票市場定價效率的改善并不是特別明顯。由此建議：我國證券市場應該積極促進期權市場的活躍度，并在上證50ETF期權的基礎上再逐一穩(wěn)步地推出其他股指或藍籌個股的期權交易，豐富證券市場金融風險轉移工具，增加市場深度，使得證券市場效率得到進一步改善，逐漸完成向成熟資本市場的轉變。