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Projekt
Multivariate Analyse von Marktrisiken und Handelsprozessen auf der Transaktionsebene
Antragsteller
Professor Dr. Winfried Franz Xaver Pohlmeier
Fachliche Zuordnung
Accounting und Finance
Förderung
Förderung von 2003 bis 2011
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5470460
Ziel dieses Projektes ist es, multivariate Modelle für die Beschreibung von Handelsprozessen auf der Transaktionsebene zu spezifizieren und für Marktmikrostrukturuntersuchungen sowie Volatilitäts- und Liquiditätsanalysen anzuwenden. Finanzmarktdaten auf dem Transaktionsniveau enthalten Informationen über einzelne Transaktionen, Quotes und (im Falle elektronischer Handelsplattformen) Orders und gestatten damit tiefere Einblicke in die Struktur und Dynamik eines Marktes auf der Mikro-Ebene. Die speziellen Eigenschaften dieser Daten, wie ihre zeitliche Irregularität und die Diskretheit von Ausprägungen, erfordern die Verwendung ökonometrischer Verfahren, in den Zeitreihenansätze mit klassischen mikroökonometrischen Verfahren (Verweildauermodelle, Zähldatenmodelle, Qualitative Antwortmodelle) verküpft werden. Während bei den methodischen Entwicklungen bisher univariate Ansätze im Vordergrund standen, steht in diesem Teilprojekt die Spezifikation multivariater Modelle im Mittelpunkt. Die Notwendigkeit multivariater Verfahren entsteht durch zwei Aspekte: Zum einen stehen die Charakteristika von Transaktionsprozessen (z.B. Preise, Volumina, Inter-Transaktionsdauern) in einem engen kausalen Zusammenhang und erfordern simultane dynamische Modellierungen. Derartige Ansätze sind notwendig, um tiefere Erkenntnisse über dynamische Strukturen sowie wechselseitige Beziehungen und kausale Abhängigkeiten zwischen einzelnen Variablen zu erhalten. Damit bilden multivariate Ansätze einen wertvollen methodischen Rahmen für Marktmikrostrukturanalysen, um Rückschlüsse auf individuelles Händlerverhalten sowie Inforamtionsverbreitung und -verarbeitung auf Finanzmärkten zu ziehen. Ein weiterer zentraler Aspekt ergibt sich durch die zunehmende Verfügbarkeit von Detailinformationen, die es ermöglichen, zwischen verschiedenen Typen von Transaktionen und Quoten zu unterscheiden. Ein Maximum an Information ist in Limit-Orderbuch-Daten enthalten, die eine komplette Rekonstruktion des Orderbuches und damit des gesamten Handelsflusses erlauben. Ökonometrisch lassen sich derartige mehrdimensionale Handelsprozesse durch Modelle für multivariate Punktprozesse beschreiben. Damit ist es möglich, Interdependenzen und Kausalitäten zwischen verschiedenen Typen von Beobachtungen zu modellieren, wie z.B. simultane Modellierungen des Kauf- und Verkaufprozesses oder des Transaktions- und Quotenprozesses. Verwendung finden multivariate Punktprozess-Modelle darüber hinaus, um die wechselseitige Beziehung zwischen dem Transaktionsprozess und dem Orderfluss in Limit-Orderbuch-Märkten zu untersuchen. Neben Marktmikrostruktur-Analyse liegt ein zentraler Schwerpunkt dieses Projektes in der Verwendung der entwickelten ökonometrischen Verfahren für die Modellierung von Volatilität und Liquidität. In diesem Kontext werden die in Transaktionsdaten enthaltenen Informationen zur Konstruktion von alternativen Volatilitäts- und Liquiditätsmaßen ausgenützt. Eine wichtige Rolle spielen dabei zeitliche Strukturen auf Finanzmärkten. Beispielsweise gestattet die Modellierung von (multivariaten) Preisintensitäten die Konstruktion alternativer (multivariater) Volatilitätsmaße, die für VaR-Überlegungen in der finanzwirtschaftlichen Praxis durchaus von Bedeutung sind. Zum anderen erfassen Volumensintensitäten zentrale Determinanten der Liquidität. In diesem Kontext soll der methodische Rahmen verwendet werden, um adäquate multidimensionale Liquiditätsmaße zu konstruieren. Mit Hilfe dieser Instrumentarien wird versucht, tiefere Erkenntnisse über potentielle Determinanten von Intratages-Volatilität und Liquidität zu gewinnen. Eine wichtige Fragestellung wird dabei u.a. sein, inwieweit die Marktliquidität durch die Veröffentlichung von Informationen beeinflusst wird.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
