Quantitativer Handel - Seite 30
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Vorlesung 8, Teil 1: Marktfragmentierung (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 8, Teil 1: Marktfragmentierung (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Der Dozent gibt zunächst einen kurzen Rückblick auf die vorangegangenen Lehrveranstaltungen und betont dabei die besprochenen Modelle und Maßnahmen im Zusammenhang mit auftragsgesteuerten Märkten und Marktdesign. Sie verdeutlichen die potenziellen Kompromisse und unbeabsichtigten Folgen der Umsetzung von Maßnahmen zur Verbesserung der Liquidität.
Der Schwerpunkt der aktuellen Klasse liegt auf der Marktfragmentierung, was sich auf die Existenz mehrerer Märkte bezieht, auf denen derselbe Vermögenswert gehandelt wird. Der Dozent geht auf die mit der Marktfragmentierung verbundenen Kosten und Vorteile ein und liefert einen historischen und regulatorischen Kontext, um deren Auswirkungen besser zu verstehen.
In der Vorlesung wird untersucht, wie sich die Mikrostruktur der Finanzmärkte entwickelt hat und zu einer Marktfragmentierung geführt hat. In der Vergangenheit wurden Vermögenswerte nur an der Börse gehandelt, an der sie notiert waren. Mit der Cross-Listing und der Zulassung zum Handel können Vermögenswerte nun jedoch an mehreren Börsen gehandelt werden. Der Dozent erläutert die Konzepte des Cross-Listing, bei dem ein Unternehmen die Voraussetzungen für die Notierung an einer anderen Börse erfüllt, und der Zulassung zum Handel, bei der europäische Börsen Unternehmen den Handel ohne explizites Verfahren ermöglichen. Diese Änderung hat dazu geführt, dass die meisten Aktien an mehreren Börsen gehandelt werden.
Die politischen Entscheidungsträger haben auf die Herausforderung der Marktfragmentierung auf unterschiedliche Weise reagiert. Einige haben sich für eine künstliche Konsolidierung entschieden, um die Fragmentierung durch virtuelle Mittel zu verringern oder Verbindungen zwischen mehreren Märkten herzustellen. In den Vereinigten Staaten verlangen Vorschriften wie der Auftragsschutz, dass Marktaufträge automatisch an den landesweit besten Geld- oder Briefkurs weitergeleitet werden, um ein einheitliches Auftragsbuch zu gewährleisten. Andererseits verbieten die Vorschriften der Europäischen Union Konzentrationsregeln, was es nationalen Unternehmen ermöglicht, an Börsen ihrer Wahl zu handeln, und die Fragmentierung fördert. Der Dozent untersucht die möglichen Auswirkungen der Fragmentierung, einschließlich der Verletzung von Prioritätsregeln in Märkten mit limitierten Orderbüchern, wo für Orders innerhalb desselben Preises unterschiedliche Prioritätsregeln gelten können.
Die Vorlesung befasst sich mit Ordnungsprioritätsregeln und dem Konzept der Sichtbarkeitspriorität in der Finanzmarktmikrostruktur. Sichtbarkeitspriorität bezieht sich auf versteckte Limit-Orders, die vor sichtbaren Orders ausgeführt werden, was zu Verstößen gegen die Prioritätsregeln führen kann. Darüber hinaus kann die Marktfragmentierung die Suche nach dem besten Preis erschweren, was möglicherweise zu einer schlechteren Preisfindung führt, da Informationen über den fundamentalen Wert des Vermögenswerts auf verschiedene Märkte verteilt werden. Diese Streuung führt zu höheren Handelskosten und behindert die Preisfindung.
Das Konzept der Marktfragmentierung wird im Hinblick auf seine Auswirkungen auf Handelskosten und Liquidität weiter untersucht. Während fragmentierte Märkte die Gesamtliquidität verringern können, können sie aufgrund des verstärkten Wettbewerbs zwischen Börsen und Plattformen auch zu niedrigeren Handelskosten führen. Händler können auch von einer verbesserten Preisfindung profitieren, da die Informationen über mehrere Märkte verteilt werden. Darüber hinaus können fragmentierte Märkte zu einer höheren Gesamtliquidität führen, da mehr Liquiditätsanbieter teilnehmen, was möglicherweise mehr Händler anzieht. Der Vortrag liefert ein Beispiel für den niederländischen Aktienmarkt vor 2003, wo der Eintritt neuer Wettbewerber zu niedrigeren Handelskosten für Händler führte.
Das Video betont, wie Marktfragmentierung, die durch das Vorhandensein mehrerer Handelsplattformen für dasselbe Instrument gekennzeichnet ist, den Wettbewerb und die Preise auf den Finanzmärkten beeinflussen kann. Der Dozent führt das Beispiel von Euronext an, einem dominanten Marktteilnehmer im Handel mit niederländischen Aktien, der sich der Konkurrenz durch die Deutsche Bursa und die London Stock Exchange gegenübersieht. Als Reaktion darauf senkte Euronext die Gebühren für die Auftragseingabe und -ausführung, was zu Preissenkungen führte, von denen die Händler profitierten. Allerdings erhöht die Fragmentierung auch die Suchkosten für Händler, die vor der Auftragserteilung verschiedene Börsen durchsuchen müssen, um den besten Preis zu finden.
Der Dozent erörtert die Herausforderungen, die die Marktfragmentierung mit sich bringt, insbesondere die Schwierigkeit, auf den Finanzmärkten den besten Preis zu finden. Faktoren wie die Tiefe verschiedener Märkte, versteckte Aufträge und dunkle Liquiditätspools tragen zur Komplexität und Kosten des Suchprozesses bei. Darüber hinaus besteht ein Missverhältnis der Anreize zwischen Maklern und Händlern, und die Umsetzung leistungsbasierter Verträge wird zu einer Herausforderung. Börsen können auch Anreize für Broker beeinflussen, indem sie Zahlungen anbieten, um den Auftragsfluss an eine bestimmte Börse zu leiten, was möglicherweise zu Interessenkonflikten führt.
Der Redner hebt hervor, wie Ordnungsschutzvorschriften zusammenbrechen und zu Problemen bei Behörden führen können, und betont die Rolle von Vorschriften bei der Bewältigung solcher Probleme. In den USA verlangen die Auftragsschutzbestimmungen, dass Aufträge zum besten Preis ausgeführt werden, dieser Mechanismus funktioniert jedoch effektiv bei kleinen Aufträgen. Bei größeren Aufträgen ist es aufgrund der Schutzbestimmungen erforderlich, das Auftragsbuch zu vergrößern oder den Brokern die Möglichkeit zu geben, Aufträge nach eigenem Ermessen weiterzuleiten. Herausforderungen ergeben sich auch aus der Einbeziehung von Börsengebühren und unterschiedlichen Tick-Größen zwischen den Börsen. Die US-Regulierung schreibt für alle am Orderschutzsystem teilnehmenden Börsen eine Mindesttickgröße von einem Cent vor, während Europa den Brokern Best-Execution-Regeln auferlegt.
Es wird die Formulierung der Anforderungen an die Broker-Ausführung besprochen und hervorgehoben, wie Broker über den Preis hinausgehende Faktoren wie Gebühren und Ausführungszeiten berücksichtigen können. Anschließend wird in der Vorlesung erneut auf das Kyle-Modell eingegangen, das einen riskanten Vermögenswert mit einer Normalverteilung des Fundamentalwerts, drei Arten von Agenten und einen Market Maker umfasst, der den gesamten Auftragsfluss beobachtet und den Vermögenswert auf der Grundlage des erwarteten Fundamentalwerts bewertet.
Der Dozent erklärt, dass das Modell aus zwei Gleichungen besteht, eine für den Preisplan und eine für die optimale Bestellgröße des Händlers. Zu diesem Zeitpunkt sind die einzigen verbleibenden unbekannten Variablen Beta und Lambda, nach denen gelöst werden kann. Dies führt zur Ableitung einer linearen Handelsstrategie und drückt Beta und Lambda in Form von Modellparametern wie Sigmas Sichtvarianz und Varianz von V aus. Darüber hinaus können der Gewinn des Spekulanten und die durchschnittlichen Handelskosten berechnet werden. Im Vortrag wird erwähnt, dass das Modell nicht nur einen, sondern zwei Märkte umfasst, worauf nach der Pause noch näher eingegangen wird.
Vorlesung 8, Teil 2: Marktfragmentierung (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 8, Teil 2: Marktfragmentierung (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Kehren wir zu unserem chiralen Modell zurück, diesmal jedoch mit fragmentierten Märkten. Statt eines einzigen Marktes haben wir jetzt zwei Märkte. Jeder Markt verfügt über einen wettbewerbsfähigen Händler sowie einen Insider, der den Vermögenswert genau kennt. Die Lärmhändler werden in zwei Gruppen aufgeteilt, U1 und U2, und es wird davon ausgegangen, dass sie unabhängig sind. Die Idee besteht darin, den Fall zweier fragmentierter Märkte mit dem Fall zu vergleichen, in dem alle am selben Markt teilnehmen oder nur Lärmhändler am selben Markt teilnehmen.
Um dieses neue Modell zu lösen, verfolgen wir den gleichen Ansatz wie zuvor, jedoch mit einigen Modifikationen. Der Hauptunterschied besteht darin, dass wir jetzt in jedem Markt Volatilitäten (Sigma UI) haben. Wir können die Preise berechnen, die sich in jedem Markt ergeben würden, indem wir einen Ausdruck verwenden, der dem Fall des konsolidierten Marktes ähnelt, mit Ausnahme eines zusätzlichen Termes.
Wenn wir den Erwartungswert des Preises nehmen, verschwindet der letzte Term, weil der Erwartungswert von U Null ist. Die Durchschnittspreise werden also in beiden Märkten gleich sein, genau wie im konsolidierten Markt. Kurzfristig können sich die Preise aufgrund dieser zusätzlichen Laufzeit jedoch unterscheiden.
Bei der Betrachtung der Preisvarianz (P) stellen wir fest, dass die Varianz jedes Preises in den fragmentierten Märkten mit der Varianz im konsolidierten Markt identisch sein wird. Dies liegt daran, dass sich der Sigma-UI-Term mit der Varianz von U aufhebt.
Kommen wir zu den interessanteren Aspekten und untersuchen wir die Auswirkungen der Fragmentierung auf Handelsvolumen und Gewinne. Die Handelsvolumina informierter Händler in jedem Markt folgen linearen Strategien, wobei sich die Beta-Werte aus dem Verhältnis der Volatilitäten ergeben (Sigma UI / Sigma V). Wenn wir die gesamten Handelsvolumina in den beiden Märkten summieren, erhalten wir einen Ausdruck, der mit der Ordergröße im konsolidierten Markt verglichen werden kann. Der Vergleich zeigt, dass das gesamte Handelsvolumen in fragmentierten Märkten höher ist als im konsolidierten Markt.
Wenn wir jedoch die Gewinne informierter Händler berechnen, die dem erwarteten Verlust uninformierter Händler entsprechen, stellen wir fest, dass der erwartete Verlust im fragmentierten Markt größer ist als im konsolidierten Markt. Dies bedeutet, dass Lärmhändler in fragmentierten Märkten größere Verluste erleiden, was dazu führen kann, dass auf lange Sicht weniger Lärmhändler teilnehmen.
Andererseits gedeihen informierte Händler in fragmentierten Märkten, da ihre Gewinne steigen. Dies ist möglicherweise nicht wünschenswert, da es die Marktpreise verzerrt, trägt jedoch zur Preisfindung bei. Fragmentierte Märkte haben zwar Vor- und Nachteile im Hinblick auf den informierten Handel, es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, die Auswirkungen auf die Verluste von Lärmhändlern und die allgemeine Marktliquidität zu berücksichtigen.
Ein weiterer zu untersuchender Aspekt ist die Markttiefe. In fragmentierten Märkten ist die Tiefe in jedem Markt geringer als im konsolidierten Markt. Betrachtet man jedoch die aggregierte Tiefe beider Märkte, kann der fragmentierte Markt im Hinblick auf die Gesamttiefe tiefer sein.
In Bezug auf die Preisfindung wird informierter Handel oft als Ersatz für die Preisfindung angesehen. Je fundierter der Handel erfolgt, desto mehr Preisfindung wird erwartet. Die lineare Form der Preisgleichung gilt auch dann, wenn die Verteilung des Fundamentalwerts (V) berücksichtigt wird, die von den auf beiden Märkten offengelegten Informationen abhängig ist. Diese Informationen können über Handelsmengen oder daraus resultierende Preise beobachtet werden.
o, wir haben einen Händler, der auf beiden Märkten handeln kann und als Versicherungsgerät für die Händler fungiert. Die Fragmentierung hat keinen Einfluss auf diesen Versicherungsmechanismus. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Händler auch in fragmentierten Märkten weiterhin Handel treiben und sich gegenseitig Versicherungen anbieten können, sodass das Motiv der Risikoteilung kein wichtiger Grund für eine Konsolidierung ist.
Lassen Sie uns nun kurz Claustens Modell limitierter oder auftragsgesteuerter Märkte diskutieren. In diesem Modell stellen wir fest, dass die aggregierte Tiefe des fragmentierten Marktes größer ist als die Tiefe des konsolidierten Marktes. Diese Schlussfolgerung stimmt mit Kyles Modell überein, obwohl die zugrunde liegenden Gründe unterschiedlich sind.
Kommen wir nun zu den Besonderheiten von Claustens Modell und gehen von zwei asymmetrischen Märkten aus: einem etablierten Markt (I) und einem neuen Markteintrittsmarkt (II). Die Marktteilnehmer verhalten sich ähnlich wie zuvor, wobei Marktaufträge anhand bestimmter Wahrscheinlichkeiten zwischen den beiden Märkten aufgeteilt werden.
Das Modell zeigt, dass die Gesamttiefe des fragmentierten Marktes (Y-Balken) größer ist als die Tiefe eines konsolidierten Marktes. Dies liegt daran, dass die Fragmentierung es Händlern ermöglicht, die Preispriorität zu umgehen, was zu größeren Tiefen führt. Die Intuition hier ähnelt dem Konzept der anteiligen Zuteilung gegenüber der Zeitpriorität, bei dem eine anteilige Zuteilung zu tieferen Märkten führen kann. Darüber hinaus gibt es einen kritischen Wert der Händlerkompetenz (Gamma), unterhalb dessen der Einstiegsmarkt nicht überleben kann, was die Bedeutung der Gewinnung einer kritischen Masse von Händlern für die Marktfähigkeit unterstreicht.
Es ist erwähnenswert, dass das Modell von einer positiven Tick-Größe ausgeht, im Gegensatz zur realen Welt, wo wir bei Limit-Orders oft negative Anzeigekosten haben. Schließlich erkennen wir an, dass die Marktfragmentierung sowohl Vorteile als auch Kosten mit sich bringt und sich auf die Handelskosten und die Markttiefe auswirkt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass fragmentierte Märkte Auswirkungen auf Handelsvolumen, Gewinne, Markttiefe und Preisfindung haben. Informierte Händler profitieren tendenziell von fragmentierten Märkten, während Lärmhändler größere Verluste erleiden. Die Markttiefe kann in einzelnen Märkten abnehmen, insgesamt jedoch zunehmen. Die Preisfindung wird durch den Grad des informierten Handels auf beiden Märkten beeinflusst.
An dieser Stelle schließe ich die Diskussion über die Marktfragmentierung ab. Ich empfehle, Übung drei in Kapitel sieben über Broker, die Orderflow-Zahlungen erhalten, zu lösen, um zu untersuchen, wie sich diese Zahlungen auf die Marktergebnisse auswirken. Ich werde auch einige verwandte Artikel zu Epsilon zur weiteren Lektüre hochladen. Vielen Dank für heute und ich entschuldige mich dafür, dass ich die Zeit verloren habe. Denken Sie daran, dass an diesem Freitag kein Unterricht stattfindet, wir uns aber nächste Woche auf Twitch treffen. Sie können jederzeit Fragen stellen, bevor wir zum Abschluss kommen. Tschüss, und pass auf dich auf!
Vorlesung 9, Teil 1: Markttransparenz (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 9, Teil 1: Markttransparenz (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Der Vortrag beginnt mit einem Rückblick auf die Diskussion der vorherigen Sitzung über die Marktfragmentierung und ihre Kosten und Vorteile. Der Schwerpunkt der aktuellen Vorlesung liegt auf der Markttransparenz und ihren Auswirkungen auf Marktergebnisse. Obwohl Finanzmärkte aufgrund der Verfügbarkeit historischer Preis- und Handelsdaten im Allgemeinen als transparent gelten, bestehen immer noch erhebliche Informationsasymmetrien. Verschiedene Märkte weisen unterschiedliche Transparenzniveaus auf, und die Art der Transparenz kann unterschiedliche Auswirkungen auf den Markt haben.
Der Dozent erklärt, dass Markttransparenz bedeutet, dass alle Teilnehmer die gleichen Informationen wahrnehmen, wodurch das Problem der Fragmentierung entfällt. Transparenz kann in drei Arten eingeteilt werden: Informationen vor dem Handel, Informationen, die während des Handels verfügbar sind, und Informationen nach dem Handel. Börsen profitieren vom Verkauf dieser Daten, aber sie streben nach einem Gleichgewicht zwischen der Veröffentlichung ausreichender Informationen, um einen angemessenen Preis festzulegen, und dem Verzicht auf die kostenlose Weitergabe von Daten oder die Unterstützung ihrer Konkurrenten. Es ist wichtig zu beachten, dass verschiedene Händler über unterschiedliche Informationen verfügen, was zu asymmetrischen Informationen auf dem Markt führt, was zu Marktkonflikten führen kann.
Regulierungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Markttransparenz auf den Finanzmärkten. Der Dozent erörtert, wie Gesetze und Regeln sowohl in Europa als auch in den USA die Markttransparenz regeln. Das Ziel dieser Vorschriften besteht darin, sicherzustellen, dass vor dem Handel ausreichend Informationen veröffentlicht werden, und Unternehmen sind verpflichtet, relevante Informationen offenzulegen, um den Grad der Informationsasymmetrie zwischen informierten und weniger informierten Händlern zu verringern. In den USA sammelt ein zentrales System namens National Marketplace System (NMS) Informationen über alle Transaktionen mit Finanzanlagen und fördert so die Transparenz.
Um die Auswirkungen der Markttransparenz zu veranschaulichen, liefert der Vortrag ein Beispiel aus der Praxis: den Versuch des Rappers Jay-Z, den Streaming-Dienst Tidal zurückzukaufen. Der Aktienkurs von Tidal stieg auf ein beispielloses Niveau, bevor der Handel eingestellt wurde, sodass einige Händler Aktien für 11 Kronen kauften, die sie später für eine Krone verkaufen mussten. Dieses Beispiel verdeutlicht, dass es bei Transparenz nicht nur darum geht, dass Informationen verfügbar sind, sondern auch darum, dass sie leicht zugänglich, erschwinglich und verständlich sind.
Der Dozent stellt das Konzept der Markttransparenz im Zusammenhang mit dem Diamond Chain Store Paradoxon vor. Das Paradoxon besagt, dass in einem Markt, in dem Verbraucher nacheinander nach dem besten Preis suchen, alle Unternehmen den gleichen Preis festlegen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Allerdings erlangt jedes Unternehmen dadurch Marktmacht und kann einen über dem Gleichgewichtspreis liegenden Preis verlangen. Auf den Finanzmärkten bedeutet dies, dass Händler gewinnmaximierende Geld- und Briefkurse verlangen und so die übliche wettbewerbsbedingte Preisunterbietung entfallen. Händler müssen sich dann an mehrere Händler wenden, um den besten Preis zu erzielen, was zu größeren Preisspannen führt. Die Lösung für dieses Problem ist Markttransparenz, bei der Händler ihre Preise öffentlich veröffentlichen können, damit jeder sie sehen kann.
Der Dozent befasst sich mit den Auswirkungen der Markttransparenz auf die Suchkosten auf Finanzmärkten. Suchkosten beeinflussen die Marktmacht von Händlern und Gewerbetreibenden. Händler, die aufgrund geringerer Sichtbarkeit über mehr Marktmacht verfügen, würden einen Mangel an Transparenz bevorzugen. Im Gegensatz dazu sind Händler mit höheren Suchkosten und größeren Spreads konfrontiert, wenn es keine Transparenz gibt. Mangelnde Transparenz verringert die Markteffizienz aufgrund erhöhter Transaktionskosten. Regulierungsbehörden erzwingen Transparenz, um Händler und Market Maker zu Effizienzsteigerungen zu zwingen, indem sie sie zur Veröffentlichung von Kursen verpflichten. Während die besten Geld- und Briefkurse auf dem Markt verfügbar sind, wird es schwierig, die Tiefe des Marktes und seine Reaktion auf Veränderungen in der Auftragsgröße einzuschätzen.
In der Vorlesung wird ein Kyle-Modell in reduzierter Form vorgestellt, um die Auswirkungen der Tiefenunsicherheit auf Finanzmärkte zu diskutieren. Das Modell geht davon aus, dass die Tiefe, dargestellt durch Lambda, die Preisregel für Market Maker bestimmt. Händler sind sich jedoch über den Wert von Lambda unsicher, was sich auf ihr Handelsverhalten auswirkt. Auf transparenten Märkten können Händler Lambda beobachten, auf undurchsichtigen Märkten jedoch nicht. Die optimale Handelsgröße ist umgekehrt proportional zu 1/Lambda in einem transparenten Markt und 1/erwartetes Lambda in einem undurchsichtigen Markt. In der Vorlesung wird auch die Jensen-Ungleichung vorgestellt, die besagt, dass der erwartete Wert einer konvexen Funktion größer oder gleich dem erwarteten Wert der konvexen Funktion ist.
Der Dozent erklärt, wie sich Markttransparenz auf das Handelsvolumen auswirkt. Auf transparenten Märkten ist das erwartete Handelsvolumen aufgrund der Risikoaversion informierter Händler höher als auf undurchsichtigen Märkten. In der Vorlesung wird anhand eines Diagramms die Beziehung zwischen Händlergewinnen und Auftragsgröße für verschiedene Lambda-Werte veranschaulicht und gezeigt, wie die Unsicherheit über Lambda das Handelsverhalten beeinflusst. Wenn informelle Händler unsicher über die Markttiefe sind, handeln sie auf der Grundlage des erwarteten Werts von X, was im Vergleich zu transparenten Märkten zu einem geringeren Handelsvolumen führt.
Der Redner betont die Bedeutung von Lambda, dem Preisauswirkungskoeffizienten, für die Senkung des Durchschnittsniveaus von X und seine Auswirkung auf die Markttransparenz. In Situationen, in denen Lambda hoch ist, führt bereits eine geringfügige Verringerung von X zu einem stärkeren Preiseffekt. Wenn andererseits Lambda niedrig ist, hat eine kleine Preissenkung nur begrenzte Auswirkungen. Händler sind eher besorgt darüber, dass Lambda hoch als niedrig ist. Der Vortrag schließt mit einem Hinweis auf den nächsten Abschnitt, der sich auf die Transparenz des Auftragsflusses und die Debatte darüber konzentriert, ob diese Informationen allen Händlern zur Verfügung gestellt werden sollten.
Im nächsten Teil des Vortrags geht der Redner auf das Konzept der Auftragsflusstransparenz und die anhaltende Debatte um deren Verfügbarkeit für alle Händler im Markt ein. Unter Auftragsflusstransparenz versteht man die Sichtbarkeit von Informationen über den Auftragsfluss, einschließlich der Identität von Käufern und Verkäufern, der Menge der Aufträge und des Zeitpunkts der Geschäfte.
Der Dozent räumt ein, dass es unterschiedliche Meinungen darüber gibt, ob Orderflow-Transparenz allgemein zugänglich sein sollte. Befürworter argumentieren, dass eine erhöhte Transparenz einen effizienteren Markt ermöglicht, indem sie die Informationsasymmetrie verringert und eine fairere Preisfindung ermöglicht. Sie glauben, dass die Bereitstellung von Auftragsflussinformationen für alle Marktteilnehmer einen gesunden Wettbewerb fördert und die allgemeinen Marktergebnisse verbessert.
Gegner argumentieren jedoch, dass der uneingeschränkte Zugang zu Auftragsflussinformationen negative Folgen haben könnte. Sie behaupten, dass große institutionelle Anleger wie Market Maker oder Hochfrequenzhändler diesen Informationsvorteil zu ihrem Vorteil ausnutzen könnten, was möglicherweise kleineren Anlegern oder Einzelhändlern schadet. Darüber hinaus befeuern Bedenken hinsichtlich des Front-Running, bei dem Händler mit Zugang zu Orderflussinformationen diese zum persönlichen Vorteil ausnutzen können, die Debatte weiter.
Anschließend untersucht der Dozent die unterschiedlichen Ansätze der Regulierungsbehörden in Bezug auf die Transparenz des Auftragsflusses. In einigen Gerichtsbarkeiten schreiben Vorschriften die Offenlegung von Informationen zum Auftragsfluss vor, um gleiche Wettbewerbsbedingungen für alle Marktteilnehmer zu gewährleisten. Ziel dieser Transparenz ist es, unfaire Vorteile zu verhindern und die Marktintegrität zu fördern.
Es gibt jedoch auch alternative Ansätze. Einige Regulierungsbehörden entscheiden sich beispielsweise für eine stärker kontrollierte Verbreitung von Informationen zum Auftragsfluss. Sie können den Zugriff auf diese Daten einschränken oder eine verzögerte Berichterstattung einführen, um mögliche negative Auswirkungen abzumildern.
Der Dozent betont, dass es eine komplexe Aufgabe sei, die richtige Balance zwischen Auftragstransparenz und Markteffizienz zu erreichen. Regulierungsbehörden müssen verschiedene Faktoren berücksichtigen, darunter die Größe und Struktur des Marktes, die Art der Teilnehmer und die potenziellen Risiken, die mit dem uneingeschränkten Zugriff auf Informationen zum Auftragsfluss verbunden sind.
Um die praktischen Auswirkungen der Auftragsflusstransparenz zu veranschaulichen, liefert der Dozent ein Beispiel aus der Praxis. Sie diskutieren ein hypothetisches Szenario, in dem ein Markt mit vollständiger Auftragsflusstransparenz eine erhöhte Handelsaktivität, geringere Geld-Brief-Spannen und eine verbesserte Liquidität erfährt. In diesem Fall haben Marktteilnehmer Zugang zu umfassenden Informationen über den Auftragsfluss und können so fundiertere Handelsentscheidungen treffen.
Andererseits weist der Dozent auch auf mögliche Nachteile hin. Sie erläutern, wie bestimmte Marktteilnehmer, beispielsweise institutionelle Anleger, ihre Orderflow-Informationen strategisch zurückhalten können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Dieses Verhalten kann die Transparenz beeinträchtigen und zu verzerrten Marktergebnissen führen.
Die Vorlesung endet damit, dass der Dozent zum Nachdenken anregende Fragen stellt, um zu weiteren Überlegungen und Diskussionen anzuregen. Sie ermutigen das Publikum, über die Kompromisse nachzudenken, die mit der Transparenz des Auftragsflusses verbunden sind, über die potenziellen Auswirkungen auf verschiedene Marktteilnehmer und über die Rolle von Vorschriften bei der Herstellung des richtigen Gleichgewichts.
Durch die Untersuchung der Nuancen und Auswirkungen der Auftragsflusstransparenz liefert der Vortrag wertvolle Einblicke in die laufende Debatte rund um dieses Thema und regt das Publikum an, die Bedeutung der Transparenz auf den Finanzmärkten kritisch zu bewerten.
Im Anschluss an die Diskussion über Auftragsflusstransparenz verlagert der Dozent den Fokus auf das umfassendere Konzept der Markttransparenz und deren Auswirkungen auf Marktergebnisse. Markttransparenz bezieht sich auf die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Informationen innerhalb der Finanzmärkte, die eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Marktdynamik und des Teilnehmerverhaltens spielen.
Der Dozent erklärt, dass Finanzmärkte aufgrund der Fülle an historischen Preis- und Handelsdaten zwar allgemein als transparent gelten, es jedoch wichtig sei zu erkennen, dass nicht alle relevanten Informationen gleichermaßen zugänglich sind. Verschiedene Märkte können hinsichtlich der Art und des Umfangs der Informationen, die sie beobachtbar oder für Marktteilnehmer leicht verfügbar machen, variieren.
Um die Auswirkungen der Markttransparenz weiter zu untersuchen, unterscheidet der Dozent zwischen drei Kategorien von Informationen: Pre-Trade-Informationen, während des Handels verfügbare Informationen und Post-Trade-Informationen. Zu den Vorhandelsinformationen gehören Daten zur Geld-Brief-Spanne, zur Auftragsbuchtiefe und zu ausstehenden Aufträgen, die Handelsentscheidungen und die Preisbildung beeinflussen können. Die während des Handels verfügbaren Informationen beziehen sich auf Echtzeitaktualisierungen der ausgeführten Geschäfte, während die Nachhandelsinformationen Einzelheiten zu abgeschlossenen Transaktionen wie Preise und Volumina umfassen.
Der Dozent betont, dass Markttransparenz kein einheitliches Konzept ist. Verschiedene Arten der Transparenz können unterschiedliche Auswirkungen auf die Marktergebnisse haben. Beispielsweise kann eine erhöhte Vorhandelstransparenz die Preiseffizienz verbessern und die Informationsasymmetrie zwischen den Marktteilnehmern verringern, was zu einer genaueren Preisgestaltung führt. Andererseits kann übermäßige Transparenz während des Handels möglicherweise die Absichten und Strategien der Händler offenlegen, was sich negativ auf ihre Fähigkeit auswirkt, Geschäfte zu günstigen Preisen auszuführen.
Der Dozent erkennt auch an, dass Börsen durch den Verkauf von Marktdaten Gewinne erzielen. Während Börsen darauf abzielen, ein Gleichgewicht zwischen der Veröffentlichung ausreichender Informationen zur Festlegung fairer Preise und der Vermeidung der kostenlosen Weitergabe von Daten oder der Unterstützung ihrer Konkurrenten zu finden, kann es zu Interessenkonflikten kommen. Der Dozent erklärt, dass diese Dynamik zum Vorhandensein asymmetrischer Informationen auf dem Markt beiträgt, die zu Spannungen führen und das Handelsverhalten beeinflussen können.
Um die mit der Markttransparenz verbundenen Herausforderungen anzugehen, beleuchtet der Dozent die regulatorischen Rahmenbedingungen, die sowohl in Europa als auch in den Vereinigten Staaten umgesetzt werden. Diese Vorschriften zielen darauf ab, sicherzustellen, dass relevante Informationen offengelegt werden, bevor Geschäfte stattfinden, und so das Ausmaß der Informationsasymmetrie zwischen informierten und weniger informierten Händlern zu verringern. In den Vereinigten Staaten dient das National Marketplace System (NMS) als zentralisiertes System, das Informationen über den Handel mit verschiedenen Finanzanlagen sammelt und so die Transparenz fördert und die Marktintegrität verbessert.
Um die praktischen Auswirkungen der Markttransparenz zu veranschaulichen, stellt der Dozent ein reales Beispiel vor, bei dem es um den Erwerb eines Musikdienstes durch einen Musiker geht. Die Folgen der Transparenz, insbesondere im Hinblick auf den Aktienrückkauf durch den Performer, zeigen, wie der Zugang der Marktteilnehmer zu Informationen ihre Entscheidungsfindung und die daraus resultierenden Marktergebnisse beeinflussen kann.
Durch die Untersuchung der Nuancen der Markttransparenz und ihrer Regulierung vermittelt die Vorlesung ein umfassendes Verständnis ihrer Auswirkungen auf die Finanzmärkte. Es betont, wie wichtig es ist, ein Gleichgewicht zwischen Transparenz und Markteffizienz zu finden, sowie die Rolle von Vorschriften bei der Gewährleistung fairer und transparenter Marktpraktiken.
Am Ende des Vortrags wird das Publikum dazu ermutigt, die Vorteile und Herausforderungen, die mit der Markttransparenz verbunden sind, kritisch zu bewerten. Der Dozent betont die dynamische Natur der Markttransparenz und die anhaltende Notwendigkeit für Regulierungsbehörden, Marktteilnehmer und Wissenschaftler, sich an neue Probleme anzupassen und diese anzugehen, um transparente und effiziente Finanzmärkte zu fördern.
Vorlesung 9, Teil 2: Markttransparenz (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 9, Teil 2: Markttransparenz (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Um die Konsequenzen der Strömungstransparenz zu verstehen, stellt der Dozent ein einfaches Modell vor. Das Modell geht von der Existenz eines Vermögenswerts aus, dessen fundamentaler Wert mit gleicher Wahrscheinlichkeit entweder hoch oder niedrig sein kann. Darüber hinaus sind mindestens zwei Händler auf dem Markt und zwei Händler geben Aufträge ab. Die Händler können entweder beide informiert oder beide uninformiert sein. Basierend auf diesem Modell zieht der Dozent Rückschlüsse auf den Zusammenhang zwischen Orderfluss und dem Verhalten von Liquiditätshändlern.
Der Dozent erklärt, dass es bei informierten Händlern zu einer höheren Korrelation des Orderflusses kommt. Dies bedeutet, dass die von informierten Händlern übermittelten Aufträge einander ähnlicher werden. Andererseits werden die Aufträge von Liquiditätshändlern, die typischerweise uninformiert sind, weniger miteinander korreliert sein.
Anschließend diskutiert der Dozent zwei Szenarien: Marktundurchsichtigkeit und Markttransparenz. In einem undurchsichtigen Markt geben Händler Preise an, ohne den gesamten Marktauftragsfluss vollständig im Blick zu haben. Sie verlassen sich auf eine Wahrscheinlichkeit, den Angebotspreis zu erhalten. Im Gegensatz dazu können Händler in einem transparenten Markt beide Aufträge sehen und ihre Angebote auf den gesamten Auftragsfluss stützen. Dies führt zu einer besseren Preisfindung und einem stärker verteilten Markt.
Der Dozent betont, dass zufällige Korrelationen im Markt zu weniger drastischen Versionen dieser Schlussfolgerungen führen können. Das Gesamtthema bleibt jedoch dasselbe: Transparenz fördert eine bessere Preisfindung und Markteffizienz.
Darüber hinaus erklärt der Dozent, wie sich Markttransparenz auf verschiedene Händlertypen auswirken kann. Auf transparenten Märkten sind uninformierte Händler besser dran, da sie leicht als solche identifiziert werden können. Folglich müssen sie keine Adverse-Selektion-Prämien zahlen und haben einen Null-Spread. Andererseits sind informierte Händler in transparenten Märkten schlechter dran, weil sie leichter identifiziert werden können und daher höhere Spreads zahlen.
Der Dozent weist darauf hin, dass die Transparenz des Auftragsflusses die Transparenz der Händleridentifikation ersetzen kann. Allerdings kann es in transparenten Märkten zu einem Rückgang des informierten Auftragsflusses kommen. Es ist ein empfindliches Gleichgewicht zwischen der Förderung der Transparenz und der Aufrechterhaltung eines ausreichenden Maßes an informierter Handelsaktivität.
Der Dozent konzentriert sich auf das Händlerverhalten und analysiert die Rentabilität von Händlern in Märkten, in denen die Informationen nicht transparent sind. In solchen Fällen können Händler Gewinne erzielen, obwohl sie den höchsten Preis angeben. Der durchschnittliche Gewinn des uninformierten Händlers wäre Null. Dieses Modell zeigt, wie die Anziehung des Auftragsflusses den Händlern einen Informationsvorsprung verschafft, der zu ihrer Rentabilität führt. Der Spread – die Differenz zwischen Geld- und Briefkurs – wäre kleiner als der des statischen Limit-Order-Modells.
Der Dozent weist darauf hin, dass diese Situation in der Realität zu beobachten ist, wo Händler großen Händlern häufig negative Spreads im Austausch für zukünftige Geschäfte anbieten. Diese Praxis unterstreicht die strategische Bedeutung der Anziehung des Auftragsflusses.
Darüber hinaus diskutiert der Dozent die Auswirkungen der Markttransparenz auf das Händlerverhalten. Versuche, den Auftragsfluss anzulocken, können Händler dazu zwingen, engere Spreads anzugeben, um sich einen Informationsvorteil gegenüber anderen Händlern zu verschaffen. Allerdings sind Händler nicht immer geneigt, sich zu Transparenz zu verpflichten. Die Offenlegung ihrer früheren Handelsinformationen würde ihren Wettbewerbsvorteil preisgeben, was möglicherweise zu Absprachen und größeren Spreads unter den Händlern führen könnte.
Anschließend befasst sich die Vorlesung mit den Auswirkungen der Markttransparenz auf die Marktorganisation und den Ruf der Händler. Durch Transparenz können Unternehmen auf dem Markt erkennen, wer zu welchen Konditionen handelt, wodurch Abweichungen von vorab getroffenen Vereinbarungen leichter erkannt werden können. Eine größere Transparenz kann zu Preisverbesserungen für uninformierte Händler führen und es Limithändlern ermöglichen, schnell auf Marktaufträge von institutionellen Anlegern zu reagieren. Allerdings kann es auch dazu führen, dass informierte Händler aufgrund ihrer Reputation schlechte Preise und ungünstige Spreads erhalten. Dadurch entsteht eine Spaltung im Markt.
Abschließend erörtert der Dozent die Umverteilung von Vermögen und Wohlstand von Insidern zu uninformierten Händlern aufgrund der Markttransparenz. Während Insider möglicherweise unter der Transparenz leiden, profitieren uninformierte Händler von besseren Handelsbedingungen. Dies erklärt, warum Regulierungsbehörden häufig für Transparenz auf den Märkten plädieren, um uninformierte Händler zu schützen. Der Markt kann sich jedoch der Transparenz widersetzen, da Insider in der Regel mehr Einfluss auf die Marktorganisation haben als uninformierte Händler. Die negativen Auswirkungen für informierte Händler überwiegen die Vorteile für uninformierte Händler. Letztlich hat Transparenz erhebliche Konsequenzen und begünstigt die Liquidität bereitstellenden, uninformierten Händler.
Abschließend erkennt der Dozent die potenziellen Vorteile der Undurchsichtigkeit bei der Begrenzung der negativen Auswirkungen symmetrisch verteilten Wissens an. Als Beispiel dienen Hidden-Limit-Orders, bei denen Händler Orders aufgeben können, die ausgeführt werden, ohne dass sie für andere am Markt sichtbar sind. Dies bietet uninformierten Händlern eine Absicherung und ermöglicht es ihnen, limitierte Verkaufsaufträge für Aktien zu erteilen, in denen sie Long-Positionen halten, ohne den Marktpreis zu beeinflussen. Undurchsichtigkeit kann für die Gesellschaft von Vorteil sein, da sie asymmetrisches Wissen reduziert und ein ausgewogeneres Marktumfeld fördert.
Der Dozent geht weiter auf das Konzept der Undurchsichtigkeit und seine positiven Auswirkungen auf die Begrenzung der nachteiligen Folgen symmetrisch verteilten Wissens ein. Indem es Händlern ermöglicht wird, versteckte Limit-Orders einzureichen, kann der Markt plötzliche Preisbewegungen vermeiden, die durch die sofortige Ausführung sichtbarer Orders verursacht werden. Dieser versicherungsähnliche Mechanismus kommt uninformierten Händlern zugute, da sie ihre Aufträge ausführen können, ohne die Marktpreise zu beeinflussen.
Intransparente Marktbedingungen tragen auch dazu bei, die Wissensasymmetrie der Marktteilnehmer zu verringern. Wenn bestimmte Aufträge vor anderen verborgen bleiben, wird die sofortige Verbreitung von Informationen verhindert, sodass Händler Entscheidungen auf der Grundlage ihrer eigenen Analyse treffen können, anstatt auf jeden Handel auf dem Markt reagieren zu müssen. Dies kann zu einem stabileren und ausgewogeneren Marktumfeld beitragen.
Der Dozent betont jedoch, dass Intransparenz sorgfältig mit dem Bedürfnis nach Transparenz in bestimmten Bereichen abgewogen werden sollte. Während Undurchsichtigkeit Vorteile im Hinblick auf die Reduzierung negativer Selektion und die Begrenzung der Informationsasymmetrie bieten kann, kann übermäßige Undurchsichtigkeit auch Möglichkeiten für Marktmanipulation und unlautere Praktiken schaffen.
Regulierungsbehörden und Marktteilnehmer müssen ein Gleichgewicht zwischen Transparenz und Undurchsichtigkeit finden, um einen fairen und effizienten Markt zu gewährleisten. Transparenz fördert die Preisfindung und schützt uninformierte Händler, während Undurchsichtigkeit dazu beiträgt, die negativen Auswirkungen symmetrisch verteilten Wissens abzumildern. Für die Aufrechterhaltung der Marktintegrität und die Förderung des allgemeinen Wohlergehens des Marktes ist es von entscheidender Bedeutung, die richtige Kombination aus Transparenz und Undurchsichtigkeit zu finden.
Die Diskussion des Dozenten über Markttransparenz und -undurchsichtigkeit beleuchtet deren erhebliche Auswirkungen auf Marktergebnisse, Händlerverhalten und das allgemeine Wohlergehen des Marktes. Transparenz verbessert die Preisfindung und kommt uninformierten Händlern zugute, während sie möglicherweise informierte Händler benachteiligt. Undurchsichtigkeit hingegen kann nachteilige Folgen begrenzen und die Stabilität fördern, sollte jedoch sorgfältig abgewogen werden, um Marktmanipulationen zu vermeiden. Für die Schaffung eines fairen, effizienten und robusten Marktumfelds ist es von entscheidender Bedeutung, das richtige Maß an Transparenz und Undurchsichtigkeit zu finden.
Vorlesung 10, Teil 1: Wert der Liquidität (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 10, Teil 1: Wert der Liquidität (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Während der Vorlesung stellt der Dozent mehrere Ankündigungen vor und bindet das Publikum durch interaktive Aktivitäten ein. Zunächst informiert der Dozent die Studierenden über die Einführung kleiner Blitzquiz während der Vorlesung, um die Interaktivität und das aktive Lernen im Kurs zu verbessern. Diese Tests sollen das Verständnis der Schüler für den Stoff testen und zur Teilnahme animieren.
Als nächstes geht der Dozent auf einige administrative Angelegenheiten ein. Sie erwähnen die Absage des Übungskurses am Osterfreitag und schlagen die Möglichkeit vor, den Kurs auf einen späteren Zeitpunkt, etwa zwei oder drei Wochen nach Ostern, zu verschieben. Dadurch wird sichergestellt, dass die Studierenden die Möglichkeit haben, den verpassten Stoff nachzuholen und die Kontinuität des Kurses aufrechtzuerhalten.
Der Dozent kündigt außerdem die bevorstehende Veröffentlichung des Problemsatzes Nummer zwei an und weist darauf hin, dass die Schüler damit rechnen sollten, ihn bald zu erhalten. Dies ermöglicht es den Studierenden, sich vorzubereiten und ausreichend Zeit für die Bearbeitung des Problems einzuplanen, was effektives Lernen und die rechtzeitige Erledigung von Aufgaben fördert.
Darüber hinaus erkennt der Dozent die Bedeutung der Audioqualität während des Vortrags an und versichert dem Publikum, dass er alle Probleme mit seinem Sound-Setup gelöst hat. Der Dozent ermutigt die Schüler jedoch, Feedback zu geben, wenn sie Probleme bemerken, um ein reibungsloses Lernerlebnis für alle zu gewährleisten.
Der Dozent verlagert den Fokus auf die Vorlesungsinhalte und vertieft sich in das Thema Liquidität und deren Auswirkungen auf den Vermögenswert. Sie eröffnen die Diskussion, indem sie einen kurzen Überblick über die Transparenz geben und dabei auf der Sitzung der Vorwoche aufbauen. Um das Konzept der begrenzten Liquidität und seine Auswirkungen auf die Preise zu veranschaulichen, präsentiert der Dozent ein motivierendes Beispiel mit US-Schatzanweisungen und -wechseln. Dieses reale Szenario zeigt, wie eine eingeschränkte Liquidität zu Ineffizienzen bei der Preisgestaltung führen kann.
Die Vorlesung geht weiter und betont den Zusammenhang zwischen Liquidität und Vermögenswert. Der Dozent erklärt, dass weniger liquide Vermögenswerte tendenziell mit einem Abschlag gehandelt werden, da aufgrund der begrenzten Liquidität mit dem künftigen Verkauf dieser Vermögenswerte zusätzliche Kosten verbunden sind. Anleger berücksichtigen diese Kosten bei der Bewertung des Vermögenswerts und verlangen eine höhere Rendite, um die mit Liquiditätsengpässen verbundenen Risiken auszugleichen. Darüber hinaus betont der Dozent, dass die Liquidität im Laufe der Zeit schwanken kann, was zu Schwankungen der Vermögenspreise führen kann.
Der Dozent geht tiefer in das Thema ein und untersucht das Liquiditätsrisiko und seine Auswirkungen auf die Vermögenspreisgestaltung. Sie betonen, dass das Liquiditätsrisiko tatsächlich Auswirkungen auf die Vermögenspreise haben kann und dieses Phänomen in empirischen Daten beobachtet werden kann. Der Vortrag stellt ein Spielzeugmodell der Liquiditätsprämie von Mendelson vor und konzentriert sich auf die Bestimmung der Rendite eines Vermögenswerts, insbesondere darauf, wie der mittlere Preis auf dem Markt wächst. Verschiedene Faktoren, die die Rendite beeinflussen, werden diskutiert und tragen zu einem umfassenden Verständnis des Einflusses des Liquiditätsrisikos auf die Vermögenspreisgestaltung bei.
Im Anschluss an die Vorlesung wird erläutert, wie die Nominalrendite eines Vermögenswerts mithilfe der erforderlichen Renditeformel berechnet wird. Die Nominalrendite wird auf der Grundlage des Mittelkurses des Vermögenswerts und der erwarteten zukünftigen Auszahlung abgeleitet, bereinigt um den halben Spread. Durch die Ableitung dieser Formel erhalten Studierende Einblicke in den mathematischen Zusammenhang zwischen diesen Variablen.
Der Dozent stellt das Konzept der Approximation vor, um die Differenz zwischen der realen Rendite (kleines R) und der durchschnittlichen Rendite basierend auf dem Preiswachstum (großes R) auf den Finanzmärkten zu analysieren. Unter Verwendung logarithmischer Ausdrücke und geeigneter Annahmen, wie etwa des Näherungsprotokolls von 1 + X = X für kleine Werte von die durchschnittliche Rendite aufgrund von Faktoren wie der Spanne zwischen Kauf- und Verkaufspreisen und der Einbeziehung von Handelskosten.
Aufbauend auf diesem Verständnis befasst sich die Vorlesung mit dem Einfluss begrenzter Liquidität auf die Vermögenspreisgestaltung. Der Dozent betont, dass die Nominalrendite, die die Wachstumsrate des Vermögenswerts darstellt, aufgrund von Handelskosten, Spreads und der Tatsache, dass Anleger zu Preisen über dem Mittelkurs kaufen und zu Preisen darunter verkaufen, tendenziell über der realen Rendite liegt . Die Handelskosten gelten als Fixkosten, und wenn Anleger den Vermögenswert über einen längeren Zeitraum halten, verringert sich die Auswirkung dieser Kosten. Die Diskrepanz zwischen der Nominalrendite und der Realrendite wird als Liquiditätsprämie bezeichnet und stellt die Rate dar, mit der der Vermögenspreis steigen muss, damit Händler angesichts der festen Liquidität des Vermögenswerts zum Handel bereit sind.
Im weiteren Verlauf befasst sich die Vorlesung mit dem Prozess der Ableitung der für das kleine R erforderlichen Rendite aus der nominalen Rendite und den Vermögenswachstumsraten. Der Dozent befasst sich mit der Frage, wie man das kleine R aus dem großen R ermitteln kann, indem er das Vorhandensein von zwei Ausdrücken berücksichtigt und ob er den ersten oder den zweiten verwenden oder beide außer Acht lassen und sich auf den nominalen Ratendurchschnitt verlassen soll. Der Dozent stellt klar, dass die Wahl vom Vorhandensein einer positiven oder negativen Versorgung abhängt. Wenn ein positives Angebot besteht, profitieren Käufer von einer hohen nominalen Rendite, leiden aber unter einem niedrigen kleinen R, während Verkäufer von einem niedrigen kleinen R profitieren, aber leiden, wenn dieser hoch ist.
Die Diskussion wird fortgesetzt, indem der Wert der Liquidität in der Mikrostruktur des Finanzmarkts und ihr Einfluss auf die erforderliche Rendite untersucht werden. Der Dozent erklärt, dass die bevorzugte Rendite von Käufern mit größerer Verhandlungsmacht auf dem Markt bestimmt wird, was zu einem positiven oder negativen Gesamtangebot führt. Empirische Belege belegen eine positive Liquiditätsprämie für Aktien und Anleihen, was auf deren Bedeutung hinweist. Darüber hinaus wird kurz auf die Auswirkungen der Heterogenität bei den Haltedauern eingegangen, was mögliche Möglichkeiten für weitere Untersuchungen aufzeigt.
Die Vorlesung konzentriert sich auf den Wert der Liquidität in der Mikrostruktur des Finanzmarkts und verwendet ein einfaches Beispiel mit zwei Vermögenswerten mit unterschiedlichen Spreads und zwei Arten von Anlegern mit unterschiedlichen Haltedauern. Der Dozent beleuchtet, wie Anleger sich aufgrund ihrer Eigenschaften selbst für den Handel mit verschiedenen Vermögenswerten entscheiden. Wer eine kürzere Haltedauer hat, entscheidet sich trotz geringerer Nominalrenditen und höherer Handelskosten für Vermögenswerte mit kleineren Spreads. Im Gegensatz dazu entscheiden sich Anleger mit längeren Haltedauern für weniger liquide Vermögenswerte mit höheren Spreads und höheren Nominalrenditen, die letztendlich eine höhere reale Rendite erzielen. Das Konzept des Gleichgewichts wird eingeführt und weist darauf hin, dass es nur dann existieren kann, wenn Anleger mit kürzeren Haltedauern mit Vermögenswerten mit geringem Spread handeln und Anleger mit längeren Haltedauern mit weniger liquiden Vermögenswerten.
Zum Abschluss des Vortrags reflektiert der Dozent das Thema der Spezialisierung anhand der Anlegereigenschaften. Der Dozent räumt zwar ein, dass die Schlussfolgerung, dass Pensionsfonds aufgrund der negativen Selektion mit risikoreicheren Vermögenswerten handeln, während Hedgefonds mit weniger riskanten Vermögenswerten handeln, die Situation möglicherweise nicht vollständig erklärt, erkennt jedoch das faszinierende Konzept der Spezialisierung auf der Grundlage von Anlegermerkmalen an. Sie schlagen vor, diesen Aspekt im Kontext der Mikrostruktur der Finanzmärkte weiter zu untersuchen.
Vorlesung 10, Teil 2: Wert der Liquidität (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 10, Teil 2: Wert der Liquidität (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Die Vorlesung geht auf das Thema Liquiditätsrisiko und seine Auswirkungen auf die Vermögensrenditen über und beleuchtet die Schwankungen der Liquidität im Laufe der Zeit und die daraus resultierende Unvorhersehbarkeit der Marktkorrelationen. Das Liquiditäts-CAPM-Modell wird als Instrument eingeführt, um zu verstehen, wie sich Liquidität auf die erwartete Rendite von Vermögenswerten auswirkt. Der Redner betont, dass nur das systematische Risiko den Überraschungsmittelwert beeinflusst, und dieses Wissen wird zur Berücksichtigung der Marktliquidität angewendet.
Anschließend untersucht die Vorlesung die Auswirkung der Liquidität auf die CAPM-Gleichung und wie sie das Beta in einem neuen Kontext verändert. Konkret wird die Rendite eines Vermögenswerts (SJ) berechnet, indem der Spread von SJ von der nominalen Marktrendite (SG) abgezogen wird, während der risikofreie Zinssatz unverändert bleibt. Der Beta-Koeffizient wird durch die Kovarianz zwischen den Nominalrenditen eines bestimmten Vermögenswerts (SHA) und den Nominalmarktrenditen bestimmt. Das Gesamt-Beta besteht aus vier einzelnen Betas, wobei Beta 2 von der Kovarianz zwischen den Liquiditäts-Spreads eines Vermögenswerts und der gesamten Marktliquidität beeinflusst wird. Die Betas 3 und 4 korrelieren negativ, was bedeutet, dass höhere Betas für einen sicheren Vermögenswert von Vorteil sind.
Der Vortrag betont den Wert der Liquidität in der Mikrostruktur des Finanzmarkts, insbesondere im Liquiditäts-CAPM-Modell, das den Einfluss der Liquidität auf die Vermögensrenditen quantifiziert und die Rolle von Beta-Koeffizienten bei der Darstellung der Sensitivität eines Vermögenswerts gegenüber der Marktliquidität hervorhebt. Empirisch gesehen sind alle Beta-Koeffizienten von Bedeutung, aber Beta 4 leistet den bedeutendsten Beitrag zur Rendite, da er in erster Linie erklärt, wie Anleger die Absicherung der Marktrenditen mit der Liquidität einzelner Vermögenswerte in Betracht ziehen. Der Vortrag endet mit einer Frage zur Existenz von Arbitragemöglichkeiten auf dem Markt, wobei das Beispiel US-Staatsanleihen im Vergleich zu Anleihen genannt wird. Zu den vorgestellten Optionen gehört die Vorstellung, dass die Nutzung von Arbitragemöglichkeiten aufgrund von Marktfriktionen kostspielig sein kann, der Möglichkeit, dass die Grundprinzipien der Wirtschaft und Finanzen falsch sind, oder des Fehlens von Arbitragemöglichkeiten auf dem Markt.
Der Dozent untersucht das Konzept der Arbitrage, bei dem es darum geht, Preisunterschiede durch den Kauf und Verkauf von Vermögenswerten auf verschiedenen Märkten auszunutzen. Der Dozent räumt zwar ein, dass mit Arbitrage verbundene Kosten wie Sicherheiten und Finanzierungskosten anfallen, argumentiert jedoch, dass diese Kosten allein nicht das Fehlen von Arbitragemöglichkeiten erklären. Für Arbitrageure gelten die gleichen Handelskosten wie für normale Händler, einschließlich begrenzter Liquidität, Spreads und Abweichungen von Mittelkursen. Folglich ist das Argument, dass Arbitragemöglichkeiten allein aufgrund der Arbitragekosten nicht bestehen, unzureichend. Der Dozent behauptet, dass die gegebenen Beispiele die Nichtexistenz von Arbitragemöglichkeiten belegen.
Die Referenten stellen ein neues Modell von Duffy Colonel Patterson vor und versuchen, gleichzeitig den Mittelpreis und den Spread mithilfe des Cashflow-Ansatzes in außerbörslichen Märkten (OTC) zu berechnen. Dieses Modell berücksichtigt heterogene Händler oder Investoren mit unterschiedlichen Dividendenbewertungen und geht davon aus, dass sie null oder eine Einheit des Vermögenswerts halten können und eine externe Option haben, Zinsen in Höhe der erforderlichen Rendite zu verdienen. Darüber hinaus geht das Modell davon aus, dass der Vermögenswert einem Bruchteil der Bevölkerung von weniger als der Hälfte zur Verfügung gestellt wird, was ein entscheidender Faktor bei der Formulierung des Modells ist.
Der Redner diskutiert ein Liquiditätsmodell auf den Finanzmärkten, bei dem Händler dem Vermögenswert unterschiedliche Werte zuweisen können. Das Modell geht von einem stabilen Zustand mit sowohl hochwertigen als auch geringwertigen Anlegern aus. Händler unterliegen einem Markov-Prozess, bei dem die Wahrscheinlichkeit, dass sich der Wert eines Händlers in einem bestimmten Zeitraum ändert, als SCI bezeichnet wird. Im Steady State sind die Anteile von Anlegern mit hohem und geringem Wert gleich und summieren sich auf eins. Der Referent leitet Gleichungen für die Anteile von High-Value- und Low-Value-Investoren im Steady State ab und demonstriert so deren Gleichheit.
Das Video untersucht, wie Änderungen des Vermögenswerts den Handel in einer Volkswirtschaft bewirken. Es wird davon ausgegangen, dass Händler mit hohem Wert den Vermögenswert halten möchten, Händler mit geringem Wert jedoch nicht. Da das Gesamtangebot jedoch weniger als eins und weniger als die Hälfte beträgt, ist dies der Fall
Es ist für alle Akteure unmöglich, den Vermögenswert im Gleichgewicht zu halten. Dies führt zu einer Handelsbereitschaft, da Händler aktiv nach Händlern suchen, um ihre Vermögenswerte auszutauschen. Händler verfügen aufgrund der Schwierigkeit, sie zu finden, über Marktmacht, die es ihnen ermöglicht, unterschiedliche Preise anzugeben. Die Spanne zwischen Geld- und Briefkurs ergibt sich aus dem Verhandlungsmachtparameter der Händler. Darüber hinaus gibt es innerhalb einer bestimmten Beziehung Gewinne aus dem Handel, und die Verteilung des Überschusses wird durch einen Parameter bestimmt, der als Z bezeichnet wird.
Der Dozent führt die Werte „bar“ und „B bar“ als höchstmöglichen Briefkurs bzw. tiefstmöglichen Geldkurs ein. Der Mittelpreis wird als Mittelpunkt zwischen diesen Werten definiert. Der Fokus verlagert sich dann auf die Annahme, dass nicht alle Anleger mit hohem Anlagewert den Vermögenswert im Gleichgewicht halten können, da das Gesamtangebot weniger als die Hälfte beträgt. Wenn in einem solchen Szenario ein Händler bereit ist, den Vermögenswert zu kaufen und ihm der Briefkurs angeboten wird, muss es ihm gleichgültig sein, ob er kauft oder nicht. Die Handelswahrscheinlichkeit muss die Handelsströme auf dem Markt ausgleichen und sicherstellen, dass alle Händler ihre Positionen bis zum Ende des Zeitraums abwickeln können.
Es wird anerkannt, dass auf der Verkäuferseite Marktmacht vorhanden ist, da es weniger Verkäufer gibt, die es ihnen ermöglichen, einen gewissen Gewinn zu erzielen. Allerdings besitzen Händler in dieser Interaktion auch Macht, was dazu führt, dass der Verkaufspreis zwischen B bar und mu fällt, wobei der Verhandlungsparameter Z die Aufteilung des Überschusses zwischen Verkäufer und Händler bestimmt. Ein größerer Wert von Z bedeutet einen geringeren Gewinn für den Verkäufer und einen größeren Gewinn für den Händler. Dieses Verhältnis zwischen den Gewinnen wird als Marktmacht interpretiert.
Der Referent diskutiert die Verwendung von Wertfunktionen zur Bestimmung des Gleichgewichts eines Modells. Die als VG bezeichneten Wertfunktionen stellen den abgezinsten Lebenszeitnutzen eines Händlers dar, der den Vermögenswert entweder besitzt oder nicht besitzt. Die VG-Werte beziehen sich auf den Höchstpreis, den ein Händler für den Vermögenswert zu zahlen bereit wäre. Diese Werte unterscheiden sich jedoch von den Geld- und Briefkursen, da sie mit der Bewertung und dem Eigentum des Händlers an dem Vermögenswert verknüpft sind. Der Referent erklärt, wie der Geldkurs mithilfe der Wertfunktionen berechnet werden kann, die auf dem anfänglichen Eigentum des Händlers an dem Vermögenswert und seiner Bewertung basieren.
Als nächstes befasst sich der Redner mit der Berechnung der Wertfunktionen sowohl für die Kauf- als auch für die Verkaufsseite des Marktes. Die Käuferseite besteht aus Händlern mit hohem Wert, die den Vermögenswert für seine Dividenden kaufen wollen, während die Verkäuferseite aus Händlern mit geringem Wert besteht, die beabsichtigen, ihre Vermögenswerte zu verkaufen, um Dividendenausschüttungen zu erhalten. Die Vorlesung leitet die lebenslangen Nutzenfunktionen für Händler mit hohem Wert ab, die den Vermögenswert besitzen, und umfasst Szenarien, in denen sie eine Dividende erhalten und anschließend entweder ein Händler mit hohem Wert bleiben oder zu einem Händler mit geringem Wert werden, der den Vermögenswert verkaufen möchte. Diese rekursive Werteformulierung beinhaltet eine Normalisierungskonstante von 1 plus R.
Der Redner betont die Bedeutung der Liquidität in der Mikrostruktur der Finanzmärkte. Sie erläutern den Prozess der Wertermittlung eines hochbewerteten Anlegers, der den Vermögenswert derzeit nicht besitzt. Dabei wird die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass der Anleger ein Händler mit geringem Wert wird und Dividenden erhält oder ein Händler mit hohem Wert bleibt und an Marktgeschäften teilnimmt. Diese Wahrscheinlichkeiten werden dann verwendet, um den Wert des Händlers und des Vermögenswerts zu berechnen und anschließend die Brief- und Geldkurse auf dem Markt zu beeinflussen. Der Briefkurs beinhaltet einen Rabatt aufgrund der Liquiditätsprämie, die die Kosten von Marktfriktionen, einschließlich Suchkosten für Händler, darstellt. Insgesamt wird in diesem Abschnitt betont, wie sich der Wert der Liquidität auf die Vermögenspreisgestaltung auf den Finanzmärkten auswirkt.
Der Redner erörtert außerdem den Spread und seine Korrelation mit dem Briefkurs in der Mikrostruktur des Finanzmarktes. Eine verringerte Liquidität führt zu einer schlechteren Bewertung der Vermögenswerte, was eine Liquiditätsprämie erforderlich macht und das Liquiditätsrisiko für Anleger erhöht. Der Dozent empfiehlt, Übung eins in Kapitel neun zu analysieren und insbesondere Nullkuponanleihen und Dividenden zu vergleichen, um diese Konzepte besser zu verstehen.
In Übung eins von Kapitel neun führt der Dozent eine Analyse von Nullkuponanleihen und Dividenden durch, um Einblicke in die Liquidität und ihre Auswirkungen auf die Vermögensbewertung zu gewinnen. Nullkuponanleihen sind Finanzinstrumente, die keine regelmäßigen Zinsen oder Dividenden zahlen, sondern mit einem Abschlag auf ihren Nennwert verkauft werden. Unter Dividenden hingegen versteht man die regelmäßigen Zahlungen, die Unternehmen als Gewinnausschüttung an ihre Aktionäre leisten.
Ziel der Übung ist es, die Unterschiede in der Liquidität und Bewertung zwischen Nullkuponanleihen und Dividenden zu untersuchen. Liquidität spielt eine entscheidende Rolle dabei, wie einfach ein Vermögenswert gekauft oder verkauft werden kann, ohne dass sich dies wesentlich auf seinen Preis auswirkt. Vermögenswerte mit höherer Liquidität weisen tendenziell geringere Geld-Brief-Spannen auf, was bedeutet, dass sie einfacher und in einer engeren Preisspanne gehandelt werden können.
Beim Vergleich von Nullkuponanleihen und Dividenden ist es wichtig, deren Liquiditätseigenschaften zu berücksichtigen. Nullkuponanleihen werden in der Regel auf organisierten Märkten wie Anleihemärkten gehandelt, wo ihre Preise auf der Grundlage von Marktangebot und -nachfrage bestimmt werden. Der zukünftige Cashflow dieser Anleihen ist bekannt, was ihre Bewertung relativ einfach macht. Im Gegensatz dazu werden Dividenden von einzelnen Unternehmen ausgeschüttet und ihre Auszahlung hängt von der Rentabilität des Unternehmens und seinen Managemententscheidungen ab.
Die mit Nullkuponanleihen verbundene Liquiditätsprämie ist im Vergleich zu Dividenden in der Regel geringer. Dies liegt daran, dass Nullkuponanleihen ein vorgegebenes Fälligkeitsdatum und einen bekannten Cashflow haben, was ihre Handelbarkeit verbessert. Andererseits unterliegen Dividenden verschiedenen Unsicherheiten, wie z. B. Änderungen der Unternehmensleistung, der Dividendenpolitik und der Marktbedingungen, die sich auf ihre Liquidität und Bewertung auswirken können.
Anleger berücksichtigen bei der Bewertung von Nullkuponanleihen und Dividenden ihre jeweiligen Liquiditätsrisiken. Unter Liquiditätsrisiko versteht man die Möglichkeit, dass die Marktliquidität eines Vermögenswerts schwankt, was sich auf die Handelsfreundlichkeit und Preisvolatilität auswirkt. Ein höheres Liquiditätsrisiko ist mit Vermögenswerten verbunden, die schwieriger zu kaufen oder zu verkaufen sind, was zu größeren Geld-Brief-Spannen führt und möglicherweise Auswirkungen auf deren Bewertung hat.
Für Anleger und Marktteilnehmer ist es von entscheidender Bedeutung, den Zusammenhang zwischen Liquidität und Vermögensbewertung zu verstehen. Liquiditätsüberlegungen spielen eine wichtige Rolle in Vermögenspreismodellen wie dem Liquidity CAPM-Modell, das die Auswirkung der Liquidität auf erwartete Renditen und Beta-Koeffizienten berücksichtigt.
Bei der Analyse von Übung eins in Kapitel neun geht es um die Untersuchung der Liquiditäts- und Bewertungsunterschiede zwischen Nullkuponanleihen und Dividenden. Als Schlüsselfaktor bei der Vermögenspreisgestaltung beeinflusst die Liquidität die Handelsfreundlichkeit, die Geld-Brief-Spannen und die Gesamtbewertung von Vermögenswerten. Durch das Verständnis dieser Dynamik können Anleger fundierte Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Risikotoleranz, Anlageziele und Marktbedingungen treffen.
Vorlesung 11, Teil 1: Corporate Governance (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 11, Teil 1: Corporate Governance (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
In diesem Abschnitt der Vorlesung geht der Professor zunächst auf das Thema der Vorwoche ein, in dem es um den Einfluss der Liquidität auf die Marktbewertung und die verschiedenen Ansätze zur Preisermittlung unter Bedingungen begrenzter Liquidität ging. Die Bedeutung der Liquidität auf den Finanzmärkten wird hervorgehoben, insbesondere im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf die Kapitalkosten und die Effizienz von Transaktionen.
Anschließend geht die Vorlesung zum Schnittpunkt von Liquidität und Unternehmenspolitik über und untersucht, wie sich Marktliquidität und organisatorische Faktoren auf die Unternehmenspolitik auswirken und welche Auswirkungen dies auf die Unternehmensführung hat. Der Professor betont die Bedeutung der Liquidität für den Zugang von Unternehmen zu Kapital auf Primärmärkten. Liquidität spielt eine entscheidende Rolle bei der Finanzierung von Initiativen, der Gewinnung von Investoren und der Erleichterung von Eigentumsübergängen im gesamten Lebenszyklus eines Unternehmens. Die Vorlesung umfasst eine Grafik, die die verschiedenen Finanzierungsquellen veranschaulicht, die Unternehmen in verschiedenen Phasen ihres Wachstums zur Verfügung stehen. Frühphasenprojekte werden von Business Angels und Risikokapitalgebern finanziert und ebnen den Weg für Börsengänge (IPOs).
Um die Auswirkungen von Liquidität auf den Eigentumsübergang zu veranschaulichen, erzählt der Dozent die Geschichte des sozialen Netzwerks Tumblr. Die Entscheidung von Verizon, alle Formen von Pornografie auf der Plattform zu verbieten, führte zu einem erheblichen Nutzerverlust und veranlasste Verizon, einen anderen Käufer zu suchen. Potenzielle Angebote, wie eines von Pornhub, kamen nicht zustande und schließlich wurde Tumblr von Automattic, dem für WordPress verantwortlichen Unternehmen, übernommen. Dieses Beispiel aus der Praxis verdeutlicht den Einfluss der Marktliquidität auf Eigentümerwechsel und die daraus resultierenden Auswirkungen auf die Unternehmenspolitik.
Anschließend befasst sich die Vorlesung mit dem Prozess von Börsengängen (IPOs). Wenn sich ein Unternehmen für den Börsengang entscheidet, beauftragt es eine Investmentbank als Underwriter. Die Investmentbank wendet sich an potenzielle Investoren und bittet sie, Limitaufträge zum Kauf von Aktien zu einem bestimmten Preis zu erteilen. Die Investmentbank fasst diese Aufträge in einem Buch zusammen und setzt den Bookbuilding-Prozess fort, bis der IPO-Preis festgelegt ist und die Aktien an Anleger verkauft werden. Auch das Konzept der Unterbewertung bei Börsengängen wird erläutert, wobei der Dozent darauf hinweist, dass illiquide Vermögenswerte im Vergleich zu liquiden Vermögenswerten tendenziell einen ausgeprägteren Unterbewertungseffekt aufweisen, was durch empirische Belege belegt wird.
Anschließend untersucht die Vorlesung die Zusammenhänge zwischen Finanzmärkten und Corporate Governance. Ein angesprochenes Problem ist die potenzielle Fehlausrichtung der Anreize zwischen Unternehmenseigentümern und -managern, insbesondere wenn Eigentum und Kontrolle getrennt sind. Diese Divergenz kann zu einer Kluft zwischen den Zielen der Eigentümer und den Handlungen der Manager führen. Als Mittel zur Milderung dieser Fehlausrichtung werden Vergütungssysteme diskutiert, doch letztendlich müssen die Eigentümer bereit sein, einzugreifen und die Manager bei Bedarf auszutauschen. Es stellt sich jedoch die Frage, ob Aktionäre langfristige Rentabilität über kurzfristige Gewinne stellen und ob sie sich wirklich für eine Verbesserung der Unternehmensführung einsetzen. Der Vortrag betont die Bedeutung der Rolle der Aktionäre bei der Einflussnahme auf die Unternehmensführung und deren Auswirkungen auf den gesamten Unternehmenswert.
Das Problem der Corporate Governance lässt sich bis in die 1930er Jahre zurückverfolgen, als man erkannte, dass Aktionäre möglicherweise nicht immer im besten Interesse des Unternehmens handeln, was zu einem Wertverlust des Unternehmens führt. In großen Unternehmen mit zahlreichen Kleinaktionären kann es an Verantwortung für die Leistung und das Management des Unternehmens mangeln, was zu einer unvollkommenen Entscheidungsfindung und Governance führt. Der Vortrag legt nahe, dass eine konzentrierte Eigentümerschaft mit einem Mehrheitsinvestor, der sich für eine Verbesserung der Governance einsetzt, eine mögliche Lösung sein könnte. Darüber hinaus wird darauf hingewiesen, dass es auf illiquiden Märkten für Aktivisten weniger attraktiv ist, Aktien zu kaufen, für Unternehmensaktivisten jedoch aufgrund der Schwierigkeit, Aktien zu verkaufen, vorteilhafter ist. Ziel ist es, eine asymmetrische Liquidität zu schaffen, die den Einstieg in das Unternehmen erleichtert, den Verkauf von Aktien jedoch erschwert und so den Aktivismus der Unternehmen fördert.
Die Vorlesung untersucht auch die Regulierung des Kaufs und Verkaufs von Aktien im Zusammenhang mit der Corporate Governance auf den Finanzmärkten. Um Transparenz zu gewährleisten, sind Anleger mit erheblichen Beteiligungen an einem Unternehmen gesetzlich dazu verpflichtet, ihre Kauf- und Verkaufsaktivitäten offenzulegen. Dies führt jedoch dazu, dass informierte Anleger ihre Aktien weniger wahrscheinlich verkaufen, obwohl sie möglicherweise mit negativen Marktreaktionen konfrontiert werden. Es wird die Beziehung zwischen Unternehmensmanagern und dem Markt in Bezug auf Informationen diskutiert, wobei der Mechanismus hervorgehoben wird, mit dem Unternehmen Marktinformationen extrahieren können, um Managemententscheidungen zu treffen, indem sie Marktreaktionen beobachten. Sowohl Dozent als auch Chat-Teilnehmer sind sich jedoch einig, dass der Markt aufgrund des besseren Zugriffs auf interne Kennzahlen wie Umsatz, Umsatz und Marge selten über bessere Informationen verfügt als das Unternehmen.
Abschließend behandelte dieser Abschnitt der Vorlesung das Zusammenspiel von Liquidität und Marktbewertung, die Auswirkungen von Liquidität auf Unternehmenspolitik und -führung, den Prozess von Börsengängen und Unterbewertungen sowie die Beziehung zwischen Finanzmärkten und Unternehmensführung. Der Vortrag betonte die Bedeutung der Liquidität auf Primärmärkten, die Rolle der Marktliquidität bei Finanzierungs- und Eigentumsübergängen sowie die Herausforderungen und Auswirkungen der Unternehmensführung unter verschiedenen Marktbedingungen. Das übergeordnete Ziel bestand darin, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sich die Handlungen von Unternehmen auf Sekundärmärkte auswirken können und warum es Unternehmen wichtig ist, was auf diesen Märkten passiert.
Vorlesung 11, Teil 2: Digitale Märkte (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 11, Teil 2: Digitale Märkte (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
In diesem Abschnitt der Vorlesung erörtert der Professor das Konzept von Managervergütungssystemen als Mittel zur Linderung von Anreizproblemen zwischen Firmeninhabern und Managern. Das ideale System ist eines, das Manager für das Richtige belohnt und sie für das Falsche bestraft und gleichzeitig für die Aktionäre kostengünstig ist. Die Bewertung der Führungsleistung und die Schaffung von Anreizen für Führungskräfte können jedoch eine Herausforderung darstellen.
Zur Veranschaulichung des Konzepts stellt der Dozent ein schnelles und einfaches Modell vor, bei dem der Einsatz eines Managers die Wahrscheinlichkeit eines guten Ergebnisses beeinflusst und der Aufwand seinen Preis hat. In einer idealen Welt wäre der beste Vertrag, dem Manager ein Gehalt zu zahlen, das sich an seinem Einsatz orientiert, und kein Gehalt, wenn er sich nicht anstrengt. In der Realität ist der Aufwand jedoch nicht immer kontrahierbar, was bedeutet, dass er nicht perfekt beobachtet oder gemessen werden kann. Dadurch kann die Managervergütung vom Unternehmenswert oder realisierten Gewinnen abhängig gemacht werden.
Der Dozent erklärt, dass der optimale Vertrag für einen Manager in einem Unternehmen, in dem der Aufwand nicht kontrahierbar ist, vom Aktienkurs abhängig ist. Dies liegt daran, dass der Aktienkurs empfindlicher auf die Bemühungen des Managers reagiert und daher für die Aktionäre günstiger ist. Ein solcher Vertrag zahlt dem Manager nichts, wenn das Unternehmen scheitert, bietet aber eine hohe Vergütung, wenn das Unternehmen gute Leistungen erbringt, was dem Konzept des erstbesten Vertrags entspricht.
Der Dozent räumt jedoch ein, dass die Bindung der Managervergütung an den Aktienkurs unbeabsichtigte Folgen haben kann. Eine solche Konsequenz ist das Problem der Karrieresorgen, bei denen Manager möglicherweise der Maximierung ihres Rufs Vorrang einräumen, anstatt Entscheidungen zu treffen, die im besten langfristigen Interesse des Unternehmens sind. Dieses Verhalten kann zu verschiedenen Ineffizienzen führen.
Um dieses Problem anzugehen, schlägt der Dozent vor, dass ein Unternehmen, das sich um seinen Aktienkurs kümmert, möglicherweise bereit ist, die Liquidität seiner Aktien zu verbessern. Eine höhere Liquidität macht die Aktien wertvoller, und dieser höhere Wert kann indirekt einen Anreiz für den Manager darstellen. Der Dozent stellt drei Instrumente vor, die Unternehmen zur Beeinflussung der Liquidität zur Verfügung stehen: die Durchführung eines Börsengangs (IPO), die Notierung an einer anderen Börse sowie die Verbesserung der Transparenz und Finanzberichterstattung.
Die Notierung an einer Börse ist zwar mit Transparenzanforderungen verbunden, kann aber die Zugänglichkeit der Aktien eines Unternehmens erhöhen. Darüber hinaus kann die Beauftragung eines engagierten Market Makers, der relativ aggressive Limit-Orders platziert, die Liquidität verbessern. Darüber hinaus können Unternehmen je nach Liquiditätsniveau ihrer Vermögenswerte eine liquiditätsoptimale Kapitalstruktur wählen.
Die Vorlesung endet mit der Erwähnung, dass es sich bei der Unternehmensfinanzierung um einen Bereich handelt, der sich eingehender mit primären Kapitalmärkten befasst und weitere Erkenntnisse für diejenigen liefern kann, die sich für dieses Thema interessieren.
Dieser Abschnitt der Vorlesung konzentrierte sich auf das Konzept von Managementvergütungssystemen zur Lösung von Anreizproblemen zwischen Firmeninhabern und Managern. Der Dozent erläuterte die Herausforderungen bei der Bewertung der Führungsleistung und stellte die Idee einer bedingten Vergütung basierend auf dem Unternehmenswert oder dem Aktienkurs vor. Die potenziellen Nachteile dieses Ansatzes wurden ebenso diskutiert wie die Rolle der Liquidität bei der indirekten Anreizsetzung für Manager. Der Vortrag betonte auch, wie wichtig es ist, die primären Kapitalmärkte und die Unternehmensfinanzierung zu verstehen, um diese Konzepte umfassend zu verstehen.
Vorlesung 12, Teil 1: Hochfrequenz- und algorithmischer Handel (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 12, Teil 1: Hochfrequenz- und algorithmischer Handel (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Der Dozent beginnt die Sitzung mit einer Zusammenfassung der Themen der Vorwoche und beleuchtet den Zusammenhang zwischen Liquidität und Corporate Governance sowie die transformativen Auswirkungen digitaler Märkte auf den Handel. Sie erwähnen kurz Kryptowährung und Blockchain und warnen davor, dass diese Technologien möglicherweise übermäßig beworben werden. Anschließend wendet sich der Dozent dem Hauptthema des Tages zu: dem Hochfrequenzhandel. Bevor sie sich jedoch näher mit dem Thema befassen, besprechen sie ein aktuelles Ereignis, bei dem Rohöl-Futures-Kontrakte zu negativen Preisen gehandelt wurden. Dem Publikum wird ein Quiz präsentiert, in dem es darüber nachdenken soll, ob diese Anomalie durch algorithmischen Handel oder strategische menschliche Händler verursacht wurde. Letztlich verrät der Dozent, dass die Kontrakte tatsächlich zu negativen Preisen gehandelt wurden, ein algorithmisches Versagen oder ein bloßer Scherz als Ursache sind also ausgeschlossen.
Als nächstes befasst sich der Redner mit zwei miteinander verbundenen Themen. Zunächst diskutieren sie ein vorhersehbares Handelsmuster auf dem Rohstoffmarkt, an dem der US-Ölfonds beteiligt ist, und die daraus resultierenden negativen Preise, die dadurch verursacht werden, dass Händler die Verlängerung dieser Verträge antizipieren und daraus Kapital schlagen. Das zweite untersuchte Thema ist der algorithmische Handel, der über Hochfrequenz- und professionelle Händler hinausgeht und auch institutionelle und private Händler umfasst, die Algorithmen für eine effizientere Auftragsausführung einsetzen. Der Dozent bezieht sich auf einen Aufsatz von Beeson und Warhol, der die verschiedenen Anwendungen des algorithmischen Handels untersucht.
Darauf aufbauend stellt der Referent ein weiteres Forschungspapier vor, das untersucht, wie sich algorithmischer Handel auf die Modellierung uninformierter Händler in modernen Märkten auswirkt. Das Papier analysiert Daten eines Maklerunternehmens, das weit verbreitete Algorithmen zur Ausführung von Geschäften einsetzt. Die Algorithmen teilen von institutionellen Anlegern übermittelte übergeordnete Aufträge in untergeordnete Aufträge auf, um die Auswirkungen auf den Preis zu minimieren. Die Daten zeigen, dass jede übergeordnete Bestellung im Durchschnitt 63 Läufe mit 3–9 untergeordneten Aufträgen pro Lauf generiert, was zu über 500 untergeordneten Aufträgen pro übergeordneter Bestellung führt. Diese Daten unterstreichen die Komplexität uninformierter Händler und legen nahe, dass die Modelle möglicherweise entsprechend angepasst werden müssen.
Der Dozent betont außerdem die zunehmende Raffinesse der Händler und die Praxis, Marktaufträge in untergeordnete Aufträge aufzuteilen, um die Auswirkungen auf den Markt zu minimieren. Sie stellen dem Publikum eine zum Nachdenken anregende Frage und bitten es, die Zusammensetzung von Marktaufträgen und Limitaufträgen für Privatanleger im Vergleich zu institutionellen Anlegern zu erraten. Die Enthüllung zeigt, dass institutionelle Anleger stark auf Limit-Orders setzen, wobei 80 % ihrer Orders Limit-Orders sind, während weniger als 0,4 % Market-Orders sind. Zur weiteren Veranschaulichung dieses Handelsaspekts wird das Konzept der an Marktpreise gebundenen Bag-Orders eingeführt.
Anschließend wird das Konzept der marktfähigen Limit-Orders als sicherere Alternative zu Market-Orders erläutert. Marktfähige Limitaufträge werden zu Preisen innerhalb der Geld-Brief-Spanne übermittelt und ermöglichen so eine sofortige Ausführung. Im Gegensatz dazu sind herkömmliche Limit-Orders passiv und werden zu Preisen außerhalb der Geld-Brief-Spanne platziert, sodass die Ausführung zu einem späteren Zeitpunkt erwartet wird. Der Vorteil marktfähiger Limit-Orders liegt in ihrer geringeren Anfälligkeit gegenüber plötzlichen Preisänderungen und Verzögerungen, da sie zeitnah zum besten verfügbaren Preis ausgeführt werden. Es gibt jedoch Fälle, in denen marktfähige Limitaufträge aufgrund spezifischer Volumen- oder Preisbeschränkungen des Händlers nicht ausgeführt werden können.
Der Referent geht auf die Idee ein, dass auch nicht ausgeführte Limit-Orders Auswirkungen auf den Markt haben können. Sie diskutieren eine Forschungsarbeit, die zeigt, wie stornierte Aufträge, sowohl erfüllte als auch nicht erfüllte, die Marktpreise beeinflussen können. Insbesondere nicht ausgeführte Aufträge haben einen größeren Einfluss als ausgeführte Aufträge, und dieser Einfluss tritt innerhalb von Sekunden ein, was die Geschwindigkeit des heutigen Marktes unterstreicht. Die Vorlesung geht dann zum Hauptthema des Hochfrequenzhandels über und unterstreicht die Bedeutung der Lektüre von Forschungsarbeiten und gibt Hinweise, wie diese effektiv angegangen werden können. Der Redner betont, wie wichtig es ist, die Nachteile zu verstehen, die mit den in diesen Modellen getroffenen Annahmen verbunden sind.
Der Dozent geht dann auf den hochfrequenten und algorithmischen Handel (HFT) in der Finanzmarktmikrostruktur ein. HFT bezieht sich auf die computergestützte Ausführung von Handelsstrategien in hoher Geschwindigkeit und hat sich auf modernen Märkten durchgesetzt. Sie erwähnen, dass HFT über 50 % des Handelsvolumens in den USA und mehr als 25 % in Europa ausmacht, es besteht jedoch immer noch Unsicherheit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft hinsichtlich seiner Auswirkungen auf den Markt und ob es einer Regulierung bedarf. Um diese Fragen zu beleuchten, werden in der Vorlesung theoretische Arbeiten untersucht, die die Vorteile und Investitionen untersuchen, die mit der Geschwindigkeitssteigerung im HFT verbunden sind. Während sich frühere Modelle auf informierte Händler konzentrierten, wurde in neueren Untersuchungen die Nutzung von HFT durch uninformierte Händler untersucht.
Um die Vorteile der Geschwindigkeit beim Handel zu veranschaulichen, stellt der Redner ein einfaches Zwei-Perioden-Modell vor, bei dem gewinnmaximierende Institutionen, die entweder in hohe oder niedrige private Werte kategorisiert werden, am Handel beteiligt sind. Diese Händler beobachten ihre persönlichen Werte vor dem Handel und kombinieren Ansätze, die auf ihren früheren Begegnungen mit heterogenen Bewertungen basieren. Außerdem wird ein Fundamentalwert eingeführt, der mit gleicher Wahrscheinlichkeit hoch oder niedrig sein kann. Schnelle Institutionen investieren, während langsame Institutionen langsam bleiben. Erstere haben einen Vorteil, indem sie Aufträge früher einreichen und in der Zwischenzeit mehr Wissen und Informationen vom Markt erhalten.
Der Dozent erklärt, wie der Hochfrequenzhandel Vorteile bei der Identifizierung profitabler Handelsmöglichkeiten bietet. Schnelle Händler können den Fundamentalwert (V) zum Zeitpunkt der Auftragserteilung beobachten, während langsame Händler V möglicherweise erst nach der Auftragserteilung beobachten. Darüber hinaus haben schnelle Händler eine höhere Wahrscheinlichkeit, lukrative Handelsmöglichkeiten zu entdecken, da sie einen besseren Einblick in das Limit-Orderbuch haben, wenn sie die Auftragsübermittlung verzögern. Der Redner befasst sich mit den verschiedenen Arten privater Informationen, über die sowohl schnelle als auch langsame Händler verfügen können, und wie ihr Verhalten durch diese Informationen innerhalb eines Gleichgewichtsrahmens beeinflusst wird.
Der Professor erörtert ein Handelsmodell und hebt den Unterschied zwischen Händlern hervor, die den Wert des Vermögenswerts kennen, und solchen, die dies nicht tun. Die Händler verfügen außerdem über ein privates Bewertungselement, das das Handelsverhalten uninformierter Händler beeinflusst. Das Modell stellt eine Parallele zum Modell von Gloucester Milgram dar und kann mit ähnlichen Methoden gelöst werden. In Szenarien, in denen nur langsame Händler vorhanden sind, werden alle Aufträge zum Mittelkurs ausgeführt. Wenn jedoch sowohl schnelle als auch langsame Händler am Markt teilnehmen, konzentriert sich der Dozent auf die extremsten Händlertypen. In einem symmetrischen Gleichgewicht kaufen schnelle Händler mit einer hohen privaten Bewertung den Vermögenswert, während diejenigen mit einer niedrigen Bewertung und Kenntnis schlechter Nachrichten ihn verkaufen, wodurch sechs unterschiedliche Strategien entstehen.
Der Redner geht dann auf die Berechnung der Gleichgewichtspreise für die Käuferseite ein. Durch die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten, Kaufaufträge von schnellen und uninformierten Händlern zu erhalten, die den informierten Händlern in ihrem Modell entsprechen, kann der Gleichgewichtspreis für Kaufaufträge abgeleitet werden. Der vom Händler angegebene Briefkurs wird durch die bedingte Bewertung des Vermögenswerts bei Eingang eines Kaufauftrags bestimmt. Der Abschnitt endet damit, dass der Dozent Fragen zum Händlerverhalten stellt und eine Pause in der Vorlesung ankündigt.
Nach der Pause wird der Vortrag mit einer Diskussion über die Auswirkungen des Hochfrequenzhandels (HFT) auf die Marktergebnisse fortgesetzt. Der Redner präsentiert ein weiteres Forschungspapier, das die Auswirkungen von HFT auf Marktliquidität und Preiseffizienz untersucht. Der Artikel untersucht, wie die Präsenz von HFT-Händlern, die Zugang zu schnelleren Informationen und Ausführungsmöglichkeiten haben, die Marktdynamik beeinflusst.
Der Dozent stellt ein Modell vor, das HFT-Händler neben anderen Marktteilnehmern einbezieht. Sie erklären, dass sich HFT-Händler durch ihre Fähigkeit auszeichnen, den fundamentalen Wert des Vermögenswerts zu beobachten, bevor sie ihre Aufträge erteilen. Im Gegensatz dazu sind Nicht-HFT-Händler, sogenannte „reguläre Händler“, nicht in der Lage, den fundamentalen Wert zu beobachten und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer privaten Bewertungen und verfügbaren Marktinformationen zu treffen.
Die Vorlesung befasst sich mit der Gleichgewichtsanalyse des Modells und berücksichtigt dabei sowohl das Verhalten von HFT-Händlern als auch von regulären Händlern. Der Redner betont, wie wichtig es ist, die strategischen Interaktionen zwischen diesen verschiedenen Händlertypen und deren Auswirkungen auf die Marktergebnisse zu verstehen. Sie betonen, dass die Fähigkeit von HFT-Händlern, schneller auf Informationen zuzugreifen und schnellere Handelsentscheidungen zu treffen, die Marktliquidität und Preiseffizienz erheblich beeinflussen kann.
Der Dozent stellt die wichtigsten Ergebnisse des Forschungspapiers vor und betont, dass die Präsenz von HFT-Händlern zu einer verbesserten Preiseffizienz und engeren Geld-Brief-Spannen auf dem Markt führen kann. Die erhöhte Handelsaktivität und die schnellere Informationsverarbeitung durch HFT-Händler tragen zu einer erhöhten Liquidität und einer schnelleren Einbeziehung neuer Informationen in die Preise bei.
Der Redner weist jedoch auch auf potenzielle Bedenken im Zusammenhang mit HFT hin, wie etwa die Möglichkeit einer erhöhten Marktvolatilität und das Potenzial von HFT-Strategien, Marktbewegungen zu verstärken. Sie betonen die Bedeutung weiterer Forschung, um diese Dynamik besser zu verstehen und zu beurteilen, ob Regulierungsmaßnahmen erforderlich sind, um etwaige negative Folgen im Zusammenhang mit Hochfrequenzhandel abzumildern.
Die Vorlesung schließt mit einer Zusammenfassung der wichtigsten diskutierten Punkte, einschließlich der Vor- und möglichen Nachteile des Hochfrequenzhandels. Der Redner ermutigt das Publikum, sich weiterhin mit Forschungsarbeiten und wissenschaftlicher Literatur zu diesem Thema auseinanderzusetzen, um ein tieferes Verständnis der komplexen Dynamik zu erlangen, die auf modernen Finanzmärkten herrscht. Sie betonen, wie wichtig es ist, informiert zu bleiben und die Auswirkungen verschiedener Handelsstrategien und -technologien auf das Funktionieren und die Stabilität des Marktes kritisch zu analysieren.
Vorlesung 12, Teil 2: Hochfrequenzhandel (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Vorlesung 12, Teil 2: Hochfrequenzhandel (Mikrostruktur der Finanzmärkte)
Im Anschluss an die Pause konzentriert sich die Vorlesung auf die Gleichgewichtsanalyse eines Hochfrequenzhandelsmodells und untersucht die Existenz mehrerer Gleichgewichte, die aufgrund sich selbst erfüllender Erwartungen im Markt entstehen können. Der Referent erklärt, dass die Preisstrategie für den Händler auf der Grundlage der übrigen Strategien der Händler auf dem Markt formuliert wird.
Zur Auseinandersetzung mit der Problematik multipler Gleichgewichte führt der Dozent die Annahme ein, dass Fundamentaldaten eine bedeutendere Rolle spielen als private Bewertungen, diese jedoch nicht völlig in den Schatten stellen. Händler auf dem Markt ordnen den Wert des Vermögenswerts auf der Grundlage ihrer privaten Bewertungen und Nachrichten ein, was eine engere Auswahl an möglichen Fällen bietet und ihnen bei der Entscheidungsfindung hilft.
In der Vorlesung werden dann drei unterschiedliche Gleichgewichte unter bestimmten Bedingungen erörtert, die mit P1, P2 und P3 bezeichnet werden. Im Gleichgewicht P1 nehmen alle drei Arten von Händlern teil, indem sie den Vermögenswert mit einem engen Spread kaufen. In P2 kaufen schnelle Händler nur, wenn sie gute Nachrichten und hohe private Bewertungen haben, während langsame Händler weiterhin kaufen. P3 stellt ein Gleichgewicht dar, an dem nur schnelle Händler mit extremen Bewertungen teilnehmen, was zu einem größeren Spread führt und langsame Händler effektiv vom Markt ausschließt.
Der Redner betont, dass die Existenz dieser Gleichgewichte von verschiedenen Parameterwerten abhängt, einschließlich der Möglichkeit, dass ein Spread so weit wird, dass keine Geschäfte auf dem Markt stattfinden. Der Vortrag hebt hervor, dass P3 zwar immer existiert, die Existenz von P1 jedoch von der Anwesenheit einer bestimmten Schwelle informierter Händler abhängt. Es wurde festgestellt, dass P1 Pareto-dominant ist und im Vergleich zu P3 bessere Preise für alle Händler bietet. Folglich handeln uninformierte Händler bei diesem Modell nicht mehr mit Verlust, was den Handelsprozess strategischer und vorteilhafter für alle Teilnehmer macht.
Der Professor untersucht außerdem die Auswirkungen des P1-Gleichgewichts auf die Gewinne von schnellen und langsamen Händlern. Die Gewinne schneller Händler sinken, wenn mehr schnelle Wettbewerber auf den Markt kommen, was auf negative Auswirkungen des zunehmenden Wettbewerbs hindeutet. Auch langsame Händler erleben ein ähnliches Ergebnis, ihre Gewinne hängen jedoch von ihren privaten Bewertungen ab. In der Vorlesung wird hervorgehoben, dass das P1-Gleichgewicht nicht mehr existiert, wenn der Eigenkapitalpunkt Null überschreitet, was zu einem schlechteren Ergebnis für alle Marktteilnehmer führt, da es anderen eine Externalität auferlegt. Insgesamt sinken die Gewinne aller Händler mit steigendem Alpha-Wert.
Die Vorlesung führt eine differenziertere Lösung für die Tragödie der Commons ein, indem sie die Heterogenität zwischen Institutionen berücksichtigt. Das Modell geht davon aus, dass Institutionen unterschiedliche Typen haben, die ihre Größe und potenzielle Gewinne aus der Schnelligkeit bestimmen. Dies bedeutet, dass nicht alle Händler zwangsläufig schnell oder langsam werden, sondern dass es von der Größe ihrer Institution und der Anzahl der Märkte abhängt, an denen sie teilnehmen können.
Der Redner befasst sich mit dem Entscheidungsprozess von Institutionen bei der Entscheidung, schnell oder langsam zu werden, basierend auf dem erwarteten Gewinn aus der Schnelligkeit. Sie erklären, dass der Gewinn aus der Schnelligkeit auf allen Märkten gleich ist und ausschließlich vom Gesamtanteil der schnellen Institutionen abhängt. Nur Institutionen, die hinsichtlich ihrer Art einen bestimmten Grenzwert überschreiten, werden sich für eine Schnelligkeit entscheiden. In der Vorlesung wird außerdem erörtert, wie auf der Grundlage der angenommenen Verteilung die Verteilung der Händlertypen in einem bestimmten Markt einer gleichmäßigen Verteilung von 0 bis M folgt. Darüber hinaus wird der Alpha-Wert ermittelt, der die Wahrscheinlichkeit eines informierten Handels in jedem Markt darstellt.
Der Vortrag bezieht sich auf die Ergebnisse einer Forschungsarbeit zum Hochfrequenzhandel, die ein Gleichgewicht identifiziert, bei dem die Wahrscheinlichkeit, auf einen Händler zu stoßen, der groß genug ist, dass es sich lohnt, schnell zu werden, durch die Gleichverteilung bestimmt wird. Das Papier zeigt auch, dass die Kosten, schnell zu werden, dazu führen, dass weniger schnelle Händler auf dem Markt sind und dadurch das Alpha sinkt. Darüber hinaus präsentieren die Autoren ein Wohlfahrtsergebnis, das darauf hindeutet, dass Märkte ohne negative Selektion im Vergleich zu Märkten mit negativer Selektion mehr Wohlfahrt generieren. Der Redner interpretiert dies als Hinweis darauf, dass gut funktionierende Märkte im Gleichgewicht möglicherweise übermäßig viel Hochfrequenzhandel aufweisen, und schlägt vor, dass die Festlegung von Alpha auf Null der Wohlfahrtsmaximierung dienen würde.
Gegen Ende des Vortrags erwähnt der Referent einen Vorschlag, Batch-Auktionen alle 0,1 Sekunden durchzuführen, was die Händler nicht wesentlich verzögern würde, aber möglicherweise negative Auswirkungen auf Hochfrequenzhändler haben könnte. Sie kündigen an, dass sich die kommende Vorlesung detaillierter mit diesem Vorschlag befassen und empirische Daten zur Untermauerung liefern wird. Der Moderator nimmt die durch die Präsentation verursachte Verwirrung zur Kenntnis und bedankt sich beim Publikum für seine Aufmerksamkeit. Abschließend kündigt er an, dass der Übungskurs am Freitag stattfinden wird.
Im Anschluss an die Vorlesung geht der Vortragende auf die ausführlichere Erörterung des vorgeschlagenen Batch-Auktionssystems ein. Sie erklären, dass bei Batch-Auktionen eine Reihe von Aufträgen gruppiert und in einem bestimmten Zeitintervall, beispielsweise alle 0,1 Sekunden, ausgeführt werden. Auch wenn dieses System für die meisten Händler keine nennenswerten Verzögerungen verursacht, könnte es möglicherweise die Strategien und die Rentabilität von Hochfrequenzhändlern beeinträchtigen.
Der Moderator räumt ein, dass der Hochfrequenzhandel zu einem kontroversen Thema geworden ist und Bedenken hinsichtlich seiner Auswirkungen auf die Marktstabilität und -gerechtigkeit bestehen. Batch-Auktionen gelten als mögliche Lösung, um einige dieser Probleme durch die Einführung einer strukturierteren und kontrollierteren Handelsumgebung auszuräumen.
In der Vorlesung wird dann das Konzept der empirischen Daten vorgestellt, die in den folgenden Sitzungen vorgestellt werden, um die Machbarkeit und Wirksamkeit des vorgeschlagenen Batch-Auktionssystems zu untermauern. Der Referent betont die Bedeutung empirischer Beweise für das Verständnis der realen Auswirkungen von Marktstrukturen und Handelsstrategien.
Der Moderator entschuldigt sich noch einmal für etwaige Verwirrung, die während des Vortrags entstanden ist, und dankt dem Publikum für seine Geduld und sein Engagement. Sie schließen die Sitzung mit der Ankündigung ab, dass der Übungskurs, in dem die Schüler die besprochenen Konzepte weiter üben und anwenden können, am Freitag stattfinden wird.