Stochastische Analyse des Angebots- und Nachfrageverhalten von Händlern mit vollständigen Orderbuchinformationen des XETRA-Handelssystems der Deutschen Börse
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Theoretische Abhandlungen über Funktionsweisen eines Marktes sind in der ökonomischen Literatur zwar zahlreich vertreten, aber empirische Belege, geschweige denn reale Daten über die Beschaffenheit von Märkten, sind nur selten zu finden. In diesem Projekt soll daher empirisch untersucht werden, wie Märkte tatsächlich funktionieren und wie die komplizierte Koordination der Tauschbedingungen aller Marktteilnehmer sich gestaltet, indem die gesamte Angebots- und Nachfrageseite eines Marktes mittels vollständigen Orderbuchinformationen ökonometrisch analysiert wird. Transaktionsdaten sind informativer und daher qualitativ hochwertiger als herkömmliche Zeitreihen (z.B. von Tageskursen), denn sie zeichnen jeden noch so kleinen Tauschvorgang auf, wohingegen Tageskurse nur repräsentative Funktionen erfüllen. Dennoch sind auch Transaktionsdaten letztendlich nur eine kleine Teilmenge der Orderbuchdaten, und ihre Transaktionspreise (und -mengen) alleine geben keine Auskunft über Angebot und Nachfrage, für die sich die Ökonomen aber eigentlich interessieren. Vollständige Orderbücher mit allen Kauf- und Verkauf-Informationen können die gesamte Nachfrage- und Angebotskurve nachzeichnen, während Daten auf Transaktionsbasis nur einen kleinen Ausschnitt aus dem Markt (mit dem Schnittpunkt) preisgeben. Der zusätzliche Informationsgewinn, der sich durch die Analyse der vollständigen Orderbuchdaten erzielen lässt, ist daher gravierend und für Ökonomen von großer Bedeutung. Dieser Aspekt wurde in der bisherigen Forschung nicht berücksichtigt, u.a. aufgrund mangelnder Daten. Im Mittelpunkt des Projektes steht daher die Modellierung der gesamten Angebots- und Nachfragekurve als stochastische Prozesse mittels vollständiger Orderbuchdaten aus dem XETRA-Handelssystem. Es gilt, die Beschaffenheit eines Marktes trotz all ihrer Komplexität mit nur wenigen Parametern zu beschreiben. Diese Vorgehensweise hat den Vorteil, dass wesentliche Charakteristika durch gezielte Komplexitätsreduktion herauskristallisiert werden können.
