信息传递效率因子构建及描述统计分析

如前所述，在回归中，本书需引入代表信息传递效率的指标作为控制变量，以剔除Delta对冲组合收益中由于期权信息吸收效率较高使得期权与标的资产间关系偏离经典定价模型的部分。

Garleanu，Pedersen and Poteshman（2009）[66]和Cremers and Weinbaum（2010）[67]用相同在值程度的看涨看跌期权的隐含波动率之差作为信息传递效率的代理变量。其道理很简单，如果期权市场满足无套利的看涨看跌平价（put-call parity，PCP）公式，相同在值程度的看涨看跌期权的隐含波动率之差应该为0；而当信息到来时，期权价格有可能因为短期内套利无法实现而偏离PCP公式。比如，一个好信息到来，那么看涨期权隐含波动率上涨而看跌期权的隐含波动率下跌，但标的资产还没来得及反映这个信息，则此时相同在值程度的看涨看跌期权的隐含波动率之差就暂时不再为零，因此偏离的幅度可以视为信息传递领先滞后程度的衡量指标。

借鉴这一思路，本书用每个交易日不同到期日、不同行权价、相同在值程度的看涨看跌期权的隐含波动率之差的加权和来构造当天的信息传递效率因子

其中，分别表示t时刻到期时刻为T、行权价为K的看涨期权和看跌期权的隐含波动率，权重的计算公式为(www.xing528.com)

即用每个期权的交易量占当日样本内期权交易量的比重进行加权，这样算出的信息传递效率因子Efficiency实际上可以看成整个波动率曲面上所有期权偏离PCP平价的加总。表5.6报告了信息传递效率因子的描述统计。

表5.6　信息传递效率因子的描述统计