Multivariate Analyse von Marktrisiken und Handelsprozessen auf der Transaktionsebene

• Applicant: Professor Dr. Winfried Franz Xaver Pohlmeier
• Subject Area: Accounting and Finance
• Term: from 2003 to 2011
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5470460

• Final Report Year: 2010

Final Report Abstract

Die Verfügbarkeit von Aktiendaten auf Intratagesebene (oft auch als Ultrahochfrequenzdaten bezeichnet) hat es der empirischen Finanzmarktforschung ermöglicht, neue Fragen zum Verhalten von Finanzmärkten zu stellen und alte Fragen aus einer neuen Perspektive zu analysieren. Während es in den 90er Jahren zunächst darum ging, das Potential der HFF (hochfrequenten Finanzmarktforschung bzw. high frequency finance) auszuloten und erste adäquate ökonometrische Verfahren zur Analyse dieser datengenerierenden Prozesse zu entwickeln, werden die Verfahren der HFF heute als attraktive Alternative zu konventionellen zeitreihenanalytischen Verfahren angesehen. Dieses Teilprojekt widmete sich der ökonometrischen Analyse von Marktrisiken und Handelsprozessen auf der Transaktionsebene. Die Verwendung von Transaktionsdaten erlaubt es, Marktprozesse präziser abzubilden und Risiken ökonometrisch zu quantifizieren. Hierzu war es aufgrund der speziellen Stochastik von Transaktionsdaten nötig, geeignete ökonometrische Verfahren zu entwickeln. Das Projekt verfolgte zwei Forschungsschwerpunkte: (i) die Risikoabschätzung auf Basis von hochfrequenten Finanzmarktdaten sowie (ii) die ökonometrische Analyse von Handelsprozessen auf der Transaktionsebene.

Publications

• (2003), Ein Hürdenmodell für diskrete Transaktionspreisänderungen auf Finanzmärkten (A Hurdle Model for Discrete Transaction Price Changes on Financial Markets), in: W. Franz, H.-J. Ramser and M. Stadler (eds.). Empirische Wirtschaftsforschung - Methoden und Anwendungen (Empirical Research in Economics - Methods and Applications), Mohr Siebeck, 153-177
  Liesenfeld, R. & W. Pohlmeier
  
• (2003): "Assessing the Risk of Liquidity Suppliers on the Basis of Excess Demand Intensities", Journal of Financial Econometrics, 1(2), 189-215
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• (2004): "Modelling Irregularly Spaced Financial Data - Theory and Practice of Dynamic Duration Models", Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 539, Springer-Verlag, Berlin
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• (2006). Modeling financial transaction price movements, in L. Bauwens, W. Pohlmeier and D. Veredas (eds.): Recent Developments in High Frequency Financial Econometrics, 167-197, Studies in Empirical Economics, Springer, Berlin; Reprint from Empirical Economics, 2006, 30(4), 795-825
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  Bien, K., I. Nolte & W. Pohlmeier, W.
  
• (2007). A Multivariate Integer Count Hurdle Model: Theory and Application to Exchange, in L. Bauwens, W. Pohlmeier and D. Veredas (eds.): Recent Developments in High Frequency Financial Econometrics, 31-48. Studies in Empirical Economics, Springer, Berlin
  Nolte I., K. Bien & W. Pohlmeier
  
• (2007). Integrated Covariance Estimation Using High-Frequency Data in the Presence of Noise, Journal of Financial Econometrics, 5, 68-104
  Lunde, A. & V. Voev
  
• (2007): "A Dynamic Semiparametric Proportional Hazard Model", Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 11 (2), Article 1
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• (2008): Capturing Common Components in High-Frequency Financial Time Series: A Multivariate Stochastic Multiplicative Error Model, Journal of Economic Dynamics and Control, 32, 3978-4009
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• (2009). An Inflated Multivariate Integer Count Hurdle Model: An Application to Bid and Ask Quote Dynamics, Journal of Applied Econometrics
  Bien, K., Nolte, I. & W. Pohlmeier
  
• (2010), Modelling and Forecasting Multivariate Realized Volatility, Journal of Applied Econometrics
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• (2020): Do individual investors trade differently in different financial markets? In: The European Journal of Finance 26 (13), S. 1253–1270
  Nolte, I. & S. Nolte