《表3 加入控制变量的样本内预测结果》

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《期权隐含尾部风险及其对股票收益率的预测》

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注:*、**、分别表示10%和5%的显著性水平；R2为调整R2.

为了进一步检验LPM预测能力的稳健性，在预测模型（6）的基础上加入控制变量，成预测模型（7），从而考察期权隐含尾部风险指标是否在控制其他变量后依然显著．结果如表3所示．在控制了其他预测变量后，期权隐含尾部风险指标（LPM）依然统计显著，说明其预测能力十分稳健．另外，和表2中的实证结果对比，基于LPM和控制变量的预测模型（7）产生的R2都大幅提升．这表明，基于已有预测因子的模型中加入本文提出的期权隐含尾部风险指标可以大幅提高模型的预测效果．同时，这也说明期权隐含尾部风险指标中包含有现有预测因子中所没有的额外预测信息．因此，在实际投资和风险管理中应该考虑这部分额外的预测信息．