옵션 거래 활동 및 회사 평가

옵션 거래 활동 및 회사 평가.

32 Pages 게시 됨 : 2008 년 2 월 6 일

Eduardo S. Schwartz.

캘리포니아 대학교 로스 앤젤레스 (UCLA) - 재정 분야; 국가 조사국 (NBER)

Avanidhar Subrahmanyam.

캘리포니아 대학교 로스 앤젤레스 (UCLA) - 재정 분야; UNSW 경영 대학원 글로벌 금융 연구소; 금융 연구 네트워크 (FIRN)

리처드 롤.

캘리포니아 공과 대학.

작성 날짜 : 2007 년 7 월 5 일.

우리는 기업 가치에 영향을 미칠 수있는 다른 변수들을 통제 한 후 기초 거래 회사의 가치에 대한 옵션 거래량의 효과를 연구한다. 옵션 거래의 양은 시장을 완료하는 데 도움이되고 (주식 배당 효율) 옵션 시장이 주식 시장보다 정보를 신속하게 감추기 때문에 (정보 효율성) 회사 가치에 영향을 미칠 수 있습니다. 우리는 더 많은 옵션 거래를하는 기업이 더 높은 가치를 가지고 있음을 발견했다. 이 결과는 모든 표본 기업과 긍정적 인 옵션 수량을 가진 기업의 하위 집합에 적용됩니다.

JEL 분류 : G10, G12, G13.

Eduardo S. Schwartz.

캘리포니아 대학교 로스 앤젤레스 (UCLA) - 금융 지역 ()

로스 앤젤레스, 캘리포니아 90095-1481.

국가 조사국 (NBER)

1050 Massachusetts Avenue.

Cambridge, MA 02138.

Avanidhar Subrahmanyam.

캘리포니아 대학교 로스 앤젤레스 (UCLA) - 금융 지역 ()

로스 앤젤레스, 캘리포니아 90095-1481.

UNSW 경영 대학원 글로벌 금융 연구소

시드니, NSW 2052.

금융 연구 네트워크 (FIRN)

C / - University of Queensland 비즈니스 스쿨.

St Lucia, 4071 Brisbane.

Richard Roll (연락처 작성자)

캘리포니아 공과 대학교 ()

1200 이스트 캘리포니아 Blvd.

우편 코드 : 228-77.

패서 디나, 캘리포니아 91125.

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옵션 거래 활동 및 회사 평가.

추상.

옵션은 시장을 완성하고 정보에 입각 한 거래를 자극하기 때문에 기업 가치에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 이러한 혜택은 옵션 시장이 아닌 적극적이지 않은 시장에서 나타날 가능성이 큽니다. 이러한 관찰을 뒷받침하면서, 우리는 더 많은 옵션 거래를하는 기업이 다른 가치 결정 요인을 고려한 후에 Tobin의 q 값이 높다는 것을 알 수 있습니다. 더 많은 옵션 거래를하는 회사에 대한 기업 투자는 주가에 더 민감합니다. 옵션 거래는 더 큰 정보 비대칭 성을 가진 주식에서 기업 가치에 더 강하게 영향을 미친다. 이 결과는 옵션 거래가 정보 생산뿐 아니라 기업 가치와도 긍정적으로 연관되어 있음을 나타냅니다.

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옵션 거래 활동 및 확고한 평가 ☆

옵션은 시장을 완성하고 정보에 입각 한 거래를 자극하기 때문에 기업 가치에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 이러한 혜택은 옵션 시장이 아닌 적극적이지 않은 시장에서 나타날 가능성이 큽니다. 이러한 관찰을 뒷받침하면서, 우리는 더 많은 옵션 거래를하는 회사가 다른 가치 결정 요인을 고려한 후에 Tobin & q의 높은 가치를 가짐을 발견했다. 더 많은 옵션 거래를하는 회사에 대한 기업 투자는 주가에 더 민감합니다. 옵션 거래는 더 큰 정보 비대칭 성을 가진 주식에서 기업 가치에 더 강하게 영향을 미친다. 이 결과는 옵션 거래가 정보 생산뿐 아니라 기업 가치와도 긍정적으로 연관되어 있음을 나타냅니다.

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옵션 거래 활동 및 회사 평가.

Richard Roll, Eduardo Schwartz, Avanidhar Subrahmanyam.

Ross (1976) - 옵션은 거래 된 증권이 커버하는 우발 상황을 확대하여 시장 효율성을 높일 수 있습니다 (시장을 완성하는 데 도움이됩니다). Allocational 효율성.

또한 정보통의 거래자는 주식보다는 옵션을 거래하는 것을 선호 할 수 있기 때문에 옵션은 에이전트가 정보에 대해보다 효과적으로 거래함으로써 정보 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Cao와 Wei (2007)는 정보의 비대칭 성이 옵션 유동성에 영향을 미치는 데 더 중요한 역할을한다는 것을 발견했다.

Easley, O'Hara and Srinivas (1998), Chakravarty, Gulen, Mayhew (2004)는 옵션 주문 흐름에 기초 주가의 미래 방향에 대한 정보가 있음을 발견했다.

가격이 더 많은 정보를 드러낸다면, 자원은보다 효율적으로 할당되며, 이는 더 높은 기업 가치 평가로 이어집니다.

또한 시장 가격이 정보를보다 정확하게 반영하기 때문에 정보 효율성이 높아 투자 위험을 줄일 수 있습니다.

이러한 주장은 옵션 거래량이 더 많은 기업은 정보면에서 효율적이어야하며 따라서 가치가 더 높아야 함을 제시합니다.

옵션의 단순한 리스팅이 반드시 평가 이익을 의미하는 것은 아닙니다.

옵션 시장의 볼륨이 충분하지 않은 경우, 정보통의 거래자는 옵션 거래 (Admati and Pfleiderer, 1988)가 없으므로 상장에서 얻는 평가 이익은 미미할 것입니다.

옵션 목록의 모든 평가 이익은 거래 활동의 양에 따라 달라집니다.

우리가 알고있는 한, 옵션 거래 활동과 회사 평가 간의 관계는 이전에 조사되지 않았다.

기업 규모, 주식 회전율, 자산 수익률, 자본 지출, 레버리지 및 배당금 지급과 같은 기업 가치에 영향을 줄 수있는 다른 변수를 통제 한 후 옵션 거래량의 기업 가치에 미치는 영향을 분석합니다.

다른 연구에 이어 Tobin 's q를 평가 척도로 사용합니다.

우리는 더 많은 옵션 거래량을 가진 회사가 더 높은 가치를 갖는다는 강력한 증거를 발견한다.

주어진 기간 동안 더 많은 옵션 거래 활동을하는 기업은 다음 기간에 재무 성과를 개선하는 경향이 있습니다.

이것은 옵션 거래가 정보 흐름을 강화함으로써보다 나은 기업 자원 배분을 유도 할 수 있다는 전제와 일치합니다.

분석 결과에 따르면 옵션 거래가 회사 평가에 미치는 영향은 애널리스트가 뒤 따르는 종목에서 더 컸다.

이는 정보 분석에 대한 옵션 거래의 영향이 투자 분석에서 공개 정보가 상대적으로 적게 나오는 주식에서 더 큼을 의미합니다.

Option Metrics - 1996에서 2005까지의 옵션 거래 데이터 : 10 년의 일일 데이터 (각 주식의 총 연간 옵션 볼륨으로 집계).

Tobin의 q 및 제어 변수 집합에 대한 Compustat의 데이터와 일치합니다.

Tobin의 q는 기업의 보통주 시가 총액, 우선주의 청산 가치, 부채 장부를 회사 자산 장부가 (전체 회사 q)로 나눈 값의 합으로 계산됩니다. 우리가 q 대신에 M / B를 사용하면 모든 결과가 끝납니다.

회사의 레버리지, 즉 총자산에 대한 장기 부채의 대변은 조난의 가능성을 측정하기위한 것입니다. 우리는 높은 LTD, 낮은 q를 기대합니다.

Profitability, ROA는보다 수익성있는 회사가보다 유리한 투자 기회를 가질 수 있다는 개념을 포착하기위한 것입니다. 반면 ROA가 높다는 것은 회사가 성숙 단계에 있고 성장 기회가 제한적이라는 것을 의미 할 수도 있습니다. ROA와 q의 관계는 경험적인 문제입니다.

기본 주식의 회전율 공유 : 옵션 활동과 달리 주식 거래 활동에서 발생하는 유동성 효과.

투자 기회의 직접적인 측정은 자본 지출을 매출로 나눈 값입니다 (CapX). 높은 값은 더 큰 q를 의미합니다.

기업이 자본 제약에 대해 배당 대금을 지급하는지 여부에 대한 더미 변수 (배당금을 지급하는 회사는 더 많은 자유 현금 흐름을 가질 수 있으며, 이는 잠재적으로 한계 프로젝트에서 과도하게 사용 될 수 있습니다).

회사 규모 (회사 주식의 시장 가치).

긍정적 인 옵션 볼륨.

q와 옵션 볼륨 간의 상관 관계는 강하게 긍정적입니다 (또한 주식 회전율 및 CapX와 함께)

q는 배당금 더미뿐만 아니라 레버리지에도 부정적이다.

q는 ROA에 부정적으로 관련되어있다. 성장을 위해서?

긍정적 인 선택권을 가진 견본을 위해 양 : 해마다 decile 양으로 분류하는. 각 십 분위수에 대해 우리는 모든 연도에 걸친 q의 평균값을 계산합니다.

옵션 물량이 많은 회사는 q가 더 높다는 것을 나타냅니다.

크기와 부피를 독립적으로 변경할 수 있습니다.

결과로 나오는 25 개의 포트폴리오에 대한 평균 q.

q는 모든 크기 그룹의 볼륨과 함께 증가합니다.

해마다 횡단면 회귀 분석을 실시한 다음 시계열 계수의 중요성을 테스트합니다. t - 통계는 Newey / West 절차에 의해 교정된다. c-s 회귀의 잔차는 q의 자기 상관 때문에 연속적으로 상관되기 쉽다.

종속 변수 : Tobin 's q.

연간 횡단면 시계열.

Newey / West가 수정 한 t - 통계.

Tobin의 q는 옵션 거래와 관련이 있고 중요합니다. 그 효과는 경제적으로 의미가 있으며, 옵션 부피의 1 시그마 증가에 대해 q가 16 %에서 23 % 증가합니다 (ceteris paribus).

q는 또한 제안 된 가설과 일치하는 레버리지와 배당 더미에 부정적으로 관련되어있다.

주식 거래 활동 또한 q와 긍정적 인 관계가 있습니다.

다양한 수표가 수행되었으며 모든 경우에 중앙 결과는 변경되지 않았습니다.

추가 설명 변수.

옵션 볼륨의 왜곡이 결과에 영향을 미치는지 확인합니다. 그렇지 않습니다. 이제부터는 Ln (optvol)을 사용합니다.

Parks (1967) 절차 (부록 참조)를 사용하여 일련의 상관 관계와 오류의 교차 상관 관계를 수용하기위한 균형 패널. 포함 된 회사는 모든 연도 (502 개 회사)에 있어야합니다.

그럴지라도, 높은 q 기업이 더 많은 주목을 끌고 이것이 더 많은 옵션 양 (역 인과 관계)으로 해석 될 수 있다고 주장 할 수있다.

이 문제를 해결하는 한 가지 간단한 방법은 q와 1 년 지연 옵션 거래량 간의 관계를 고려하는 것입니다.

그런 다음 Instrumental Variable 접근법을 사용합니다.

기본적으로 q와는 무관 한 옵션 거래량을위한 수단이 필요합니다. 그러한 도구를 찾는 것은 어려운 시도이며 필연적으로 주관성의 요소를 포함합니다.

옵션 볼륨은 평균 절대 금액, 주식의 시장 가격과 옵션의 행사 가격 (상관 관계 0.19) 간의 상대적 차이와 관련이있을 수 있다고 제안합니다.

옵션 볼륨에 대한 대체 수단은 해당 연도의 옵션에 대한 총 미결제입니다.

첫 번째 방정식 : q는 optvol를 사용하여 같은 변수의 함수로 나타냅니다.

두 번째 방정식 : optvol은 계측기와 크기의 함수입니다.

주된 결과는 역 인과 관계 때문이 아닙니다.

이례적인 해가 결과를 이끌어 가고 있는가? 그들은 아니다. 업계 아웃 라이어 (예 : 테크 바스트)가 책임이 있습니까? 그들은 그렇지 않습니다.

결과는 미결제 주식수에 따라 규모 조정 옵션 볼륨에 긍정적 인 영향을 미치고 긍정적 인 통제의 로그 변환을 사용합니다.

옵션 트레이딩 활동이 q에 잠재적으로 영향을 미칠 수있는 주식 위험을 대신하지 않는다는 것을 테스트하기 위해 : Tobin 's q의 전체 회귀 분석에서 수익 변동성은 중요하지 않으며 옵션 볼륨 변수는 여전히 중요합니다.

옵션 거래로 기업 가치가 향상되는 메커니즘을 확인하십시오.

옵션 거래 활동이 기업 자원 배분을 향상 시킨다면 미래의 기업 수익성과 옵션 거래간에 관계가있을 수 있습니다.

우리는 옵션 볼륨과 컨트롤 변수의 뒤처진 값에 대한 ROA (재무 성과 측정)를 회귀합니다.

자기 상관 관계를 설명하기위한 공원 절차.

미래 ROA와 현재 옵션 활동 간에는 긍정적 인 관계가 있습니다.

이것은 정보 채널을 지원합니다 : 더 많은 옵션 거래는 더 많은 정보 효율성과 관련되어 있으며, 이는 결과적으로 자원 배분을 향상시킵니다.

관리자가 시장 가격에서 투자 결정을 내리기 위해 정보를 얻는 정도는 시장 가격에 대한 기업 투자의 민감도로 파악할 수 있습니다.

여러 논문이 이론적으로 경험적으로이 감도를 분석했습니다.

그러나 관리자는 옵션 수량이 더 많을 때 (개인 정보 생성시) 시장 가격에서 더 많은 것을 알 수 있습니다.

장부가 액으로 책정 된 자본 지출 및 R & D 비용의 합계.

q의 상호 작용 변수를 옵션 볼륨과 비교합니다.

또한 투자에 대한 시장 밸류에이션 (시차가 있음)과 다른 컨트롤의 기본 효과를 포착하기 위해 q를 포함합니다.

주가의 투자 민감도 (q).

옵션 거래가 높을 때보다 민감합니다.

옵션 거래가 정보 생산에 기여한다는 개념을지지합니다. 이 옵션 거래는 관리자가 기업 투자 결정에 사용됩니다.

옵션 거래가 평가에 미치는 영향은 정보통 거래 수준이 높은 주식에서 더 두드러 질 수 있습니다.

옵션 시장에서의 정보에 입각 한 거래 수준에 대한 척도를 찾기 어렵다.

우리는 Easley, Hvidkjaer 및 O'Hara (2002)의 정보 비대칭에 대한 대용 암호로 PIN (정보에 기반한 거래 확률, 재고 확률)을 사용합니다.

순차적 거래 시장 미세 구조 모델의 구조를 사용하여 개별 주식에 대한 정보 기반 거래 (PIN)의 확률을 명시 적으로 측정합니다.

높은 PIN을 가진 주식의 경우, 옵션 볼륨이 평가에 미치는 영향이 커야합니다.

옵션 볼륨이 q에 미치는 영향은 더 많은 정보가있는 주식에서 더 강합니다.

거래 프로세스에 의해 생성됩니다.

옵션 볼륨 변수는 여전히 중요하며 옵션 볼륨과 PIN의 상호 작용은 긍정적이며 대부분 중요합니다.

q에 대한 옵션 수량의 효과가 거래 프로세스에 의해 더 많은 정보가 생산되는 주식에서 더 강력하다는 암시 적 증거.

옵션 양은 정보 생산의 또 다른 척도 인 분석가의 범위를 뒷받침 할 수 있습니다. 없다면. 회사를 따르는 애널리스트의 비율은 회귀 분석에 포함된다.

결과는 불확실성에 대한 미래 지향적 인 분석가의 장기적인 성장 예측의 분산을 포함하여 견고합니다.

정보 생산에있어 옵션의 효과는 애널리스트가 적은 종목이 더 많을 수 있으며, 공개 정보가 거의없고 개인 정보를 다루는 것이 더 중요 할 수 있습니다.

이러한 경우 개인 정보가 정보 생산에서 더 중요한 역할을 할 수 있습니다.

우리는 매년 애널리스트가 샘플을 3 개의 그룹으로 분류하고 0,1,2로 분류합니다.

옵션 양을이 지표 변수와 상호 작용시키고 회귀 변수에 상호 작용 변수를 포함합니다.

Tobin의 q에 대한 옵션 볼륨의 영향은 애널리스트가 적은 분석가가있는 기업에서 더 강하다. 그러나 큰 애널리스트를 추적하는 기업의 경우에도 여전히 중요하다.

투자 분석가가 공개 정보를 덜 생산하는 주식의 경우 개인 정보 생산이 더 중요합니다.

옵션 거래의 금액은 높은 회사 평가와 관련이 있습니다.

이 결과는 더 많은 옵션 거래가 가격의 정보 효율성과 우수한 자원 배분과 관련되어 있다는 이중 개념과 일치합니다.

결과는 다양한 볼륨 사양을 포함하여 다양한 견고성 검사를 거쳤을 때 생존합니다.

미래의 기업 실적과 현재 옵션 양 사이에 긍정적 인 상관 관계가있어 옵션 거래로 정보 생산과 자원 배분이 향상된다는 것을 알 수 있습니다.

평가에 대한 옵션 볼륨의 역할은 공개 정보가 덜 생성 될 가능성이있는 분석가가 적은 회사에서 더 강력합니다.

이러한 주식에서 거래를 통한 개인 정보 생산은 자원 배분에있어 더 중요 할 수 있습니다.

우리의 논문의 요점은 단순한 리스팅이 아닌 옵션이 거래되는 정도가 더 높은 밸류에이션과 관련되어 있다는 것입니다.

이 개념이 다른 시나리오에도 적용되는지 여부를 고려하는 것이 흥미로울 것입니다.

예를 들어, 일부 국가는 개별 주식에 선물 계약을 맺고 있으며 이러한 계약의 가치 평가 효과를 확인할 수 있습니다.

인덱스 옵션과 선물이 시장 가치에 미치는 영향을 분석하는 것도 중요 할 것입니다.