My dissertation aims at understanding the relationship between information of index options and stock market movements.
The first essay examines whether risk-neutral skewness has incremental explanatory power for future volatility in the S&P 500 index. While most of previous studies have investigated the usefulness of historical volatility and implied volatility for volatility forecasting, we study the information content of risk-neutral skewness in volatility forecasting model. In particular, we concentrate on Heterogeneous Autoregressive model of Realized Volatility and Implied Volatility (HAR-RV-IV). We find that risk-neutral skewness contains additional information for future volatility, relative to past realized volatilities and implied volatility. Out-of-sample analyses confirm that risk-neutral skewness improves significantly the accuracy of volatility forecasts for future volatility.
The second essay shows that the growth of option open interest has predictive power for stock market returns. Predictability is demonstrated through in-sample tests, as evidenced by significant p-values and the improvement of adjusted R^2 in monthly predictive regressions, and by out-of-sample metrics. In addition, stock return predictability confirms the economic significance of the growth of option open interest, as shown by improving Sharpe ratios of returns from a predictor variable-based decision rule that exploits the growth of option open interest. Our empirical evidence indicates that the growth of option open interest provides additional information for future stock market returns, relative to other popular predictor variables.
The third essay investigates the predictability of dispersion in implied volatilities of future stock market returns derived from investors’ heterogeneity beliefs about the expected stock returns and expected stock return volatilities. We find that the dispersion in option implied volatilities across moneyness positively predicts future stock market returns. Predictability is measured by in-sample tests, out-of-sample metrics, and the profitability of the trading strategy based on predictor variables. Our empirical evidence suggests that the dispersion in implied volatilities captures additional pricing factors not explained by volatility skew, option implied volatility, conditional variance, or other uncertainty measures.
본 학위 논문은 지수옵션이 가지고 있는 정보와 주식시장의 행태와의 연관성에 대해 살펴보았다. 첫번째 연구에서는 S&P 500 지수옵션으로부터 추출한 위험 중립 왜도가 S&P 500 지수의 미래 변동성에 대한 예측력이 있는지 연구하였다. 기존 연구들은 주식시장의 변동성 예측을 위하여 과거의 역사적 변동성과 내재 변동성을 예측 변수로 두고 그들의 유용성에 대해 연구해왔다. 하지만 본 연구에서는 위험 중립 왜도가 기존 연구들에서 주장한 예측변수들이 지니지 않은 추가적인 설명력을 가지고 있는지 분석하였다. 특히 실현 변동성과 내재 변동성의 다중 자기회귀 모형(Heterogeneous Autoregressive model of Realized Volatility and Implied Volatility)을 기준으로 하여 살펴보았다. 내표본 연구에서 위험 중립 왜도가 과거의 역사적 변동성과 내재 변동성이 지니지 않은 추가적인 정보를 가지고 있다는 사실을 발견하였다. 외표본 연구에서도 위험 중립 왜도가 주식시장의 미래 변동성에 대한 예측치의 정확도를 유의하게 향상시킨다는 사실을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 결과는 위험 중립 왜도가 주식시장의 미래 변동성 예측에 도움이 된다는 것을 의미한다.
두번째 연구에서는 S&P 500 지수옵션의 미결제약정의 변화가 S&P 500 지수의 미래 수익률에 대한 예측력을 가지고 있다는 사실을 보였다. 예측력은 내표본 연구와 외표본 연구에서 모두 입증되었다. 내표본 연구에서는 월별 예측 회귀식의 미결제약정의 변화에 대한 추정 계수의 유의한 p값과 보정된 설명력(Adjusted R^2)의 향상을 통하여 확인할 수 있었다. 외표본 연구에서도 여러 가지 외표본 검증척도들을 통하여 주식시장의 미래 수익률에 대한 예측치의 정확도가 향상되었다. 또한 옵션의 미결제약정의 변화를 이용한 투자전략으로부터 도출된 샤프비율(Sharpe ratio)이 향상된다는 사실도 발견하였다. 이는 옵션의 미결제약정의 변화를 통한 주식시장의 미래 수익률 예측치가 경제적으로 의미를 가진다는 것이다. 이러한 본 연구의 실증적 결과들은 옵션의 미결제약정의 변화가 주식시장의 미래 수익률에 대해 기존의 다른 예측 변수들이 가지고 있지 않은 추가적인 정보를 제공한다는 것을 의미한다.
세번째 연구에서는 S&P 500 지수옵션의 내재변동성들의 분산이 S&P 500 지수의 미래 수익률을 예측할 수 있는지 연구하였다. 내재변동성들의 분산은 투자자들의 기대 주식 수익률과 기대 주식 변동성에 대한 믿음의 차이를 반영하고 있다. 그로 인해 내재변동성들의 분산이 주식시장의 미래 수익률에 대해 예측력을 가지고 있다고 보았다. 내표본 연구에서 내재변동성들의 분산이 클수록 주식시장의 미래 수익률이 증가한다는 사실을 발견하였다. 외표본 연구에서도 내재변동성들의 분산을 이용한 주식시장의 미래 수익률에 대한 예측치의 정확성이 향상되었다. 또한 여러 예측 변수들을 바탕으로 한 투자전략을 실험해 본 결과 내재변동성들의 분산이 기존의 예측 변수들을 이용한 투자전략의 수익성을 추가적으로 증가시킨다는 것을 발견하였다. 본 연구의 실증적 결과는 내재변동성들의 분산이 변동성 왜도, 옵션 내재변동성, 조건부 변동성, 다른 불확실성 척도들이 가지지 못하는 추가적인 가격 결정 요소를 잡아내고 있다는 것을 제안한다.
앞의 세 연구를 통하여 지수옵션에 내재되어 있는 정보는 주식시장의 미래 수익률이나 변동성과 같은 행태를 예측하는데 도움이 된다는 결론을 내릴 수 있다.
