تداول مستنير في أسواق الأسهم والخيارات

تأثير قيود البيع القصيرة على التداول المستنير في أسواق الأسهم والخيارات فان لي a ،. رالف زوربروغ ب، 1. جامعة نيوكاسل، جامعة ونيفرزيتي دريف، كالاغان، نيو ساوث ويلز 2287، أستراليا b أديليد بوسينيس ششول، جامعة أديليد، 10 شارع بولتيني، أديليد، سا 5000، أستراليا تلقى 5 يونيو 2014. مراجعة 11 مارس 2015. مقبول 25 أغسطس 2015. متوفر على الانترنت 3 سبتمبر 2015. أبرز الملامح نحن ندرس تأثير قيود البيع القصيرة (سر) على عملية اكتشاف الأسعار بين خيارات الأسهم وأسهمها الأساسية. نحن نستخدم تدبيرا جديدا لالتقاط اكتشاف الأسعار وأسهم القيادة المعلومات خيار تداول علم (أويلز). نحن ندرس أمر الطوارئ سر عام 2008 ويظهر أنه يؤثر بشكل مباشر على عملية اكتشاف الأسعار. وتشير نتائج النفط إلى أن التجار المستنيرين ينتقلون إلى الأسواق التي لا تتأثر بالقيود. تبحث هذه الورقة تأثير قيود البيع القصيرة على عملية اكتشاف األسعار في األسهم وخياراتها المقابلة. ونحن نستخدم تدبيرا جديدا لدراسة تأثير هذه القيود على كفاءة المعلومات بين الصكين. استنادا إلى سنة واحدة من البيانات اللحظية المحيطة أمر الطوارئ في الولايات المتحدة عام 2008، نجد أدلة على التجار التحول من المنتجات تقييد سر إلى مجموعة من الأسهم والخيارات المتطابقة. وفي الوقت نفسه، هناك انخفاض في خيارات الأدوار المتاحة لاكتشاف الأسعار في الأسهم المتأثرة بإصلاح القطاع الخاص، إلى جانب الارتفاع الكبير في أهمية الخيارات للعينة المتطابقة مع تحرك التجار المستنيرين للتداول في الأسواق التي لا تتأثر بالقيود . ومن منظور السياسات، تشير نتائجنا إلى ضرورة إيلاء اعتبار أكبر لتأثير قطاع الأمن الخاص على المعلوماتية التجارية وعملية اكتشاف الأسعار، فضلا عن كيفية تأثيرها على الأسواق المترابطة من خلال تأثير تحويل المتداولين. تصنيف جيل قيود بيع قصيرة خيارات اكتشاف الأسعار تداول مبسط تدفق المعلومات بين أسواق الأسهم والخيارات: أين يتداول التجار المستنيرون كارل R. تشن بيتر P. لونج. نيكولاس سب تاي تاي كلية إدارة الأعمال، قسم الاقتصاد والمالية، جامعة دايتون، دايتون، أوه 45469-2251، الولايات المتحدة الأمريكية وردت 22 يناير 2003. مراجعة 27 يناير 2004. قبلت 23 مارس 2004. متاح على الانترنت 6 يوليو 2004. هذه الورقة تحقق تدفق المعلومات بين أسواق الأسهم والخيارات. ونجادل بأن التجار المستنيرين، عند البت في مكان وضع صفقاتهم، ليسوا غير مبالين تماما بخيار المال، ودرجة عدم التماثل في المعلومات، وسيولة الخيارات. وخلافا لبعض الدراسات السابقة التي تجد معلومات لتدفق من جانب واحد من الأسهم إلى أسواق الخيارات، ونحن السيطرة على العوامل المذكورة أعلاه واكتشاف العلاقات ردود الفعل بين الصفقات في خارج المال (أوتم) الخيارات والأسهم الأساسية. وتتفق هذه النتيجة مع فرضية توازن التوازن، التي تؤكد أن التجار المستنيرين يتاجرون في أسواق الأسهم والخيارات. ومن المحتمل أن يجتذب بعض التجار المستنيرين إلى الخيارات المالية الخارجة عن الميزانية بسبب سيولة أعلى، وانخفاض أقساط، ونسب أعلى من دلتا إلى قسط، ومن ثم تقديم دعم للسيولة وفرضية الرافعة المالية. تدفق المعلومات أسواق الخيارات تداول مدروس تصنيف جيل الجدول 2. الشكل 1. المؤلف المقابل. الهاتف. 1-937-229-3095 فاكس: 1-937-229-2477. حقوق التأليف والنشر 2004 إلزيفير Inc. جميع الحقوق محفوظة. نقلا عن مقالات () المقالات الموصى بها محتوى الكتاب ذات الصلة كوبيرايت 2017 إلزيفير B. V باستثناء محتوى معين المقدمة من قبل أطراف ثالثة. سسينسديركت هي علامة تجارية مسجلة لشركة إلزيفير B. V. الكوكيز تستخدم من قبل هذا الموقع. لرفض أو معرفة المزيد، انتقل إلى صفحة ملفات تعريف الارتباط. تسجيل الدخول عن طريق مؤسستك التداول في البورصة والخيارات الأسواق النسخ 1 التداول المستنير في الأسهم والخيارات الأسواق سوغاتو تشاكرافارتي، حسين غولن، وستيوارت مايهيو الملخص نحن ندرس مساهمة أسواق الخيارات في اكتشاف الأسعار، وذلك باستخدام تعديل هاسبروك (1995) نهج حصة المعلومات. استنادا إلى خمس سنوات من بيانات الأسهم والخيارات ل 60 شركة، فإننا نقدر مساهمة سوق الخيارات في اكتشاف الأسعار لتكون حوالي 17 في المئة في المتوسط. ويتعلق اكتشاف سعر السوق الخيار بحجم التداول وينتشر في كل من الأسواق، وتقلب الأسهم. يرتبط اكتشاف الأسعار عبر أسعار الإضراب الخيار بالرافعة المالية، وحجم التداول، وينتشر. نتائجنا تتفق مع الحجج النظرية التي أبلغت المستثمرين التداول في كل من أسواق الأسهم والخيارات، مما يشير إلى دور إعلامي مهم للخيارات. تشاكرافارتي هو من جامعة بوردو غولن هو من كلية بامبلين لإدارة الأعمال، فرجينيا تك ومايو هو من كلية تيري لإدارة الأعمال، وجامعة جورجيا ولجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية. نود أن نشكر معهد البحوث الكمية في التمويل (مجموعة Q) لتمويل هذا البحث. تعترف غولن بالتمويل من منحة صيفية من فرجينيا تيك، وتعترف مايهو بالتمويل من منحة أبحاث تيري - سانفورد في كلية تيري لإدارة الأعمال ومن مؤسسة أبحاث جامعة جورجيا. نود أن نشكر المحرر ريك جرين مايكل كليف جويل هاسبروك رامان كومار حاكم مجهول ومشاركون في ندوة في جامعة بوردو وجامعة جورجيا وجامعة تكساس المسيحية وجامعة كارولينا الجنوبية ولجنة الأوراق المالية والبورصات وجامعة ديلاوير، وجامعة جورج واشنطن، ولجنة تداول السلع الآجلة، ومؤتمر باتن في كلية وليام وماري، ومؤتمر مجموعة كيو 2002، ومؤتمر إنكوير لعام 2003. تتنصل لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية من المسؤولية عن أي منشور خاص أو بيان من أي موظف أو مفوض سيك. وتعبر هذه الدراسة عن آراء المؤلف ولا تعكس بالضرورة آراء اللجنة أو المفوضين أو غيرهم من الموظفين. 1 2 يمكن للمستثمرين الذين لديهم إمكانية الوصول إلى المعلومات الخاصة أن يختاروا التداول في سوق الأسهم أو في سوق الخيارات. ونظرا للرافعة المالية العالية التي يمكن تحقيقها من خلال الخيارات والحماية المتضمنة في الجانب السلبي، يمكن للمرء أن يعتقد أن سوق الخيارات سيكون مكانا مثاليا للتجارة المستنيرة. إذا التجار على علم تفعل التجارة في سوق الخيارات، ونحن نتوقع أن نرى اكتشاف الأسعار في سوق الخيارات. أي أننا نتوقع على الأقل أن تظهر بعض المعلومات الجديدة عن سعر السهم في أسعار الخيارات أولا. إن إنشاء هذا الاكتشاف للأسعار يشمل كلا من أسواق الأسهم والخيارات مهم لعدة أسباب. في السوق احتكاك، ديناميكية كاملة، والخيارات ستكون الأوراق المالية زائدة عن الحاجة. وتسهم هذه الورقة في فهم أسباب أهمية الخيارات في الأسواق الفعلية، من خلال تقديم أول دليل لا لبس فيه على أن تداول الخيارات في الأسهم يساهم في اكتشاف الأسعار في سوق الأسهم الأساسية. علاوة على ذلك، فإننا نوثق أن مستوى مساهمة سوق الخيارات في اكتشاف الأسعار يرتبط باحتكاكات السوق مثل الانتشار النسبي لطلب الشراء. إن فهم المتداولين المستنيرين له أيضا آثار عملية هامة. إن مسألة ما إذا كان تدفق أمر الخيار غني بالمعلومات له صلة مباشرة بصناع سوق الخيارات المعنيين بإدارة مخاطر الانتقاء السلبية. كما أنها ذات صلة مباشرة بصناع السوق في سوق الأسهم الأساسية الذين يتلقون أوامر من صانعي سوق الخيارات الذين يحاولون التحوط إذا حدث اكتشاف السعر في سوق الخيارات، فإن التحوط في الطلب من قبل صناع سوق الخيارات قد يمثل نوعا غير مباشر من التداول المستنير. إذا كان هناك قدر كبير من التداول المستنير يحدث في سوق الخيارات، وهذا له أيضا انعكاسات على التجار الذين يشاهدون إشارات حول تحركات الأسعار في المستقبل، وبالنسبة لأولئك الذين يعملون في المراقبة للتداول من الداخل غير قانوني. ويمكن أن يستدل على أن المستثمرين الذين يتداولون أحيانا في أسواق الخيارات يمكن الاستدلال عليه من حقيقة أن هناك حالات كثيرة تمت فيها محاكمة الأفراد وإدانتهم بتداول غير قانوني من الداخل في أسواق الخيارات. 1 في الأدب الأكاديمي، قدم عدد من المؤلفين أدلة غير مباشرة على التداول المستنير في أسواق الخيارات. فعلى سبيل المثال، يجد مايهو وسارين وشاستري (1995) دليلا على أن التجار المستنيرين يهاجرون بين أسواق الأسهم والأسواق استجابة للتغييرات التي تطرأ على متطلبات هامش الخيار. إيسلي، O هارا، و سرينيفاس (1998) و بان و بوتيشمان (2003) أن حجم التداول الموقعة في سوق الخيارات يمكن أن يساعد في توقع عوائد الأسهم. تساو، تشن، وغريفين (2000) وغيرها توثيق حجم التداول غير طبيعي في سوق الخيارات قبل الاستيلاء على الإعلانات. وبالنظر إلى هذه الأدلة المؤيدة التي تفيد بأن التجار المستنيرين يستخدمون أسواق الخيارات، فمن المستغرب أن يكون هناك القليل من الأدلة المباشرة على اكتشاف الأسعار في أسواق الخيارات. ويبدو أن نتائج كل من ماناستر و ريندمان (1982)، استنادا إلى البيانات اليومية، تشير إلى أن التغيرات في الأسعار في أسواق الخيارات تؤدي إلى تغيرات في الأسعار في أسواق الأوراق المالية، وقد وثقت كومار وسارين وشاستري (1992) عوائد خيار غير طبيعية خلال 30 دقيقة نافذة قبل حجب الصفقات في المخزون الأساسي. غير أن ستيفان والي (1990) و تشان و تشونغ و جونسون (1993)، وغيرهم قاموا بتحليل العلاقة المتخلفة بين عوائد الأسهم والخيارات عالية التردد، ولم يجدوا تقريبا أي دليل على أن التغيرات في الأسعار في أسواق الخيارات تؤدي إلى السعر التغيرات في أسواق الأسهم. 2 في هذا البحث، نقوم بالتحقيق في مستوى اكتشاف الأسعار في أسواق الأسهم والخيارات، في محاولة للتوفيق بين هذين النوعين من الأدب، وبشكل عام، لتحسين فهمنا لأين يحدث اكتشاف الأسعار وحيث يتداول التجار المستنيرون. للقيام بذلك، ونحن توظيف منهجية هاسبروك (1995)، المعمم بطريقة مناسبة للخيارات. 3 تساهم هذه الورقة في الأدبيات بعدة طرق. على حد علمنا، وهذا هو الورقة الأولى لقياس مباشرة نسبة اكتشاف السعر في جميع أنحاء الأسهم والخيارات الأسواق، وتوفير دليل مباشر على اكتشاف الأسعار في السوق الخيار. وقد ركزت اجلزء الكبري من البحوث التي تركز على املعلومات يف أسواق اخليارات على العالقة املتأخرة بني عائدات األسهم والخيارات. ويميل تحليل التأخر في السداد إلى تجميع التغيرات الدائمة في الأسعار، التي تمثل معلومات جديدة تدخل السوق، والتغيرات الانتقالية، التي قد تنجم عن الاختلالات أو الاختلالات المؤقتة في النظام. إذا كنا مهتمين بمعرفة أين تحدث التجارة المستنيرة، ينبغي أن نركز فقط على المكون الدائم. وبالإضافة إلى ذلك، فإننا نحقق في ما إذا كان المعدل النسبي لاكتشاف الأسعار في السوقين هو وظيفة من خصائص ثابتة، يمكن تحديدها في تحليل مستعرض. وقد بذلت جهود قليلة جدا 2 4 في الأدبيات السابقة لدراسة المخزون واكتشاف سعر الخيار في إطار مستعرضة. 4 لم تستكشف الأدبيات الحالية ما إذا كان مستوى اكتشاف الأسعار في أسواق الخيارات قد تباين بشكل كبير مع مرور الوقت، كما أنها لم تدرس ما إذا كانت المعلوماتية لأسواق الخيارات تتعلق بأوضاع السوق المعاصرة، مثل حجم التداول، أو فروق العرض أو الطلب، أو التقلب. وكان المؤلفون السابقون غير قادرين على معالجة هذه القضايا، لأنه من أجل القيام بذلك بأي درجة من الثقة، فإن عينة كبيرة نسبيا ضرورية. وتستند دراسات التأخير الرئيسية المذكورة أعلاه إلى عينات من ثلاثة أشهر أو أقل. وعلى النقيض من ذلك، نستخدم بيانات على مستوى القراد من أسواق الأسهم والخيارات لعينة من 60 شركة على مدى فترة خمس سنوات. ويشهد الحجم الكبير لعيناتنا على متانة النتائج التي توصلنا إليها، ويسمح لنا باستكشاف الاختلاف العرضي والتسلسل الزمني في اكتشاف الأسعار. وتساهم هذه الورقة أيضا في مجموعة من الأدبيات التي تحقق في كيفية توزيع التداول المستنير في سوق الخيارات عبر أسعار الإضراب. وتقترح النظرية عدة عوامل قد تؤثر على اختيار المتداول المستنير لسعر الإضراب. خيارات خارج المال (أوتم) خيارات توفر المتداول على علم أكبر النفوذ. ومن ناحية أخرى، فإن مقارنة تكاليف المعاملات المتعلقة بالوظائف غير المتكافئة، والفروق والعمولات بين العطاءات والطلبات، تكون أوسع نطاقا بالنسبة لخيارات أوتم. وتميل فروق أسعار العطاءات إلى أن تكون أدنى الخيارات المتاحة في السوق (أتم)، في حين أن العمولات تميل إلى أن تكون أدنى مستوى في خيارات المال (إيتم). حجم التداول من قبل التجار المتقلب يميل إلى أن يتركز في خيارات الصراف الآلي، وهذا يوفر التمويه للمتداولين على علم الراغبين في تمويه نواياهم. ولكن خيارات الصراف الآلي تعرض أيضا المتداول على علم لخطر أعلى فيجيت (تقلبات). والأهمية النسبية لهذه العوامل المتنافسة هي مسألة تجريبية لم تحل بعد على نحو كاف. وتشير البحوث التجريبية التي أجراها دي جونغ وكوديجك وسنيتسلين (2001) إلى أن التجار المستنيرين قد يفضلون خيارات إيتم. وكول، ونيمالندران، وتشانغ (2002) وجدوا أن أجهزة الصراف الآلي وخيارات أوتم قليلا هو الأكثر حساسية لتدابير الاختيار السلبية في الأسهم. ووجد أناند وشاكرافارتي (2003) أيضا أنه في أسواق الخيارات، يعتبر التداول الشبح (ميل التجار المستنيرين لتجار التجزئة إلى فئات معينة من الحجم) دالة للرافعة المالية والسيولة الأساسية لعقد الخيار. في هذه الورقة، نحن مباشرة 3 5 اختبار ما إذا كان مستوى اكتشاف الأسعار يرتبط سعر الإضراب الخيار. كما نقوم بالتحقيق فيما إذا كان من الممكن تفسير المعدل النسبي لإكتشاف الأسعار لخيارات أسعار الإضراب المختلفة من حيث الحجم وانتشار الفروق. وبتطبيق طريقة هاسبروك على خيارات الاتصال بالمخزون وأجهزة الصراف الآلي، نجد دليلا على اكتشاف كبير للأسعار في سوق الخيارات. في المتوسط، حوالي 17 أو 18 في المئة من اكتشاف الأسعار يحدث في السوق الخيار، مع تقديرات للأوراق المالية الفردية تتراوح بين حوالي 12 إلى 23 في المئة. ووجدنا أن اكتشاف سعر السوق الخيار يميل إلى أن يكون أكبر عندما يكون حجم الخيار أعلى بالنسبة لحجم المخزون، وعندما يكون العرض الفعلي لطلب الشراء المنتشر في سوق الخيارات ضيقا بالنسبة للفارق في سوق الأسهم. كما نجد أدلة محدودة تشير إلى أن حصة المعلومات التي تعزى إلى سوق الخيارات أقل عندما يكون التقلب في السوق الأساسي أعلى. وفي حین لا نجد فرقا جوھریا بین التقدیرات المستندة إلی خیارات إدارة الحركة الجویة وخطوط إدارة الحركة الجویة، فإن تقدیر حصة المعلومات یمیل إلی أن یکون أعلی لخیارات أوتم، في المتوسط ​​عبر 60 سھم. ويشير هذا إلى أن الرافعة المالية قد تكون القوة الأساسية في اكتشاف الأسعار في سوق الخيارات. ويكشف التحليل المقطع العرضي أن المعدل النسبي لاكتشاف الأسعار في خيارات الصراف الآلي وخيارات أوتم يعتمد على حجم التداول النسبي وفروق عرض الأسعار بالنسبة لهذه الخيارات. أي أن أسهم معلومات الصراف الآلي هي أعلى، مقارنة مع أسهم معلومات أوتم، عندما خيارات الصراف الآلي لديها ارتفاع حجم والفروق الضيقة، مقارنة مع خيارات أوتم. وفي معظم الحالات، يبدو أن هذا التأثير ذو أهمية ثانوية، مقارنة بآثار الرافعة المالية. ومن أبرز ما تم ذكره أعلاه عب. هذا هو الخيار الأكثر تداولا في عينة لدينا، وأيضا الخيار مع أدنى نسبة من حجم أوتم إلى حجم أجهزة الصراف الآلي وأعلى نسبة من أوتم انتشارها إلى انتشار أجهزة الصراف الآلي. تشير تقديرات حصة المعلومات إلى أنه بالنسبة لشركة عب، فإن اكتشاف السعر أعلى بالنسبة لخيارات أجهزة الصراف الآلي مقارنة بخيارات أوتم. وتتفق أدلةنا مع الرأي القائل بأن التجار المستنيرين يقدرون كل من النفوذ والسيولة. ويتم تنظيم ما تبقى من هذه المادة على النحو التالي. في القسم الأول، نستعرض بعض الأدبيات النظرية والتجريبية حول الدور المعلوماتي لأسواق الخيارات. في القسم الثاني، نحن 4 6 تلخص طريقة هاسبروك (1995) ووصف التعديلات اللازمة لتطبيقه على سوق الخيارات. مصادر البيانات الخاصة بنا موصوفة في القسم الثالث. يعرض القسم الرابع نتائجنا الرئيسية حول اكتشاف األسعار في خيارات االتصال بالمخزون وأجهزة الصراف اآللي. في القسم الخامس، نقوم بتوسيع التحليل إلى خيارات أوتم و إيتم، ونسعى إلى شرح التباين المقطع العرضي في مقاييس مشاركة المعلومات النسبية لخيارات أتم و أوتم. في القسم السادس، نورد بعض اختبارات المتانة الإضافية. القسم السابع يلخص نتائجنا ويحتوي على اقتراحات للبحوث المستقبلية. أولا - الخلفية والدافع يركز البحث النظري المتناثر نسبيا بشأن الدور المعلوماتي لأسواق الخيارات في معظمه على أثر تداول الخيارات على دينامية التوازن لأسعار الأسهم والخيارات (انظر على سبيل المثال، باك (1993) وكروس وسميث (1996) )، برينان أند تساو (1996)، غروسمان (1998)). أكثر صلة مباشرة للبحث الحالي هو مسألة حيث التجار على علم اختيار للتجارة. وكما يقول بلاك (1975)، فإن المستثمرين المستنيرين قد يجذبهم النفوذ العالي الذي يمكن تحقيقه من خلال الخيارات. أما بالنسبة إلى المطلعين العاملين في مجال التجارة غير المشروعة، فقد يتأثر اختيار مكان التداول بالاحتمال المتصور بالاكتشاف ومحاكمتهم بنجاح. فعلى سبيل املثال، يستعرض ساكستيدر) 1988 (عددا من األسباب القانونية التي منعت احملاكمني من اخليار اخملاطر احلق في مقاضاة عاملني من الشركات بموجب القاعدة 10 ب -5) انظر أيضا هايلاند، ساركار، تريباثي (2002 (. وقد طور عدد من المؤلفين نماذج التجارة المتسلسلة، حيث يمكن للمتداولين المستنيرين أن يتاجروا إما في سوق الأسهم أو الخيارات (انظر على سبيل المثال بيايس وهليون (1994) و إيسلي و O هارا و سرينيفاس (1998)، وجون إت (2000)). وباختصار، تشير هذه الأوراق إلى أن حجم التداول المستنير في أسواق الخيارات يجب أن يكون مرتبطا بعمق أو سيولة كل من أسواق الأسهم والخيارات، ومقدار الرفع الذي يمكن تحقيقه مع الخيار. بالإضافة إلى ذلك، تقدم كابيل-بلانكارد (2001) نموذجا يتم فيه إعلام بعض المستثمرين بشكل خاص عن قيمة الأسهم بينما يتم إعلام الآخرين بشكل خاص بالتذبذب. وتشير النتائج التي توصل إليها إلى أنه عندما يكون هناك 5 المزيد من عدم اليقين، فمن المرجح أن يكون هناك المزيد من اكتشاف الأسعار في سوق الأوراق المالية وأقل في السوق الخيار. وقد وجد العديد من المؤلفين أيضا أدلة تجريبية تتفق مع التنبؤ النظري بأن التجار المستنيرين يجب أن يتداولوا أحيانا في سوق الخيارات (انظر، مايهو، سارين، و شاستري (1995)، إيسلي، O هارا، و سرينيفاس (1998)، تساو، تشن، (2000)، أرنولد وآخرون (2000)، فري، جايارامان، و سافروال (2001)، وبان وبوتشمان (2003)). وبعيدا عن البحث الأکادیمي، یکشف استعراض إصدارات التقاریر الصادرة عن المجلس الأعلى للسیاسات أنھ من الشائع جدا تقدیم دعاوى قضائیة ضد المطلعین للتداول في سوق الخیارات. وعلى الرغم من كل هذا الدليل على التداول المستنير في أسواق الخيارات، هناك أدلة قليلة على أن المعلومات الجديدة تنعكس في أسعار الخيارات قبل أسعار الأسهم. في الواقع، هناك مجموعة كبيرة من البحوث التجريبية التي تركز على السوق يؤدي (أو التأخر) من حيث وصول المعلومات، من خلال غرانجر الانحدار تأخر التمهيدي وتقنيات مماثلة (انظر ماناستر و ريندمان (1982)، ستيفان أند والي (1990)، فيج (1990) و تشان و تشونغ و جونسون (1993) و فينوكان (1999) و تشان و تشونغ و فونغ (2002)). في حين أن هذه الدراسات تأتي إلى استنتاجات متضاربة حول ما إذا كان سوق الأسهم يقود سوق الخيارات، فإنها لا تجد باستمرار أي قيادة كبيرة لسوق الخيارات. 5 وقد تدفق تيار ناشئ من الأدبيات في المجهرية من الأسواق الخيارات من أجل فهم أكثر دقة العلاقة بين نقل المعلومات في السوقين، والرافعة، والمتغيرات المتعلقة بالسيولة مثل ينتشر والحجم. على سبيل المثال، يختبر لي و يي (2001) لمعرفة ما إذا كانت النفوذ الأكبر وانخفاض تكاليف التداول تجعل الخيارات أكثر جاذبية للتجار المستنيرين أو إذا كان النقص النسبي في عدم الكشف عن هويته في أسواق الخيارات يثبط المستثمرين الكبار عن خيارات التداول. وباستخدام عينة من المخزونات النشطة نسبيا وخياراتها، وجد المؤلفون أن عنصر الانتقاء الضار في انتشار العطاءات والطلب يتناقص مع خيار الخيار، مما يعني أن الخيارات ذات النفوذ المالي الأكبر تجذب المستثمرين المستنيرين. وقد بحث كول، ونيمالندران، وتشانغ (2002) العلاقة بين الانتقاء الضار في المخزون الأساسي وينتشر على خيارات أسعار الإضراب المختلفة. النتيجة الرئيسية هي أن تكاليف اختيار السلبية هي أعلى ل 6 8 أتم أو خيارات أوتم قليلا. ويدعي المؤلفون أن هذه النتيجة تتفق مع المفاضلة بين الرافعة المالية العالية وتكاليف المعاملات. يظهر أناند و تشاكرافارتي (2003) وجود تأثير تراكمي كبير بشكل غير متناسب على أسعار الأسهم في الحجم المتوسط، وهي ظاهرة يشار إليها أيضا بالتداول الشبح. على وجه الخصوص، وجد المؤلفون وجود تجارة الشبح يقتصر على الخيارات التي هي بالقرب من المال، وضمن هذه الفئة المال، يتم تحقيق التداول الشبح من خلال متوسطة الحجم (الصغيرة) خيار يتداول في ارتفاع نسبيا (منخفض) حجم العقود. إن الحدس الأساسي لهذه النتيجة يكمن في التجار المستنيرين الذين يسعون إلى تحقيق التوازن في خيار تداولهم بين المال أو النفوذ لعقد مع قدرته على الاختباء وراء حجم التداول الكلي في العقد. وهكذا، حتى مع المال المالئم، ولكن العقود ذات الحجم المنخفض نسبيا، التجار المستنيرون يتاجرون من خلال الصفقات الصغيرة الحجم في حين أن عقود الخيارات حجم أعلى نسبيا، يتاجرون بشكل خفي من خلال الصفقات متوسطة الحجم. وفي حالة خروج كبير عن التحليل التقليدي لأسواق الخيارات، استخدم دي جونغ وكوديجك وسنيتسلين (2001) نهجا تجريبيا لدراسة الآثار المترتبة على المعلومات غير المتناظرة للروابط المعلوماتية بين المخزون وخيار النداء المتداول فيه. النتيجة الرئيسية هي أن الداخل يتداول بقوة في كل من الخيار والسهم مع معظم الصفقات الموجهة إلى الأصول التي توفر الفرصة التجارية الأكثر ربحية. كما وجدوا أن الصفقات في سوق الأسهم تشير إلى تنقيحات الأسعار في سوق الخيارات والعكس بالعكس. وبالتالي، يتم اكتشاف الأسعار في كلا السوقين. وعموما، فإن مساهمة الورقة الحالية هي على مستويين مختلفين. أولا، إن الاستنتاجات الناشئة مباشرة من الأدبيات الرئيسية المتأخرة بين أسعار الأسهم والخيارات هي أن التداول المستنير لا يحدث في أسواق الخيارات. ومع ذلك، فإن البحث الذي تم وصفه أعلاه من قبل تساو و تشن و غريفين (2000) و إيسلي و O هارا و سرينيفاس (1998) و بان و بوتيشمان (2003)، وجد آخرون أن بعض الخيارات يمكن أن تحتوي على معلومات حول تحركات أسعار الأسهم في المستقبل ، مما يشير إلى أن التجار المستنيرين يقومون بالتجارة في أسواق الخيارات. ورقة لدينا هي محاولة لحل هذه الاستنتاجات المتباينة حول ما إذا كان التجار على علم التداول في أسواق الخيارات 7 9 على الإطلاق. ونحن نفعل ذلك من خلال احتساب صراحة إغفالا مشتركا في البحث الحالي في عدم التمييز بين التغيرات الدائمة والمؤقتة في الأسعار عند التحقيق في التداول المستنير في أسواق الخيارات. بعد أن وجدنا دليلا على التداول الواعي الكبير في أسواق الخيارات، يكمن مستوى مساهمتنا الثاني في استخدام نهج أسهم المعلومات لتقديم نظرة تفصيلية على أنواع العقود من حيث الرفع المالي والنقد والسيولة التي لها أكبر حصة من المعلومات، ، من قبل، يتم تفضيل من قبل التجار على علم. هذا يقودنا إلى فهم أفضل للأهمية النسبية لهذه العوامل في قرار المتداول على علم من حيث التجارة، أو بشكل عام، ما هي العوامل التي تسهم في اكتشاف الأسعار. ولتحقيق كل من هذين الهدفين، نستخدم المنهجية التي اقترحها هاسبروك (1995)، استنادا إلى نهج تبادل المعلومات الذي يقيس مساهمة الابتكار في عملية السعر في سوق واحدة (مثلا سوق الخيارات) إلى التباين الكلي والابتكار في العنصر الدائم للناقل السعر الذي يشمل كلا من (الأسهم والخيارات) الأسواق. 6 في حين أن هاسبروك يطبق نهجه لقياس حصص المعلومات من تداول الأسهم في بورصة نيويورك مقابل نفس تداول الأسهم في أسواق الأسهم الإقليمية، فإن التقنية نفسها هي وسيلة أنيقة لالتقاط أين يحدث اكتشاف الأسعار في تداول الأوراق المالية المرتبطة ارتباطا وثيقا في أسواق متعددة. على سبيل المثال، يستخدم هاسبروك (2003) هذه التقنية لقياس حصص المعلومات في العقود الآجلة لأسعار العقود المتداولة، والصناديق المتداولة في البورصة، والعقود الإلكترونية الصغيرة، والصناديق المتداولة في البورصة التي تسهم في اكتشاف الأسعار في ثلاثة أسواق للأسهم الأمريكية (سامب 500، سامب ميدكاب 400، وناسداك 100). بوث إت آل. (2002) تستخدم نفس التقنية لقياس اكتشاف الأسعار من قبل الأسواق العلوية والسفلية في بورصة هلسنكي وهوانغ (2002) يستخدمها لقياس اكتشاف الأسعار في أسهم ناسداك بواسطة شبكات الاتصالات الإلكترونية وصناع سوق ناسداك. نطبق هذه التقنية لدراسة حصة اكتشاف السعر بين الأسهم والخيارات المقابلة لها، كما هو موضح بالتفصيل في القسم التالي. 8 10 ثانيا - المنهجية يعرض هاسبروك (1995) طريقة إقتصادية لتقدير، بالنسبة للأوراق المالية المتداولة في أسواق متعددة، مساهمة كل سوق في اكتشاف الأسعار. وكما يلاحظ هاسبروك، يمكن تعميم الإجراء على حالة الأوراق المالية المختلفة التي تعتمد على نفس متغير الحالة الأساسي. وأوضح الطريقة في سياق تداول الأسهم على التبادلات المتعددة. هذا التطبيق هو بسيط إلى حد ما، لأن أسعار الأسهم على التبادل هما كوينيغراتد، مع ناقلات معروفة من التكامل المشترك. في حالتنا، قد يتم ربط أسعار الأسهم والخيارات عن طريق المراجحة، ولكن هذا لا يعني أنه يمكن للمرء أن يجد ناقلات التكامل المشترك المستمر للسلسلة الزمنية لأسعار الأسهم والخيارات. في الواقع، من المعروف أن نسب التحوط تتغير بمرور الوقت، استجابة للتغيرات في سعر السهم. ومع ذلك، يمكن للمرء أن يستخدم نموذج الخيار لتحويل أسعار الخيارات إلى أسعار الأسهم الضمنية، بروح ماناستر و ريندلمان (1982) و ستيفان أند والي (1990). دعونا V تمثل الضمني، وكفاءة سعر السهم، والذي يعمل كمتغير الدولة الكامنة وراء الأسهم الملحوظة وأسعار خيار المكالمة. بعد ذلك، يمكن كتابة سعر السهم الملحوظ في الوقت t ك t t V تيس، t، (1) حيث إس، t هي عملية التباين المتتابع صفرية الصفر التي تمثل خطأ التسعير بسبب الاحتكاكات المجهرية مثل العطاءات ترتد والمخزون الآثار. دعونا نرمز إلى السعر الملحوظ لخيار المكالمة بواسطة t t. وبالإضافة إلى ذلك، يفترض أن يكون سعر الخيار متعلقا بمتغير الحالة الأساسي من خلال نموذج تسعير الخيار النظري f (): C تف (فت سيغما)، (2) حيث تمثل سيغما معلما أو أكثر يحكم تقلب الأصول الأساسية . 7 يحسب سعر السهم الضمني عن طريق عكس نموذج الخيار فيما يتعلق بسعر الأصل الأساسي: I t f 1 V (C t سيغما). (3) 9 11 بشكل عام، يمكن للمرء أن يستخدم أي نموذج الخيار ل f، ولكننا سوف تستخدم شجرة ذات الحدين الذي يحسب صراحة ميزة التدريب المبكر والأرباح المنفصلة متعددة. مثل بلاك سكولز، يفترض هذا النموذج أن التقلب يمثله معلمة ثابتة، سيغما. من المهم التأكيد على أننا لا نستخدم تقلب ضمني من خيار واحد لحساب سعر السهم الضمني على خيار آخر مع سعر إضراب أو استحقاق مختلف. وللقيام بذلك يمكن أن يؤدي إلى تحيز كبير في التقدير إذا لم يكن نموذج التقلب الثابت صحيحا. تنشأ صعوبة لأن سيغما المعلمة تقلب غير قابلة للرصد. ويمكن التعبير عن معلمة التقلب الضمني كدالة لسعر السهم وسعر الخيار والمعلمات الأخرى عن طريق عكس سعر الخيار فيما يتعلق بالتقلب: سيركسيغما تف 1 سيغما (V t C t)، (4) ولكن هذا يتطلب أن نعرف سعر السهم الحقيقي. لا يمكننا استخدام سعر السهم الملحوظ S t، ومن ثم، فإن سعر السهم الضمني يساوي سعر السهم الملحوظ. ويتمثل حل هذه المشكلة في حساب التقلبات الضمنية باستخدام سعر خيار متخلف وسعر السهم الملحوظ المتخلف: I t f 1 V (C تسيركسيغما t k) فف 1 (C t t فسيغما 1 (S t k C t k)). (5) نود أن نقدر سعر السهم الضمني باستخدام فترة تأخر k طويلة بما فيه الكفاية بحيث تكون الأخطاء e s و t و e s و t k غير مترابطة في الأساس. ولكن إذا كان الفارق الزمني طويلا جدا، فإن الافتراض بأن سيجما ثابت مع مرور الوقت يصبح غير واقعي. ويقدر ستيفان أند والي (1990) سيرسيغما باستخدام أسعار الأسهم والخيارات من اليوم السابق. مستوحاة من الأدلة على أن التقلب الضمني قد يتغير خلال اليوم، ونحن نستخدم أسعار الأسهم والخيارات تأخرت 30 دقيقة. ولما كانت السلسلة السعرية واحدة من النوع المشترك، يمكن استخدام نهج حصة المعلومات في هاسبروك (1995) لقياس المساهمة النسبية لكل سوق في اكتشاف الأسعار. ويفترض نهج تقاسم المعلومات أن الأسعار من كلا السوقين تشترك في عنصر المشي العشوائي المشترك 10 12 المشار إليها باسم السعر الفعال. وتقاس حصة المعلومات في السوق باعتبارها مساهمة السوق في مجموع التباين في عنصر المشي العشوائي المشترك. وبشكل أكثر رسمية، دعنا نشير إلى متجه السعر بما في ذلك سعر السهم الملحوظ وسعر السهم الضمني: ست فت، t t. (6) I t V تي I، t يفترض أن السعر الفعال المشترك T t يتبع المشي العشوائي: V t V t 1 أوت (7) حيث E (أوت) 0، E (أوت 2) سيغما u 2، أند (أوتوس) 0fort s. ثم، من خلال نظرية تمثيل غرانجر (إنغل أند غرانجر (1987))، يمكن أن تصاغ هذه الأسعار كونيغاتد كنموذج تصحيح الخطأ المتجه للنظام M: بت A 1 بت 1 A 2 بت آم بت 1 غاما (زت 1 ميكرو) t (8) حيث بت هو متجه 2x1 للأسعار I هو مصفوفة 2x2 من معاملات الانحدار الذاتي المقابلة للفارق i (زت 1 ميكرو) هو مصطلح تصحيح الخطأ مع زت 1 p 1t 1 p 2t 1 و E الصغير (زت). وبدلا من ذلك، يمكن تمثيل متجه السعر كنموذج متوسط ​​متحرك للناقلات: p t t يسي 1 t 1 رسي 2 t (9) حيث يكون متجه 2x1 للابتكارات المتوسطة الصفرية بمصفوفة التباين أوميغا. اسمحوا لي أن أشير إلى مصفوفة هوية 2X2. من الصيغة أعلاه، ومجموع كل المتوسط ​​المتحرك مصفوفات معامل يسي (1) I يسي 1 يسي ديه متطابقة صفوف يسي. وبما أن مؤشر الربح الثابت يعكس تأثير الابتكارات على مكون السعر الدائم بدلا من العناصر الانتقالية، فإن الفرق الكلي للتغيرات الضمنية في الأسعار الفعالة يمكن حسابه على أنه يسي أوميغا يسي. في أعقاب هاسبروك (1995)، يتم قياس المساهمة في اكتشاف الأسعار من قبل كل سوق على أساس مساهمة كل سوق في هذا التباين الكلي للابتكار. وإذا كانت الابتكارات السعرية عبر الأسواق غير مترابطة (أو إذا كانت مصفوفة التبادل المشترك للابتكار قطري)، فإن حصة المعلومات في السوق j تعطيها s j psi2 j أوميغا جي يسي أوميغا يسي، (10) 11 13 حيث يشير يسي j إلى j-ث عنصر يسي، أنوميغا جي يمثل العنصر قطري j - ث من أوميغا. وإذا كانت االبتكارات السعرية عبر األسواق مترابطة، كما هو الحال عادة، فإن حصة المعلومات ليست محددة بشكل فريد. في هذه الحالة، يمكن للمرء فقط حساب مجموعة من أسهم المعلومات بدلا من تقدير نقطة. ويمكن حساب الحدود العليا والسفلى من هذا النطاق من خلال مصفوفة التباين المتعامد ومحاولة كل التناوب البديلة. وللتقليل إلى أدنى حد من تأثير تجميع الوقت على ارتباط الابتكارات السعرية وتعكس بشكل أفضل تسلسل تحديث الأسعار بين الأسواق، تقدر النماذج بفواصل زمنية واحدة مدتها ثانية واحدة. في جميع المواصفات، فار متخلفة تصل إلى 300 ثانية تستخدم. ولإبقاء هذه التقديرات قابلة للتنفيذ، يتم استخدام الفوارق الموزعة المتعددة الحدود، كما هو الحال في هاسبروك. بعد هاسبروك (1995)، يتم حساب حدود معلومات المعلومات كل يوم لكل سهم باستخدام بيانات المعاملات اللحظية. ثم يتم تجميع التقديرات اليومية بطرق مختلفة عبر الأسهم، مع مرور الوقت، وللمجموعات الفرعية التي تحددها خصائص مثل الحجم والتقلب. This allows us to investigate the cross-sectional and time-series determinants of the level of price discovery in the option market. III. Data Our analysis is based on five years of transactions data for 60 stocks that are listed on the New York Stock Exchange (NYSE) and that have options trading on the Chicago Board Options Exchange (CBOE). Stock market trade and quote data were obtained from the Institute for the Study of Securities Markets (ISSM) database for the period 1988 to Trades and quotes from the options market were obtained from the Berkeley Options Data Base. The sample is composed of the 60 most actively traded stock options on the CBOE over this period. The firms in our sample are listed in Table I. The stock quotes are restricted to those emanating from the New York Stock Exchange, as Hasbrouck (1995) has documented that only a very small level of price discovery occurs on the regional exchanges. Insert Table I about here. 12 14 At the time period covered by our sample, these options were listed only on the CBOE. This simplifies our analysis, as we do not have to worry about price discovery that may be occurring on competing option markets. Today, nearly all actively traded options are listed on multiple option exchanges. To properly examine this issue using more recent data, one should include data from all exchanges. An interesting extension of our analysis would be to examine the relative price discovery across competing option markets. For the present paper, we feel that the presence of multiple option exchanges would distract us from our main research question. Records in both of these databases are time-stamped to the nearest second, allowing us to merge the two. Fortunately, each record in the Berkeley Options Data Base contains the most recent trade price recorded in the underlying stock market. This makes it possible to ensure that the clocks at the two exchanges are synchronized, by cross-referencing the stock prices reported in the two databases. Table I provides summary statistics for the 60 stocks in our sample. For each firm in our sample, the table reports the average daily option contract volume (aggregated across strikes and maturities), average daily stock volume (in 1,000 s of shares), average effective spreads for ATM short-term options and for the underlying stock, and the volatility of the underlying stock. IV. Results The first issue we wish to address is whether any significant price discovery occurs in option markets. As discussed above, the results of Mayhew, Sarin, and Shastri (1995), Easley, O Hara, and Srinivas (1998) and others suggest that it does, but the lead-lag studies of Stephan and Whaley (1990), Chan, Chung, and Johnson (1993) and others suggest not. We can address this question directly by examining the estimated information share for option markets. Our results, reported in Section IV. A. indicate that some price discovery does occur in option markets. In Section IV. B. we examine the extent to which there is variation in the amount of option price discovery over time. Next, in Section IV. C. we examine whether there is significant variation in the amount of option 13 15 price discovery across firms, and whether price discovery is cross-sectionally related to variables such as trading volume, volatility, or effective spreads. We reject the null hypothesis that the mean information share attributable to option markets is equal across all the firms in our sample. Also, we find evidence that price discovery in the option market is related to trading volume and bid-ask spreads in the two markets, and to the volatility of the underlying stock. A. Information Share in Stock and Option Markets Our results indicate that significant price discovery does occur in option markets. Firm-byfirm results are reported in Table I. The lower - and upper-bounds reported in this table represent time-series averages of option market information shares across five years of daily estimates. These estimates range from (11.76 percent to percent) for Atlantic Ritchfield to (23.31 percent to percent) for Chrysler. Across the 60 stocks in our sample, the average lower bound on the information share attributable to option markets is percent and the average upper bound is percent. 8 Based on the standard error of the mean of 60 information share estimates as reported in the table, these averages are significantly different from zero at the one percent level. In the subsequent two sections, we examine the time-series and cross-sectional determinants of variation in estimates of information shares. B. Time-Series Variation in Information Share Table II reports lower bounds and upper bounds, averaged across stocks and across days for yearly subperiods, along with yearly averages for the volume and spread variables. The information share attributable to the option market appears to have decreased slightly over our sample period. This may be related to the fact that between 1988 and 1992, trading volume increased in the stock market but decreased in the option market. Stock and option spreads do not appear to have changed appreciably over this period. Table II also reveals that the difference between the upper bound and lower bound is somewhat tighter in the earlier part of our sample. Examining the 14 16 monthly averages, depicted graphically in Figure 1, we see that the bounds became wider sometime around The timing of this change corresponds roughly to the widespread implementation of autoquote technology, that allowed market makers to update their quotes much more quickly in response to changes in underlying stock prices. Insert Table II about here. Insert Figure 1 about here. C. Cross-Sectional Variation in Information Shares The equality of means of information shares (IS) across assets can be tested via moment conditions in GMM: epsilon i IS i micro i 1,wheremicro i is firm i s mean information share parameter to be estimated and 1 is the vector of ones. To test the equality of the means of option information shares for the 60 stocks in our sample, we use the following moment conditions: epsilon 1 IS 1 micro1 epsilon 2 IS 2 micro1. epsilon 60 IS 60 micro1. (11) Note that the model is overidentified there are 60 orthogonality conditions and only one parameter, micro, to estimate. In this special case, Hansen s chi 2 test of overidentifying restrictions provides a natural test of the null hypothesis: H 0. micro 1 . micro n. Performing this test on our sample results in a chi 2 statistic of with 59 degrees of freedom, indicating that the hypothesis of equal means is rejected at the one percent significance level. Having established that the mean information shares are not equal across stocks, we now wish to examine whether the amount of price discovery in option markets is related to observable market characteristics. To the extent that information is incorporated into prices through trading, we would expect to see a relation between price discovery and trading volume in both markets. There may also be a relation between price discovery and bid-ask spreads in either market. On one hand, the spread is a measure of trading costs, and informed traders may be attracted by narrower spreads, 15 17 which would suggest an inverse relation between price discovery and spreads. On the other hand, if market makers set wider spreads in fear of informed trading, this might induce a positive relation. Finally, we suggest that there might be a relation between volatility and the level of price discovery in option markets. Panel A of Table III reports parameter estimates for a pure cross-sectional regression, with one observation for each security (N 60), and all variables are aggregated over the entire sample period. The dependent variable is the midpoint of the lower and upper bound on the option information share. Explanatory variables include the ratio of option volume to stock volume, the ratio of effective spreads in the option to those on the stock, and stock volatility. Panel B reports the results for the same model estimated using a technique of Fama and MacBeth (1973). 9 Finally, to integrate the time-series dimension into the cross-sectional analysis, we estimate a pooled regression model using daily estimates of all variables. We use the daily squared excess return over the SampP 500 index as a measure of firm-specific volatility. We estimate this model both with and without fixed effects. Line one in Panel C of Table III reports coefficient estimates for a pooled regression where all firms are constrained to have the same intercept. Line two in the same panel reports the fixed-effects model, where firms are identified by dummy variables. Insert Table III about here. In all four specifications, the coefficient on the ratio of option volume to stock volume is positive, and the coefficient on the ratio of option effective spread to stock effective spread is negative. Although the degree of statistical significance varies somewhat across specifications, our results indicate that price discovery is associated with high trading volume and narrow bid-ask spreads. Our findings are consistent with the results of Fleming, Ostdiek, and Whaley (1996), who find that low trading costs are conducive to price discovery. This effect seems to be strong enough to overcome any tendency for market makers to respond to adverse selection by quoting wider bid-ask spreads. 10 We also find a negative coefficient on volatility in the cross-sectional regressions, and a negative coefficient on squared excess return in the panel regression. Thus, we provide empirical 16 18 support for the theoretical prediction of Capelle-Blancard (2001) that less price discovery occurs in the option market when the level of uncertainty is high. To further understand the direct impact of option volume, stock volume, option spread, and stock spread on the option market information share we repeated the analyses on Table III using an alternative specification in which the option volume, stock volume, option spread, and stock spread all enter the regression equations as separate variables. In all four specifications under this new model, the coefficient on the option (stock) volume is positive (negative) and the coefficient on the option (stock) effective spread is negative (positive), indicating that more price discovery occurs in the option market when option volume is higher and stock volume is lower, and when option effective spreads are narrower and stock effective spreads are wider. We do find, however, in this specification, that the sign of the volatility coefficient is not robust to the model specification. The results of this specification is available upon request. In addition, note that the information share as a dependent variable lies in the interval 0,1. There is no guarantee in this regression framework that the predicted values will lie in 0,1. Therefore, as an additional robustness check, we also estimated a separate set of regressions where we applied a logit transformation to the dependent variable. The results, available on request, are qualitatively the same under this alternative specification. V. Information Share and Strike Price To this point, our analysis has focused on estimating price discovery in near-term, near-themoney options, which tend to be the most actively traded and liquid of all options. As discussed above, there are conflicting theoretical predictions as to which strike prices informed traders will choose. In this section, we extend our analysis of price discovery to options that are in - and out-of-the-money. We begin with a caveat. Option market makers view the incoming order flow on all option series, and have the technology to update quotes simultaneously. Thus, information revealed in 17 19 one series can spread quickly to all other options, making it more difficult to distinguish price discovery across multiple options. However, we should note that updating of option prices from other option prices is not automatic it requires an active intervention from a market maker. Also quotes may be revised not only by market makers, but as a result of public limit orders. Thus, it is not uncommon to see one option price move first, and the others follow. Although the view may be somewhat clouded, we believe that differences in estimated information shares across strike prices reflect, at least to some extent, differences in levels of price discovery across strikes. To investigate the relation between strike and price discovery, we repeat our analysis of atthe-money (ATM) options, reported above, for out-of-the-money (OTM) and in-the-money (ITM) options. As before, ATM options are defined as having a strike price within five percent of the underlying stock price. Table IV Panel A reports the average information shares for the three moneyness categories, across the 60 stocks and across all the days in our sample. Using Mann - Whitney test statistics, across all 60 stocks, we find no significant difference between information shares for ATM and ITM options. On the other hand, we find the average information share to be significantly higher for OTM options than for ATM options, around 21 percent as opposed to 17 percent. This supports the theory that informed traders are attracted by the higher leverage achievable through OTM options. Insert Table IV about here. Having identified a significant difference between price discovery of OTM and ATM options, we proceed to examine whether this difference is influenced by the same factors as the relative rate of price discovery across stocks and options. A preliminary glance at the trading volume and bid-ask spreads suggests that this is likely to be the case. For example, compared to the other 59 stocks in our sample, IBM has unusually high ATM trading volume relative to OTM volume, very low ATM bid-ask spread relative to OTM spread, and a resulting information share is higher for ATM options than OTM options. To analyze this further, we regressed the ratio of the OTM to ATM information shares on the ratio of OTM to ATM trading volume and on the ratio of OTM to ATM 18 20 relative spreads. Results are reported in Panel B of Table IV. As expected, we find the ratio of information shares to be positively related to the volume ratio, and negatively related to the spread ratio, with both coefficients statistically significant at the five percent level. Consistent with the results from Section IV. A. above, price discovery tends to be highest where trading volume is high and bid-ask spreads are narrow. 11 VI. Robustness In order to investigate the sensitivity of our results to empirical design choices, we conducted several robustness checks. In our main analysis, implied stock prices are computed from implied volatilities lagged by 30 minutes. The choice of a 30 minute lag reflects a tradeoff. If we use a lag that is too short, our implied stock price estimate may incorporate information from recently observed stock prices that is not yet reflected in the option price. This may bias our result in favor of finding too much price discovery in the option market. On the other hand, a short lag will help us avoid mistakenly impounding changes in market volatility forecasts into the implied stock price. For example, if the price of a call option increases because the market has revised upwards its volatility forecast, we will mistakenly treat this as a higher implied stock price, until the new volatility is incorporated 30 minutes later. Thus, intraday changes in volatility forecasts will cause the temporary component of the option-implied stock price to have a higher variance. The magnitude of this problem is a function of the degree to which implied volatility changes intraday. In our data, we did find statistically significant intraday changes in implied volatility, and for this reason, we chose to use a lag of 30 minutes rather than the one-day lag used in the lead-lag studies of Stephan and Whaley (1990) and others. However, the intraday changes tend to be small in economic magnitude, generally considerably smaller than the difference between the implied volatility of the option s bid and ask prices. Therefore, we are confident that our results are not unduly influenced by intraday changes in expected volatility. To test more formally the sensitivity of our measures to the choice of lag, we re-estimated the 19 21 measure using a 15 minute lag and a 60 minute lag, for a subsample of IBM data for one month in the middle of our sample period (June, 1990). Using the original 30-minute lag, our estimate of option market information share for this month was When we increase the lag to 60 minutes, our estimate of option market price discovery changes only slightly, to Based on this limited sample, we conclude that calculating implied stock prices using an older implied volatility would not have a large impact on our conclusions. On the other hand, moving to a 15-minute lag increases the estimate to We were concerned that our results may be affected by differential reporting lags across the two markets, or by asynchronous clocks. To test the sensitivity of our results to the accuracy of the timestamp, we estimated information shares for IBM options in June, 1990, adjusting the timestamps five and 30 seconds in each direction. Again, our original estimate of option information share for this stock this month was Adjusting the stock market clock in either direction by five seconds yields estimates between and Adjusting the clock by 30 seconds in either direction gives estimates between and We also performed additional analysis on a sample of put options. Overall, we found the information shares based on put options to be roughly comparable to those based on call options. Finally, in our main analysis, we estimated the VMA model using 300 lags. We re-estimated the model using up to 600 lags, with no significant change in the results. VII. Conclusion We have applied Hasbrouck s (1995) methodology to the joint time series of stock prices and option-implied stock prices, to measure the relative share of price discovery occurring in the stock and option markets. We find evidence of significant price discovery in the options market, on the order of 10 to 20 percent. We find evidence that the proportion of information revealed first in the option market varies across stocks. Option markets tend to be more informative on average when option trading 20 22 volume is high and when stock volume is low, when option effective spreads are narrow, and when stock spreads are wide. We find limited evidence that on average, price discovery in the option market tends to be lower when underlying volatility is higher. We also investigate whether our estimates of price discovery in the option market differ across options of different strike prices. On average, the information share tends to be slightly higher for out-of-the-money options than at-the-money options, but this result varies cross-sectionally as a function of trading volume and spreads. Our results suggest that both leverage and liquidity play an important role in promoting price discovery. Future research in this area may help us gain a fuller understanding of the cross-sectional and time-series results presented here. Hopefully, this will enhance our understanding of price discovery in option markets, and shed light on the question of how informed traders decide where to trade. The mere existence of price discovery in the option market is not sufficient to show that informed traders trade in the options market. Conceivably, some or all the information discovered first in the option market could be information that was revealed publicly. In order to better assess the extent of informed trading in option markets, it might be interesting to implement this technique in periods immediately prior to announcements of important corporate events. 21 23 REFERENCES Anand, Amber, and Sugato Chakravarty, 2003, Stealth trading in the options market, Working paper, Syracuse University. Arnold, Tom, Gayle Erwin, Lance Nail, and Ted Bos, 2000, Speculation or insider trading: Informed trading in option markets preceding tender offer announcements, Working paper, University of Alabama at Birmingham. Back, Kerry, 1993, Asymmetric information and options, Review of Financial Studies 6, Baillie, Richard T. G. Geoffrey Booth, Yiuman Tse, and Tatyana Zabotina, 2002, Price discovery and common factor models, Journal of Financial Markets 5, Bhattacharya, Mihir, 1987, Price changes of related securities: The case of call options and stocks, Journal of Financial and Quantitative Analysis 22, Biais, Bruno, and Pierre Hillion, 1994, Insider and liquidity trading in stock and options markets, Review of Financial Studies 74, Black, Fisher, 1975, Fact and fantasy in the use of options, Financial Analysts Journal 31, Booth, G. Geoffrey, Ji-Chai Lin, Teppo Martikainen, and Yiuman Tse, 2002, Trading and pricing in upstairs and downstairs stock markets, Review of Financial Studies 15, Brennan, Michael J. and H. Henry Cao, 1996, Information, trade and derivative securities, Review of Financial Studies 9, Cao, Charles, Zhiwu Chen, and John M. Griffin, 2000, The informational content of option volume p rior to takeovers, Working paper, Pennsylvania State University. Capelle-Blancard, Gunther, 2001, Volatility trading in option market: How does it affect where informed traders trade Working paper, University of Paris. 22 24 Chakravarty, Sugato, and John J. McConnell, 1997, An analysis of prices, bidask spreads, and bid and ask depths surrounding Ivan Boesky s illegal trading in Carnation s stock, Financial Management 26, Chakravarty, Sugato, and John J. McConnell, 1999, Does insider trading really move stock prices Journal of Financial and Quantitative Analysis 34, Chan, Kalok, Y. Peter Chung, and Wai-Ming Fong, 2002, The informational role of stock and option volume, Review of Financial Studies 15, Chan, Kalok, Y. Peter Chung, and Herb Johnson, 1993, Why option prices lag stock prices: A trading based explanation, Journal of Finance 48, Cornell, Bradford, and Erik R. Sirri, 1992, The reaction of investors and stock prices to insider trading, Journal of Finance 47, de Jong, Cyriel, Kees G. Koedijk, and Charles R. Schnitzlein, 2001, Stock market quality in the presense of a traded option, Working paper, Erasmus University Rotterdam. de Jong, Frank, 2002, Measures of contributions to price discovery: A comparison, Journal of Financial Markets 5, Diltz, J. David, and SuhkyongKim, 1996, The relationship between stock and option price changes, Financial Review 31, Easley, David, Maureen O Hara, and P. S. Srinivas, 1998, Option volume and stock prices: Evidence on where informed traders trade, Journal of Finance 53, Engle, Robert F. Clive W. J. Granger, 1987, Co-integration and error correction Representation, estimation, and testing, Econometrica 55, Fama, Eugene F. and James MacBeth, 1973, Risk, return and equilibrium: Empirical tests, Journal of Political Economy 81,