【摘 要】
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本文基于上证50ETF期权日交易量， 按在值程度构建虚值， 平值和实值期权的交易量占比， 测试各类期权交易对上证50ETF已实现波动率的预测能力. 结果发现虚值期权能显著提升HAR， HAR-CJ模型的波动率预测效果.进一步研究发现， 虚值期权中的信息含量主要来自于深度虚值期权， 非深度虚值期权对波动率预测效果较弱. 相比隐含波动率， 深度虚值期权对波动率的样本内拟合和样本外预测效果都更佳. 深度
【基金项目】
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浙江省社科基金青年项目（23NDJC353YB）； 国家社科基金一般项目（21BJY265）； 浙江省自然科学基金一般项目（LY18G030011; LY21G010001）； 浙江省属高校基本科研业务费专项资金资助（XR202211）；
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本文基于上证50ETF期权日交易量， 按在值程度构建虚值， 平值和实值期权的交易量占比， 测试各类期权交易对上证50ETF已实现波动率的预测能力. 结果发现虚值期权能显著提升HAR， HAR-CJ模型的波动率预测效果.进一步研究发现， 虚值期权中的信息含量主要来自于深度虚值期权， 非深度虚值期权对波动率预测效果较弱. 相比隐含波动率， 深度虚值期权对波动率的样本内拟合和样本外预测效果都更佳. 深度虚值期权中， 看涨期权的信息含量大于看跌期权， 且看涨期权交易量与未来波动率负相关， 看跌期权交易量与未来波动率正相关. 这些结果表明， 信息交易者倾向于使用深度虚值期权交易， 而深度虚值看跌和看涨期权与未来波动率的不同关联性恰好与杠杆效应一致. 本文的发现可用于改进现有的波动率预测模型， 还将有助于完善监管者的风控指标体系.
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