当期权市场是信息有效时,从期权合约中提取出的隐含远期方差在风险中性测度下应该服从鞅过程,远期方差的日改变量应该是鞅差分序列。本文基于具有更丰富信息含量的自适应性隐含波动率提取方法,从上证50ETF期权市场的日数据中提取无模型隐含远期方差,对三组远期到期组的远期方差分别检验其鞅性质。由于鞅限制是在风险中性测度下成立,而各种检验方法都是在现实测度下进行,因此本文首先用卡尔曼滤波算法将远期方差日改变量中的风险溢酬剥离并进行显著性检验,结果显示在全样本内风险溢酬接近于白噪音序列,时变的风险溢酬对于远期方差日改变量的影响并不显著,因此在后续的检验中可以忽略风险溢酬的效应。本文还用条件检验考察了远期方差日改变量与当前所能获得的信息集是否垂直,条件信息集中的自变量包括滞后期的方差期限结构、滞后期远期方差日改变量的各阶矩。条件检验的结果显示远期方差日改变量在一定程度上是可被上述变量所预测的,因此拒绝上证50ETF期权市场信息有效的原假设。此外,运用Hong(1999)提出的能侦测时间序列中非线性相依性的广义谱检验,本文虽然没有得到能显著拒绝原假设的结论,但广义谱导数统计量的检验结果显示如果远期方差序列偏离鞅差分,其来源更可能存在于滞后项的高阶矩上,这与含有滞后期高阶矩的自回归结果一致。在分别控制了期权交易量与现货跳跃后仍有条件检验中的结果成立,说明市场非流动性与现货价格跳跃并非远期方差非鞅的来源。此外,分段检验显示,在2016年9月7日前后两个阶段的期权市场呈现出显著不同的低效特征,因此我们得到市场监管可能削弱了期权市场信息效率、改变了市场微观结构的结论。