강사는 강의 및 문제 세트에서 이전 문제를 다시 검토하여 연습 수업을 시작합니다. 그들은 특히 강의 7과 8의 실습이 다루어질 것이라고 언급하며, 이는 거래소에서 설정한 주문 흐름 결제 및 거래 비용에 중점을 둡니다. 강사는 학생들이 이러한 개념을 확실하게 이해하고 있는지 확인하기를 원합니다.
다음으로 강사는 팔러 모델의 거래 수수료 주제를 자세히 다루는 6장에서 실습 5로 초점을 이동합니다. 이 문제는 시장 및 지정가 주문에 대해 거래 플랫폼에서 부과하는 다양한 수수료와 이러한 수수료가 거래 결정에 미치는 영향을 살펴봅니다. 강사는 거래 플랫폼에서 부과하는 수수료가 거래자의 선택과 시장 역학에 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문에 더 나은 기능의 시장을 설계하는 데 있어 이 문제의 중요성을 강조합니다.
약간의 맥락을 제공하기 위해 강사는 거래소가 거래당 받는 총 수익에 대해 설명합니다. 이는 시장 주문과 지정가 주문 모두에서 수집된 수수료에서 파생됩니다. 그들은 모델이 알려진 가치와 고정 입찰 및 요청 가격을 가진 하나의 자산이 있다고 가정한다고 언급합니다. 거래자는 매수 및 매도 주문과 시장 및 지정가 주문 중에서 선택할 수 있습니다. Y로 표시된 개인 평가는 거래자 간에 균일하게 분산되고 독립적인 것으로 가정합니다. 특히 개인 정보는 거래 결정에 영향을 미치지 않습니다. 매수 또는 매도할 시장가 주문의 확률은 각각 P 아래 첨자 M 위 첨자 B 또는 S로 표시됩니다.
강사는 금융 시장 미세 구조의 교과서 모델에 특정 단순화 및 추가를 수행했음을 인정합니다. 그들은 사적 평가의 분포를 풍부하게 하고 이분법적 사적 제휴(마이너스 y 또는 플러스 y)의 개념을 도입했습니다. 또한 그들은 시장 주문이 이전에 제출된 지정가 주문에 대해서만 거래될 수 있다고 가정합니다. 교과서 모델은 지정가 주문서가 비어 있으면 시장 조성자가 항상 동일한 가격으로 거래를 채울 것이라고 가정하지 않기 때문에 시청자가 입찰을 계산하고 균형에서 견적을 요청하는 방법에 대해 생각하도록 권장합니다.
앞으로 강사는 금융 시장의 미세 구조에서 좋은 입찰 및 매도 가격을 달성하는 목표를 설명합니다. 그들은 거래 수수료를 고려하지 않는 기본 교과서 모델로 시작하여 트레이더가 시장 주문과 지정가 주문 사이에 무관심하게 만드는 호가를 찾는 것을 목표로 합니다. 연사는 시장가와 지정가 주문 모두에서 높은 평가를 받는 바이사이드 트레이더의 잠재적인 이익을 설명합니다. 거래자의 목표는 거래를 통해 이익을 극대화하는 것이며, 이 이익 극대화에서 무관심 상태가 발생합니다.
제한 주문을 제출하는 개념이 도입되어 더 나은 가격으로 이어질 수 있지만 실행 위험도 있습니다. 강사는 모델의 매개변수인 Vml의 고정값이 주어졌을 때 A와 B의 저속한 조건을 동일시하는 조건을 식별하는 데 중점을 두고 정지된 평형을 찾는 목적에 대해 논의합니다. 그런 다음 토론은 다음 거래자가 시장 주문과 지정가 주문 중에서 선택하는 방법으로 이동합니다. 균형 상태에서 거래자가 시장 주문을 사용할 수 있는 경우 시간 t + 1에서 지정가 주문을 제출하는 것은 결코 최적이 아닙니다. 다른 선택을 하면 모순이 생기기 때문에 이 동작이 유일하게 가능한 균형입니다.
연사는 금융 시장 미시 구조에서 시장과 지정가 주문 사이의 균형과 가격 발견 메커니즘을 결정하는 과정을 설명합니다. 그들은 한 거래자가 약간 더 낮은 가격(엡실론)으로 매수 주문을 제출하기로 선택하면 더 이상 시장 주문과 지정가 주문 사이에 무관심하지 않다고 설명합니다. 그런 다음 다른 거래자가 약간 더 나은 가격을 제시할 수 있습니다. 한 거래자는 가능한 경우 항상 지정가 주문에 대해 거래해야 하며 판매자도 유사한 무관심 조건을 충족해야 한다는 결론을 내립니다. 연사는 스프레드와 매수-매도 가격이 이러한 무관심과 균일한 평가 분포를 조건으로 하는 트레이더의 사소하지 않은 행동을 기반으로 결정될 수 있다고 말합니다.
강사는 금융 시장 미세 구조의 매수-매도 스프레드가 지정가 주문 비용(FL(o)로 표시) 대 시장 주문 비용(F(m)으로 표시)에 의해 어떻게 영향을 받는지 자세히 설명합니다. 목표는 모든 트레이더가 시장 주문과 제한 주문 사이에 무관심하도록 하는 것입니다. 지정가 주문의 비용이 증가하면 트레이더에게 덜 매력적이게 되고 결과적으로 지정가 주문을 더 매력적으로 만들기 위해 매수-매도 스프레드가 증가합니다. 반대로 시장가 주문 수수료가 증가하면 지정가 주문이 더 매력적이 되고 매수-매도 스프레드가 감소하여 트레이더 선호도의 균형을 회복해야 합니다. 강사는 거래 플랫폼이 마이너스 수수료로 지정가 주문을, 플러스 수수료로 시장가 주문에 보조금을 지급할 수 있으며, 이는 지정가 주문을 더욱 매력적으로 만들어 스프레드를 좁히는 데 도움이 될 수 있다고 언급합니다.
네거티브 지정가 주문 및 교차 보조금 지정가 주문과 시장가 주문이 거래 비용에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 이러한 관행은 스프레드를 좁힐 수 있지만 트레이더가 시장 구매 주문에 대해 지불하는 실제 금액이 v + 1/3l + f로 제공되기 때문에 반드시 거래 비용을 줄이는 것은 아닙니다. 그러나 이러한 관행은 여전히 복지 향상으로 간주됩니다. 그런 다음 논의는 주문 흐름에 대한 지불로 이동하고 순박한 투자자에서 딜러로 전달되는 주문 흐름의 결과를 탐구합니다. 현실 세계에서 일반적으로 관찰되는 이 관행은 유가 증권이 높은 비율을 지불하는지 낮은 비율을 지불하는지를 결정할 때 근본적인 가치를 고려하게 합니다.
다음으로 동영상은 한 명의 투자자가 진정한 기본 가치를 알지 못한 채 자산을 무작위로 사고 파는 모델을 소개합니다. 투자자가 개인 투자자 또는 기관 투자자일 가능성이 고려됩니다. 기관 투자자는 정보가 있는 사람과 정보가 없는 사람으로 더 분류되며 세 명의 딜러가 정보 이점 없이 시장에 참여합니다. 이 모델은 서로 경쟁하는 브로커와 딜러 간의 주문 흐름에 대해 지불하지 않는다고 가정합니다. 중개인은 주문에 가장 적합한 가격을 제시하는 딜러 중 무작위로 한 딜러를 선택합니다. 목표는 Glosten-Milgrom 모델을 연상시키는 딜러가 게시한 입찰 및 요청 시세를 계산하는 것입니다.
Milgrom 모델은 정보에 입각한 거래자가 내린 조건부 주문의 예상 가치를 결정하는 데 적용됩니다. 소수의 딜러가 존재하고 담합의 가능성이 있음에도 불구하고 시장 지배력이 관찰되지 않습니다. 딜러는 베르트랑 경쟁의 대상이 되어 과점 체제에 놓이게 됩니다. S 가격의 공식은 정보가 있는 기관 투자자 또는 정보가 없는 기관 투자자로부터 매수 주문을 받을 확률을 사용하여 도출됩니다. 마지막으로 S 가격과 동일한 입찰 가격에 대한 공식을 얻습니다.
딜러 1이 브로커와의 주문 흐름 조정을 위해 지불하는 과잉 지불 영역의 개념이 도입되었습니다. 이 배열에서 브로커는 소매 투자자의 모든 주문을 다른 두 딜러가 설정한 최상의 가격으로 이러한 주문을 실행하는 데 동의하는 딜러 1에게 전달합니다. 브로커는 라우터 역할을 하며 주문을 전달할 딜러를 결정합니다. 딜러 2와 3이 게시한 호가를 추론하면 주문 흐름에 대한 지불이 없을 때보다 이 경우 호가 스프레드가 더 높다는 것을 알 수 있습니다. 거래자가 정보를 받을 확률은 S 가격을 얻기 위해 결정됩니다. 주문 흐름에 대한 지불이 있을 때 입찰-매도 스프레드가 더 높다는 점에 유의하십시오. 마지막으로 P의 가능한 가장 큰 값이 계산됩니다.
강사는 딜러 1에 대해 가능한 가장 큰 P 값을 결정하는 방법과 딜러 1이 P를 기꺼이 지불하는 데 필요한 조건을 설명합니다. 딜러 1의 이익이 음수가 아니어야 하며 각 주문의 이익은 다음과 같을 수 있습니다. 딜러 1이 받은 모든 주문에서 알파 시그마를 받는 파트 B의 균형에서 파생됩니다. 주문 흐름에 대한 지불의 개념이 논의되고 그것이 투자자에게 이익이 되는지 손해가 되는지에 대한 질문이 제기됩니다. 답은 분명해졌습니다. 모든 투자자는 결국 새롭고 더 나쁜 가격에 거래하게 되어 불리한 결과를 얻게 됩니다.
비디오는 주문 흐름에 대한 지불이 투자자에게 어떤 영향을 미치는지 설명하면서 끝납니다. 스프레드가 넓어져 투자자에게 불리한 반면 딜러 1과 브로커는 이익을 얻습니다. 브로커가 잉여금의 일부를받는 것으로 추정됩니다. 그러나 브로커가 경쟁력을 갖추면 투자자, 특히 개인 투자자보다 협상력이 높은 기관 투자자에게 이익이 넘어갈 수 있습니다. 비디오는 궁극적으로 주문 흐름에 대한 지불이 투자자를 희생시키면서 딜러와 중개인이 번창할 수 있음을 시사합니다.
00:00:00 강사는 강의 및 문제 세트에서 이전 문제를 다시 검토하여 연습 수업을 시작합니다. 특히 강의 7과 8의 두 가지 실습을 다루며, 주문 흐름 지불 및 거래소에서 설정한 거래 비용을 다룹니다. 그런 다음 강사는 응접실 모델의 거래 수수료와 관련된 6장의 실습 5에 초점을 맞춥니다. 이 문제는 시장 대 지정가 주문에 대해 거래 플랫폼에서 부과하는 다양한 수수료와 거래 결정에 대한 영향을 해결합니다. 강사는 문제의 특정 측면을 명확히 하고 더 잘 작동하는 시장을 설계하는 데 있어 그 중요성을 강조합니다.
00:05:00 강사는 거래소가 거래당 받는 총 수익에 대해 설명합니다. 이는 시장 주문과 지정가 주문 모두에서 징수된 수수료에서 나옵니다. 이 모델은 알려진 가치와 외부적으로 고정된 매수 및 매도 가격을 가진 하나의 자산이 있다고 가정합니다. 거래자는 구매 및 판매와 제한 및 시장 주문 중에서 선택합니다. Y로 표시된 그들의 사적 평가는 거래자 간에 균일하게 분산되고 독립적입니다. 특히 이 개인 정보는 거래 결정에 영향을 미치지 않습니다. 매수 또는 매도할 시장가 주문의 확률은 각각 P 아래 첨자 M 위 첨자 B 또는 S로 표시됩니다.
00:10:00 강사는 금융 시장 미세 구조의 교과서 모델에 일부 단순화 및 추가를 수행했다고 설명합니다. 그들은 사적 평가의 분포를 풍부하게 하고 사적 소속이 이진법(마이너스 y 또는 플러스 y)이라고 가정했습니다. 그들은 또한 시장 주문이 이전에 제출된 지정가 주문에 대해서만 거래될 수 있다고 가정합니다. 그들은 입찰가를 계산하고 균형 잡힌 견적을 요청하지만 강사는 시청자에게 질문을 제시하고 계산 방법을 생각하도록 권장합니다. 그들은 교과서 모델이 지정가 주문장이 비어 있는 경우 시장 조성자가 항상 동일한 가격으로 거래를 채울 것이라는 가정을 하지 않는다는 점을 명확히 합니다.
00:15:00 연사는 금융 시장의 미세 구조에 대해 좋은 입찰가를 얻고 가격을 묻는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 거래 수수료가 없는 기본 교과서 모델로 시작하여 트레이더가 시장과 지정가 주문 사이에 무관심하게 만드는 호가를 목표로 합니다. 트레이더는 시장가 주문과 지정가 주문을 모두 사용할 수 있어야 하며, 화자는 마케팅 및 지정가 주문에서 높은 평가를 받는 바이사이드 트레이더의 가능한 이익을 보여줍니다. 거래자는 거래를 통해 이익을 극대화해야 하며 무관심은 이익 극대화에서 비롯됩니다.
00:20:00 리미터를 제출하는 개념에 대해 논의합니다. 이는 더 나은 가격을 초래할 수 있지만 실행 위험도 있습니다. 정적 평형을 찾는 목표는 모델의 매개변수인 V ml 의 고정된 값이 주어지면 A와 B에 대한 저속한 조건과 같은 조건을 찾는 데 중점을 두고 설명됩니다. 그런 다음 논의는 다음 거래자가 시장 주문과 제한 주문 중에서 선택하는 방법으로 바뀌며, 균형 상태에서 거래자가 시장 주문을 사용할 수 있는 경우 제한 주문을 제출하는 t +1이 될 수 없습니다. 이것이 유일한 가능한 평형 행동입니다. 그렇지 않으면 모순이 발생합니다.
00:25:00 연사는 금융 시장의 미시 구조에서 마케팅과 제한 주문 간의 균형을 결정하고 가격 발견 프로세스를 찾는 방법을 설명합니다. 그들은 한 거래자가 엡실론보다 약간 낮은 가격으로 매수 주문을 제출하기로 선택하면 더 이상 시장 또는 지정가 주문 제출 사이에 무관심하지 않으며 다른 거래자가 그들에게 약간 더 나은 가격을 제시할 수 있다고 설명합니다. 그들은 한 명의 거래자가 가능한 경우 항상 지정가 주문에 대해 거래해야 하며 유사한 무관심 조건이 판매자에 의해 충족되어야 한다고 결론을 내립니다. 그런 다음 연사는 스프레드와 매수-매도 가격이 이러한 무관심과 균일한 평가 분포에 조건부로 거래자의 사소한 행동을 통해 결정될 수 있음을 발견합니다.
00:30:00 강사는 F(m)로 표시되는 시장 주문 비용과 FL(o)로 표시되는 지정가 주문 비용이 금융 시장 미세 구조에서 어떻게 영향을 받는지 설명합니다. 모든 트레이더는 시장가 주문과 지정가 주문 사이에 무관심해야 하므로 지정가 주문 비용이 증가하면 트레이더의 매력이 떨어지고, 지정가 주문을 더 매력적으로 만들기 위해서는 매수-매도 스프레드를 늘려야 합니다. 반대로 시장가 주문 수수료가 증가하면 지정가 주문이 더 매력적이 되고 매수-매도 스프레드가 감소하여 트레이더 선호도의 균형을 회복해야 합니다. 거래 플랫폼은 마이너스 수수료로 지정가 주문을, 플러스 수수료로 시장가 주문에 보조금을 지급할 수 있습니다. 이는 지정가 주문을 더욱 매력적으로 만들어 스프레드를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
00:35:00 연사는 음수 지정가 주문 및 시장 주문과 함께 교차 보조 지정가 주문이 거래 비용에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 명목상 스프레드를 좁히는 동안 거래자가 시장 매수 주문에 대해 지불하는 실제 금액이 v + 1/3l + f로 주어지기 때문에 반드시 거래 비용을 줄이는 것은 아닙니다. 그러나 여전히 복지 향상 관행으로 간주됩니다. 계속해서 연사는 주문 흐름에 대한 지불에 대해 이야기하고 순박한 투자자에서 딜러로 전달되는 주문 흐름의 결과를 탐구합니다. 이것은 현실 세계에서 널리 퍼진 관행이며 연사는 증권이 높은 비율을 지불하는지 낮은 비율을 지불하는지를 결정할 때 근본적인 가치를 고려해야 한다고 지적합니다.
00:40:00 이 비디오는 개인 투자자 또는 기관 투자자일 확률을 기반으로 실제 근본적인 가치에 대한 지식 없이 자산을 무작위로 사고 파는 한 명의 투자자가 있는 모델을 소개합니다. 기관 투자자는 정보가 있는 사람과 정보가 없는 사람으로 더 나뉘며, 시장에는 정보적 이점이 없는 세 명의 딜러도 있습니다. 이 모델은 서로 경쟁하는 브로커와 딜러 간의 주문 흐름에 대해 지불이 없다고 가정하고 브로커는 주문에 대해 가장 좋은 가격을 게시한 딜러 중에서 임의로 한 딜러를 선택합니다. 목표는 Glosten-Milgrom 모델을 연상시키는 모델에서 딜러가 게시한 입찰 및 요청 시세를 계산하는 것입니다.
00:45:00 Milgram 모델은 정보가 풍부한 거래자가 내는 조건부 주문에 대한 예상 값을 결정하는 데 적용됩니다. 딜러가 적고 담합 가능성이 있음에도 불구하고 여전히 Bertrand 경쟁에 노출되어 있고 가격 경쟁으로 인해 과점 상태에 있기 때문에 시장 지배력이 관찰되지 않습니다. S 가격의 공식은 정보가 있는 기관 투자자 또는 정보가 없는 기관 투자자로부터 매수 주문을 받을 확률을 사용하여 도출됩니다. 마지막으로 S 가격과 동일한 비트 가격에 대한 공식을 구합니다.
00:50:00 딜러 1이 브로커가 딜러 1에게 소매 투자자의 모든 주문을 제공하는 주문 흐름 배열에 대한 지불을 가정하고 딜러가 이러한 주문을 실행하는 데 동의하는 오버플로 지불 영역의 개념이 도입되었습니다. 나머지 두 딜러가 설정한 최적의 가격입니다. 브로커는 라우터 역할을 하며 누구에게 주문을 전달할지 결정합니다. 딜러 2와 3이 게시한 호가를 추론해 보면 주문 흐름에 대한 지불이 없을 때보다 이 경우 호가 스프레드가 더 높다는 것을 알 수 있습니다. 거래자가 정보를 받을 확률은 s 가격을 얻기 위해 결정됩니다. 이 경우 주문 흐름에 대한 지불이 없을 때보다 입찰-매도 스프레드가 더 높습니다. 마지막으로 P의 가능한 가장 큰 값이 계산됩니다.
00:55:00 강사는 딜러 1에 대해 P의 가능한 가장 큰 값을 찾는 방법과 딜러 1이 P에 기꺼이 지불하는 데 필요한 조건을 설명합니다. 딜러 1의 이익은 음수가 아니어야 하며 각각의 이익은 주문은 받은 모든 주문에서 알파 시그마를 받는 것과 관련된 파트 B의 균형에서 파생될 수 있습니다. 그런 다음 주문 흐름에 대한 지불이 논의되고 그것이 투자자에게 유익한지 해로운지에 대한 질문이 제기됩니다. 대답은 분명합니다. 모든 투자자는 새롭고 더 나쁜 가격으로 거래하게 되고 결과적으로 더 나쁜 결과를 낳게 됩니다.
01:00:00 비디오는 주문 흐름에 대한 지불이 투자자에게 어떤 영향을 미치는지 설명합니다. 스프레드가 넓어져 투자자에게 불리한 반면 딜러 1과 브로커는 이익을 얻습니다. 중개인은 아마도 잉여금의 일부를 받을 것입니다. 그러나 브로커가 경쟁력을 갖추면 투자자, 특히 개인 투자자보다 협상력이 높은 기관 투자자에게 이익이 이전될 수 있습니다. 비디오는 주문 흐름에 대한 지불을 통해 딜러와 브로커가 투자자를 희생시키면서 증식할 수 있다고 결론지었습니다.
Exercise class 4, part 1Financial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www.youtube.com/pla...
이전 강의에서 강사는 Kyle의 모델과 Stoll 모델을 결합한 복잡한 문제에 대해 논의하고 평균 분산 선호도가 있는 위험 회피 딜러를 소개했습니다. 목표는 정보에 입각한 거래자의 주문 규모가 기본 가치의 선형 함수이고 딜러가 선형 일정에 따라 가격을 설정하는 선형 균형을 찾는 것이었습니다. 그러나 강사는 코스 웹 사이트에서 이미 사용할 수 있기 때문에 이 비디오에서 전체 솔루션을 거치지 않을 것이라고 언급합니다.
강사는 학생들이 실습에서 어려움을 겪을 수 있는 두 가지 어려운 측면을 다룹니다. 문제의 파트 A에서는 관찰된 총 주문 흐름 대기열을 기반으로 회사 V의 조건부 기대값과 분산을 찾아야 합니다. 여기에는 대기열에 대한 정보가 주어진 V의 예상 값과 가변성을 계산하는 작업이 포함됩니다. 반면 파트 C는 위험 회피와 딜러 의사 결정이 있는 Stoll 모델의 핵심으로 간주됩니다. 실제로는 주문 흐름에 따라 가격 일정을 결정하지만 주어진 가격을 받는 딜러가 포함됩니다. 강사는 이 논리의 불일치와 딜러가 고정 가격으로 공급할 의향이 있는 양을 결정하는 방법을 설명합니다.
비디오는 금융 시장의 미시 구조에서 딜러에 대한 위험 회피 효과에 대해 자세히 설명합니다. 딜러가 위험을 회피하고 오목한 효용을 가지면 거래 단위당 이익에 대한 무관심 개념이 더 이상 적용되지 않습니다. 각 딜러는 거래당 이익이 양수이든 음수이든 상관없이 제한된 양의 위험한 자산만 구매할 의향이 있습니다. 위험을 회피하는 딜러는 구매량을 늘리면 전체 포지션의 위험도 증가하여 미래 부의 변동이 커지기 때문에 크고 위험한 포지션을 취하는 것을 피합니다. 결과적으로 딜러가 주어진 가격에 대해 사거나 팔려는 최대 금액을 결정해야 합니다. 이 결정은 금융 시장에서 P의 공급 곡선 Q와 Q의 가격 일정 P를 발생시킵니다.
강사는 최적의 공급량을 결정하기 위해 딜러의 효용 함수를 활용하는 방법을 설명합니다. 여기서 Y는 딜러가 거래하고자 하는 금액을 나타내는 P의 Y 방정식으로 이어집니다. 딜러의 경쟁적 특성을 강조하고 최대화 문제를 해결하는 과정을 설명합니다. 강사는 또한 문제의 대수적 측면을 다룬 다음 RLS 방정식을 사용하여 주어진 Q에서 V의 조건부 분포를 찾아야 하는 파트 A로 돌아갑니다. RLS(recursive least squares)의 결론은 X에 대한 정보를 기반으로 Y를 추정하는 데 사용됩니다.
Q에 대한 조건부 V의 분포 유도가 설명되며 강사는 베이즈 규칙을 사용하여 계산할 수 있는 확률 밀도 함수(PDF)로 설명된다고 언급합니다. 강사는 제시된 공식이 슬라이드에 표시되지 않았으며 Q의 기대값을 추적하고 B의 기대값을 계산하는 것의 중요성을 강조합니다. 특히 정확한 암소 모델의 경우 지루한 방법입니다.
발표자는 공식의 분자에 나타나는 특정 D와 Q를 관찰할 공동 확률과 분모에 있는 Q의 특정 구현을 관찰할 확률을 찾는 방법에 대해 더 논의합니다. 결합 확률은 U와 V가 독립 변수이기 때문에 두 독립 PDF의 곱으로 분해될 수 있습니다. 이 부분을 건너뛰는 데 관심이 없는 사람들을 위한 제안과 함께 이 공식의 파생에 대해 설명합니다.
정규분포의 특성에 대해 논의하고 무조건적 기대치와 분산을 기반으로 V와 U의 누적 분포 함수(CDF)를 도출합니다. V와 U에 대한 결합 PDF는 정규 분포의 속성과 변수 간의 독립성을 호출하여 결정됩니다. 베타 V 빼기 X0 및 U의 합은 정규 분포인 것으로 밝혀졌으며, 그 수학적 기대치와 분산은 혼합물 방법을 사용하여 계산할 수 있습니다. 그러나 이것을 계산하는 더 짧은 방법은 정규 분포와 독립성의 속성을 직접 사용하는 것입니다.
화자는 Q가 베타 곱하기 V 빼기 X0 더하기 U 평균의 형식을 갖는다고 가정하여 Q의 조건부 확률 분포를 얻는 방법을 설명합니다. Q의 분산은 베타 제곱 곱하기 V의 분산 더하기 분산으로 도출됩니다. 이러한 결과를 사용하여 화자는 정규 분포의 PDF와 결합 PDF를 결합하여 Q의 F에 대한 표현을 제공합니다. 결과 표현이 복잡하긴 하지만 모든 항을 모아서 합산하면 간단해질 수 있습니다. 발표자는 이 분포가 아직 그다지 유익하지 못하여 Q가 정규 분포인지 여부를 확인하고 평균과 분산을 결정하기 어렵다는 점을 인정합니다.
앞으로 화자는 X의 형태를 정상으로 간주하고 특정 분수를 확인하기 위해 V를 완전한 제곱으로 다시 작성하여 평균과 분산을 찾는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 차이를 하나의 분수로 단순화하고 이 분수가 실제로 신호에 대한 조건의 분산으로 작동한다는 것을 확인합니다.
마지막으로 강사는 대수적 조작을 통해 조건부 대기열의 조건부 기대값을 찾는 방법을 설명합니다. 그것들은 큰 항을 뮤라고 하는 2V로 나타내고 전체 제곱은 V 빼기 뮤 제곱을 시그마 제곱으로 나눈 값으로 나타냅니다. 이 단순화는 평균을 찾는 데 도움이 됩니다. 강사는 강의 9와 10에서 더 많은 문제가 다루어질 것이며 유동성의 가치와 시장의 공개 정보에 초점을 맞추고 고주파 거래에 대한 지속적인 논의가 있을 것이라고 언급하며 결론을 내립니다.
00:00:00 강사는 Kyle의 모델과 Stoll 모델을 결합하고 평균 분산 선호도가 있는 위험 회피 딜러를 추가한 이전 강의의 어려운 문제에 대해 논의합니다. 목표는 정보에 입각한 거래자의 주문 규모가 기본 가치의 선형 함수이고 딜러가 선형 일정에 따라 가격을 설정하는 선형 균형을 찾는 것이었습니다. 강사는 코스 웹 사이트에 이미 게시되어 있기 때문에 이 비디오에서 전체 솔루션을 거치지 않을 것이라고 설명합니다.
00:05:00 강사는 연습에서 학생들이 어려움을 겪을 수 있는 두 가지 측면을 다루고 있습니다. 파트 A는 관찰된 총 주문 흐름 대기열을 기반으로 회사 V의 조건부 기대값과 분산을 찾아야 합니다. 파트 C는 위험 회피와 딜러 의사 결정이 포함된 Stoll 모델의 핵심입니다. 실제로는 주문 흐름에 따라 가격 일정을 결정하지만 주어진 가격을 받는 딜러가 포함됩니다. 강사는 논리의 불일치와 딜러가 고정 가격으로 공급할 의향이 있는 양을 결정하는 방법을 설명합니다.
00:10:00 비디오는 금융 시장의 미세 구조에서 딜러에 대한 위험 회피 효과에 대해 설명합니다. 거래 단위당 이익에 대한 무관심 개념은 딜러가 위험을 회피하고 오목한 효용을 가질 때 더 이상 적용할 수 없습니다. 각 딜러는 거래당 이익이 엄격하게 양수 또는 음수일지라도 제한된 양의 위험한 자산만 구매할 의향이 있습니다. 위험을 회피하는 딜러는 규모가 크고 위험한 포지션을 취하지 않을 것입니다. 더 많이 매수할수록 총 포지션이 더 위험해지고 미래 부의 변동이 더 커지기 때문입니다. 결과적으로 주어진 가격에 대해 딜러가 사거나 팔려는 최대 금액을 결정하는 것이 필요합니다. 이 결정은 금융 시장에서 P의 공급 곡선 Q와 Q의 예정 가격 P를 산출합니다.
00:15:00 연사는 딜러의 효용 함수를 사용하여 최적의 공급량을 결정하고 P의 Y 방정식을 얻는 방법을 설명합니다. 여기서 Y는 딜러가 거래하려는 금액입니다. 딜러의 경쟁적 특성을 강조하고 최대화 문제를 해결하는 과정을 설명합니다. 화자는 또한 문제의 대수적 부분을 다루고 파트 A로 다시 이동합니다. 여기서 Q에 대한 조건부 V의 조건부 분포는 RLS 방정식을 사용하여 찾아야 합니다. RLS의 결론은 X에 대한 정보가 주어지면 Y를 추정하는 데 사용됩니다.
00:20:00 강사가 확률 밀도 함수를 사용하여 Q에 대한 조건부 V의 분포를 유도하는 방법을 설명합니다. 강사는 분포가 베이즈 규칙을 사용하여 계산할 수 있는 PDF로 설명되어 있다고 말합니다. 그들은 또한 제시된 공식이 슬라이드의 어느 곳에도 표시되지 않으며 B의 기대값을 계산하는 것과 함께 Q의 기대값을 추적해야 한다는 점을 강조합니다. 또한 이 표현식을 도출하는 빠르고 빠른 방법과 정확한 암소 모델에 대해 명시적으로 길고 지루한 방법입니다.
00:25:00 화자는 공식의 분자에서 특정 D와 Q를 관측할 공동 확률과 분모에서 Q의 특정 구현을 관측할 확률을 찾는 방법에 대해 논의합니다. 결합 확률은 U와 V가 독립 변수이기 때문에 두 독립 PDF의 곱으로 분해될 수 있습니다. 떠나는 데 관심이 없는 사람들을 위한 제안과 함께 이 공식의 파생이 설명됩니다.
00:30:00 정규 분포의 PDF에 대해 논의하고 무조건적인 기대와 분산을 기반으로 V와 U의 CDF를 도출합니다. V와 U에 대한 결합 PDF는 정규 분포의 속성을 독립적으로 호출하여 결정됩니다. 베타 V - X0 및 U의 합은 정규 분포를 따르는 것으로 확인되며, 이 합의 수학적 기대값과 분산은 혼합 방법을 사용하여 계산할 수 있습니다. 그러나 이것을 계산하는 더 짧은 방법은 단순히 정규 분포와 독립성의 속성을 사용하는 것입니다.
00:35:00 화자는 우리가 V를 알고 있고 Q가 베타 곱하기 V nu 빼기 x0 더하기 U 평균의 형식을 갖는다고 가정할 때 Q의 조건부 확률 분포를 얻는 방법을 설명합니다. Q의 분산 는 베타 제곱 곱하기 V의 분산과 U의 분산으로 파생됩니다. 이러한 결과를 사용하여 화자는 정규 분포의 PDF와 결합 PDF를 결합하여 Q의 F에 대한 표현을 제공합니다. 결과 표현은 복잡하지만 모든 항을 모아서 더하면 간단하게 표현할 수 있습니다. 화자는 이 분포가 아직 잘 알려지지 않았으며 Q가 정상인지 여부와 그 평균과 분산이 무엇인지 확인하기 어렵다고 지적합니다.
00:40:00 발표자는 X가 정상인 형태로 주어진 평균과 분산을 찾는 방법과 특정 분수가 작동하는지 확인하기 위해 V를 전체 제곱으로 쓰는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 차이를 하나의 분수로 단순화하고 이 분수가 실제로 신호에 대한 조건의 분산으로 작동한다는 것을 확인합니다.
00:45:00 강사는 몇 가지 대수적 조작을 통해 조건부 대기열의 조건 기대치를 찾는 방법에 대해 이야기합니다. 거대한 용어 2V를 mu로 표시하고 전체 제곱을 V 빼기 mu 제곱을 시그마 제곱으로 나눈 값으로 표시합니다. 이것은 표현을 단순화하고 평균을 찾는 방법입니다. 강사는 또한 유동성의 가치와 시장의 공공 정보에 대한 강의 9와 10에서 다루어야 할 더 많은 문제가 있을 것이라고 언급하고 고주파 거래에 대해 계속 이야기합니다.
Exercise Class 4, part 2Financial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www.youtube.com/pla...
강의에서 연사는 초단타매매(HFT)가 시장에 미치는 영향과 공공 정보 문제에 대해 논의합니다. 시장에서 HFT의 존재는 더 많은 정보를 가진 트레이더를 갖는 것과 유사하게 트레이더 간에 정보의 불균형을 만듭니다. 이 정보 비대칭성은 유동성을 해치고 스프레드를 넓히며 반드시 더 나은 가격 발견으로 이어지지는 않습니다. HFT는 이점을 얻기 위해 낭비적인 투자를 하는 군비 경쟁으로 볼 수 있습니다. 그러나 모두가 빨라지면 모든 사람이 속도를 달성하기 위해 상당한 돈을 투자했다는 점을 제외하고는 모두가 느려지는 상황이 됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 화자는 지속적인 경매를 빈번한 일괄 경매로 대체할 것을 제안합니다. 그러나 HFT는 시간이 지나도 사라지지 않는 임의의 기회를 생성하며 이 접근 방식은 동일한 자산 간의 상관 관계를 촉진하지 못합니다. 더 많은 HFT 거래자가 있어도 HFT 문제는 새로운 경매 시스템을 구현하는 것만으로는 해결되지 않습니다.
다음으로 발표자는 S&P 500 현물 및 선물 계약과 관련된 가격 효율성에 대해 논의합니다. 이 자산은 둘 다 S&P 500을 추적하기 때문에 상관 관계가 있지만 선물 계약은 단기적이며 일주일에 S&P 500의 예상 가치를 반영합니다. 이론에 따르면 가격은 이러한 S&P 500 선물 계약에 대해 마팅게일이어야 하고 효율적이어야 합니다. 그러나 더 짧은 간격으로 가격 데이터를 조사하면 현물 가격과 선물 가격 간의 상관 관계가 줄어들기 시작합니다.
강의는 또한 가격 지수 간의 상관관계와 차익 거래 기회에 대한 영향을 탐구합니다. 두 가격 지수 사이의 상관관계는 시간 간격이 길어질수록 증가합니다. 그러나 시간 간격이 0으로 줄어들면 지수 간의 상관관계는 0이 됩니다. 즉, 밀리초 내에 거래할 수 있는 가장 빠른 거래자는 항상 차익 거래 기회에 액세스할 수 있습니다. 시간 경과에 따른 차익 거래당 중간 이익을 보여주는 그래프는 이러한 이익이 감소하지 않음을 보여줍니다. 강사는 두 가지 유형의 트레이더가 있는 간단한 모델을 제시합니다. 시간이 지남에 따라 무작위로 도착하는 "촉촉한" 트레이더와 차익 거래 기회에 액세스할 수 있는 고주파 트레이더입니다.
또한 교수는 시장에서 노이즈 트레이더와 고주파 트레이더의 역할에 대해 설명합니다. 노이즈 트레이더는 무작위로 도착하여 특정 의도 없이 주식 한 단위를 사고 팔려고 합니다. 고주파 거래자는 유동성 제공자 역할을 하며 그 중 한 명은 시장 조성자 역할을 하고 자산의 한 단위에 대한 시세를 게시합니다. 다른 고빈도 거래자들은 진부한 시세 저격수 역할을 하며 시장 조성자보다 먼저 공개 뉴스를 관찰하면 이러한 진부한 시세를 이용할 수 있습니다. 교수는 이 시나리오에서 마켓 메이커, 스나이퍼 및 비스나이퍼의 예상 흐름 이익을 계산합니다.
강의는 뉴스 도착의 경우 시장 조성자와 저격수를 위한 거래 기회와 이익에 대한 토론으로 계속됩니다. 마켓 메이커는 정보가 있는 투자자 및 정보가 없는 노이즈 트레이더와의 거래에서 이익을 얻을 수 있지만 다른 트레이더가 저격하면 손실을 입습니다. 스나이퍼는 람다 점프로 정의된 확률로 거래 기회를 가지며 J(점프)가 2의 s보다 크면 이 기회가 수익성이 있습니다. 초단타 거래자가 두 규칙을 채택하는 것 사이에 무관심한 상태를 유지하려면 시장 조성자의 예상 이익 저격수의 예상 이익과 같아야합니다.
그런 다음 화자는 거래의 균형 스프레드와 시장의 초단타 거래자 수에 영향을 받지 않는 방식으로 초점을 이동합니다. 즉, 초단타 거래자가 많다고 해서 반드시 스프레드, 유동성 또는 가격 축소 측면에서 시장이 개선되는 것은 아닙니다. 강의는 또한 지속적인 거래로 인한 시장 실패에 대한 잠재적 해결책으로 빈번한 일괄 경매 제안을 탐구합니다. 빈번한 일괄 경매에서 거래자는 대기 시간에 따라 다른 간격으로 주문을 제출할 수 있습니다. 정보가 없고 느린 거래자는 주문을 더 일찍 제출하는 반면, 정보가 있고 빠른 거래자는 나중에 제출할 수 있지만 더 큰 시간 간격으로 제출할 수 있습니다.
강의에서는 배치 경매 시스템을 구현하면 지연이 발생하는데, 이는 비대칭 정보의 가능성을 허용하기 때문에 비효율적일 수 있으므로 빠른 거래자가 이 시간 동안 도착하는 오래된 호가를 거래할 수 있도록 합니다. 그러나 지연 시간(tau)이 충분히 크면 정보 거래가 발생하는 간격의 상대적 길이가 충분히 작아 정보 거래의 문제를 완화하고 오래된 호가 저격을 줄일 수 있습니다. 이는 지속적인 시장에서 상대적으로 빈번한 일괄 경매로 전환하는 것이 초단타매매 거래자들 사이에서 대기 시간을 최소화하기 위한 경쟁을 해결하는 해결책이 될 수 있음을 시사합니다.
그런 다음 토론은 공개 정보가 시장에 미치는 영향으로 이동합니다. 강사는 대부분의 모델이 주로 비대칭 정보와 개인 신호의 영향에 초점을 맞추었지만 전반적인 변동성과 글로벌 불확실성이 가격과 무역에 미치는 영향은 덜 탐구되었음을 강조합니다. 경험적 현상을 설명하는 데 견인차를 얻은 고차적 믿음의 개념이 도입되었습니다. 강의는 고차원적 믿음의 렌즈를 통해 공시 이후 관찰되는 높은 거래량을 설명하려는 모델을 제시합니다.
다음으로, 게임 이론에서 2차 신념의 개념은 Lost Milgram 모델로 알려진 간단한 모델의 틀 내에서 탐구됩니다. 이 모델은 확률이 동일하고 독립적인 세타 1과 세타 2의 두 가지 구성 요소를 통합하고 집합적으로 자산의 가치를 결정합니다. 두 트레이더 모두 공개 신호 세타 1을 관찰하지만 정보를 얻은 트레이더만이 세타 2에 액세스할 수 있습니다. 공개 신호는 스프레드 측면에서 결과에 영향을 미치지만 중간 가격에는 영향을 미치지 않습니다. 2차 신념을 이해하는 것은 게임에서 플레이어 행동을 이해하는 데 매우 중요하지만, 대부분의 게임은 무한 루프와 관련된 복잡성과 불편함으로 인해 1차 신념을 1차 신념으로 축소합니다.
발표자는 정보가 풍부한 거래자만 사용할 수 있는 개인 신호인 세타 2가 모든 거래자가 액세스할 수 있는 공개 정보를 기반으로 예상되어야 한다고 설명합니다. 공개 정보에 액세스할 수 있는 딜러는 신호가 세타 1이고 노이즈 거래자로부터 주문이 온 경우 이 정보에 따른 기대값이 단순히 세타 1이라는 것을 알고 있습니다. 더 높거나 낮을 수 있는 입찰 가격도 동일한 정보에 의해 결정됩니다. 결과적으로 스프레드는 세타 1에 의존하지 않고 일정하게 유지됩니다. 이 폐쇄형 Milgram 모델에서 모든 에이전트는 공개 신호에 따라 자산 평가에 대한 의견을 동시에 업데이트하지만 실제 거래는 발생하지 않습니다. 이 모델은 모든 에이전트가 자산의 기본 가치만 고려하고 재판매를 포함하지 않는다고 가정합니다.
또한 강의에서는 서로 다른 거래 시간과 위치를 가진 2세대 트레이더를 포함하는 비대칭 정보로 거래하는 모델을 소개합니다. 런던의 단기 트레이더는 런던 거래일이 끝날 때 뉴욕 트레이더에게 자신의 포지션을 오프로드합니다. 런던 트레이더는 주로 뉴욕 트레이더에 대한 포지션의 재판매 가치에 초점을 맞추므로 뉴욕 트레이더가 자산 구매 시 포지션에 대해 얼마를 기꺼이 지불할 것인지에 대한 추측을 형성합니다. 연사는 더 정확한 공개 정보가 자산 가치에 관한 거래자들 사이의 불일치를 증가시킨다는 것을 보여줍니다. 이러한 불일치는 개인 정보를 기반으로 거래량과 다양한 신념을 생성합니다. 연사는 또한 통화 거래자가 안전한 통화로 현금을 보유하거나 동일한 통화로 빌린 돈을 상환함으로써 수행할 수 있는 포지션을 청산하는 방법에 관한 질문에 답합니다.
00:00:00 강사는 초단타매매(HFT)가 시장에 미치는 영향과 공공 정보 문제에 대해 논의합니다. 시장에서 HFT의 존재는 더 많은 정보를 가진 트레이더를 보유하고 유동성을 해치고 스프레드를 확대하며 반드시 더 나은 가격 발견으로 이어지지 않는 것과 마찬가지로 트레이더 간의 정보 비대칭으로 이어집니다. 초단타매매는 이익을 얻기 위해 투자를 아끼는 군비경쟁과 같지만, 모두가 빠를 때 모두가 느릴 때와 마찬가지입니다. 강사는 연속 경매를 빈번한 일괄 경매로 대체할 것을 제안하지만 HFT는 시간이 지나도 사라지지 않는 이러한 임의의 기회를 생성하고 더 많은 HFT 거래자가 있어도 동일한 자산 간의 상관 관계를 촉진하지 않으므로 HFT 문제가 해결되지 않습니다. 새로운 경매 시스템에 의해서만 가능합니다.
00:05:00 발표자는 가격 효율성과 이것이 S&P 500 현물 및 미래 계약과 어떻게 관련되는지에 대해 논의합니다. 이들 자산의 가격은 둘 다 S&P 500을 따르기 때문에 상관 관계가 있지만 선물 계약은 단기적이며 일주일에 S&P 500의 예상 가치를 반영합니다. 가격은 마틴게일이며 이러한 S&P 500 선물 계약에 대해 효율적이어야 합니다. 거래일의 가격 데이터는 두 가격이 밀접하게 연관되어 있음을 보여주지만 더 짧은 간격으로 조사하면 둘 사이의 상관관계가 사라지기 시작합니다.
00:10:00 차익 거래 기회에 중점을 두고 가격 지수 간의 상관 관계를 논의합니다. 두 가격 지수 사이의 상관관계는 시간 간격에 따라 증가하지만 시간 간격이 0으로 줄어들면 상관관계는 항상 0이 됩니다. 시간이 지남에 따라 차익 거래당 평균 이익을 보여주는 그래프에서도 같은 점을 알 수 있습니다. 이 그래프는 감소하지 않습니다. 이 현상을 설명하는 간단한 모델도 제시되는데, 시장에는 두 가지 유형의 거래자, 즉 시간이 지남에 따라 무작위로 도착하는 촉촉한 거래자와 차익 거래 기회에 접근할 수 있는 고주파 거래자가 있습니다.
00:15:00 교수가 시장에서 노이즈 트레이더와 고주파 트레이더의 역할을 설명합니다. 노이즈 트레이더는 무작위로 도착하여 특정 의도 없이 주식 한 단위를 사고 팔고 싶어합니다. 반면 고주파 거래자는 유동성 공급자 역할을 하며 그 중 한 명이 자산 한 단위에 대한 시세를 게시하는 마켓 메이커 역할을 합니다. 다른 고빈도 거래자들은 진부한 시세 저격수 역할을 하며 시장 조성자보다 먼저 공개 뉴스를 관찰하면 이러한 진부한 시세를 저격할 수 있습니다. 교수는 이 시나리오에서 마켓 메이커, 스나이퍼 및 비스나이퍼의 예상 흐름 이익을 계산합니다.
00:20:00 강사는 뉴스가 도착한 경우 시장 조성자와 저격수에게 발생하는 다양한 거래 기회와 이익에 대해 논의합니다. 마켓 메이커는 정보가 풍부한 투자자, 정보가 없는 노이즈 트레이더와의 거래를 통해 이익을 얻고 다른 트레이더가 저격할 경우 손실을 입습니다. 반면 저격수는 람다 점프 확률로 거래를 하고 J가 2분의 s보다 크면 수익성 있는 거래 기회를 갖게 됩니다. 주파수 거래자는 두 규칙 중 하나를 채택하는 것 사이에 무관심을 유지합니다.
00:25:00 연사는 거래의 균형 스프레드와 시장의 고빈도 거래자 수에 영향을 받지 않는 방법에 대해 논의합니다. 이는 고주파 거래자를 더 많이 보유한다고 해서 스프레드가 변경되거나 유동성이 개선되거나 가격이 축소되지 않기 때문에 반드시 시장에 도움이 되는 것은 아니라는 의미입니다. 연사는 또한 지속적인 거래로 인한 이러한 시장 실패에 대응하기 위해 빈번한 일괄 경매 제안에 대해 이야기합니다. 이를 통해 거래자는 대기 시간에 따라 다른 간격으로 주문을 제출할 수 있습니다. 정보가 없고 느린 거래자는 나중에 제출할 수 있지만 더 큰 시간 간격으로 제출할 수 있는 정보가 있는 빠른 거래자보다 일찍 주문을 제출합니다.
00:30:00 발표자는 배치 경매 시스템으로 인한 지연이 이 시간 동안 도착하는 오래된 호가에서 빠른 거래자가 거래할 수 있는 비대칭 정보의 가능성을 허용하므로 비효율적일 수 있다고 설명합니다. 그러나 지연 시간(tau)이 충분히 크면 정보에 입각한 거래가 발생하는 간격의 상대적 길이가 정보에 입각한 거래 문제가 사라질 정도로 작아져 오래된 호가의 스나이핑이 줄어듭니다. 이는 지속적인 시장에서 상대적으로 빈번한 일괄 경매로 이동하는 것이 지연 시간을 최소화하기 위한 고주파 거래자의 경주에 대한 해결책이 될 수 있음을 의미합니다.
00:35:00 시장에 대한 공개 정보의 영향으로 초점이 이동합니다. 강사는 지금까지 본 대부분의 모델은 비대칭 정보와 사설 신호의 영향을 주로 살펴봤다고 설명한다. 그러나 글로벌 불확실성의 전반적인 변동성이 시장의 가격과 무역에 미치는 영향은 거의 검토되지 않았습니다. 그런 다음 강사는 이론적이지만 경험적 현상을 설명하는 데 견인차를 얻은 고차 신념의 개념을 소개합니다. 강의는 고차원적 신념을 통해 공시 이후 높은 거래량을 설명하려는 모델을 살펴본다.
00:40:00 게임 이론에서 2차 신념의 개념은 Lost Milgram 모델이라는 간단한 모델의 맥락에서 탐구됩니다. 이 모델은 자산의 가치를 형성하는 두 가지 구성 요소인 세타 1과 세타 2를 포함하며 둘 다 동등하고 독립적입니다. 두 거래자는 공개 신호 세타 1을 관찰하지만, 정보가 있는 거래자만이 세타 2를 관찰합니다. 공개 신호는 결과에 영향을 미치지만 중간 가격이 아닌 스프레드 측면에서만 영향을 미칩니다. 2차 신념의 개념은 게임에서 플레이어의 행동을 이해하는 데 중요하지만 무한 루프 작업의 복잡성과 불편함으로 인해 대부분의 게임에서 1차 신념으로 축소되는 경우가 많습니다.
00:45:00 연사는 정보가 있는 거래자만 수신하는 개인 신호인 theta 2가 거래자가 사용할 수 있는 공개 정보를 고려할 때 예상되어야 한다고 설명합니다. 딜러는 공개 정보에 액세스할 수 있으며 신호가 세타 1이고 노이즈 트레이더로부터 주문이 온 경우 딜러가 받는 이 정보에 대한 기대값 조건은 단지 세타 1이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 입찰가에도 동일하게 적용됩니다. , 이는 더 높거나 낮을 것이므로 스프레드는 세타 1에 의존하지 않으므로 일정합니다. 이 폐쇄형 Milgram 모델에서 시장의 모든 에이전트는 공개 신호에 따라 자산 평가에 대한 의견을 동시에 업데이트하지만 실제로 거래는 발생하지 않습니다. 이 모델은 모든 에이전트가 자산의 기본 가치에만 관심이 있고 재판매는 하지 않는다고 가정합니다.
00:50:00 발표자는 거래 시간과 위치가 다른 두 세대의 거래자가 있는 비대칭 정보를 사용한 거래 모델을 소개합니다. 런던의 단기 트레이더는 런던 거래일이 끝날 때 뉴욕 트레이더에게 자신의 포지션을 오프로드합니다. 런던 트레이더는 뉴욕 트레이더에 대한 자신의 포지션 재판매 가치에만 관심이 있으므로 뉴욕 트레이더가 자산을 구매할 때 자신의 포지션에 대해 얼마를 기꺼이 지불할 것인지에 대한 추측을 형성합니다. 발표자는 더 정확한 공개 정보가 자산 가치에 대한 거래자들 사이의 더 많은 불일치로 이어지고 개인 정보에 따라 거래량과 다양한 믿음을 생성한다는 것을 보여줍니다. 연사는 또한 통화 거래자가 안전한 통화로 현금을 보유하거나 같은 통화로 빌린 돈을 상환하여 수행할 수 있는 포지션을 청산하는 방법에 대한 질문에 답합니다.
Lecture 13, part 1: High-Frequency Trading; Public InformationFinancial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course...
강사는 I와 J라는 레이블이 지정된 두 거래자 그룹 간의 2차 믿음의 차이를 설명하는 간단한 예부터 시작하여 Contour 모델에 대해 자세히 설명합니다. 이 예에서 자산의 기본 가치에는 세타 I과 세타 I 및 세타 J. 그룹 I의 거래자는 세타 I에 대한 일부 정보를 가지고 있는 반면, 그룹 J의 거래자는 세타 J에 대한 신호를 가지고 있습니다. 그러나 공개된 신호는 없으며 상호 독립 및 제로 평균에 대한 가정이 이루어집니다. 결과적으로 거래자 I와 거래자 J는 서로의 세타에 대해 알지 못하므로 2차 믿음이 0이 됩니다.
앞으로 강의는 공개 정보의 영향을 탐구하고 총 세타에 대한 정보를 제공하는 공개 신호 Y의 존재를 가정합니다. 거래자 J의 자산 평가에 대한 거래자 I의 의견은 거래자 I의 개인 신호에 의존하지 않고 공개 신호 Y에 대한 두 거래자의 관찰을 기반으로 합니다. XI에서 2차 기대치가 감소하는 것으로 나타났습니다. 신호는 다른 플레이어의 자산 평가가 낮아진다는 것입니다. 이 결과는 동일한 개인 신호가 없는 다른 참가자가 자산을 덜 평가한다고 가정하고 높은 개인 신호와 자산의 긍정적인 평가를 가진 거래자로 직관적으로 이해할 수 있습니다.
강사는 금융 시장의 미시 구조에서 2차 신념의 중요성에 대해 논의하고 총 자산 가치(세타)의 다양한 구성 요소에 대해 다양한 참여자가 보유한 정보의 이질성을 강조합니다. 공개 정보가 더 정확해지면 서로 다른 플레이어의 개인 신호가 분산되어 거래량이 증가합니다. 이것은 새로운 공개 정보를 생성하는 공개 발표에 대해 일반적으로 더 높은 거래 활동이 있는 이유를 설명합니다. 이 분야의 대부분의 모델은 모든 신호가 동일한 것과 관련이 있다고 가정하지만 이질성을 고려하면 더 유익한 모델이 될 수 있습니다.
거래를 촉진하는 2차 신념의 역할을 설명하기 위해 연사는 Contour 모델의 프레임워크를 소개합니다. 이 모델은 I와 J라는 두 그룹의 트레이더로 구성되며 세 기간에 걸쳐 운영됩니다. 두 번째 기간에는 그룹 I의 트레이더가 시장을 떠나는 반면 그룹 J의 트레이더는 세 번째 기간에 자산을 보유함으로써 가치 세타를 받습니다. 모든 트레이더는 경쟁적이며 Kyle 모델의 딜러와 유사하게 행동하여 가격에 대한 수요를 조절할 수 있습니다. 이 모델의 거래자는 일정한 절대 위험 회피와 함께 기하급수적 효용을 가지며, 그들의 부는 di 곱하기 p2 - p1(그룹 I의 거래자)와 가치 세타 - p2(그룹 J의 거래자)로 결정됩니다.
이 모델은 평균이 0이고 약간의 변동이 있는 두 기간의 정상적인 총 자산 공급을 가정합니다. 첫 번째 기간에 자산 공급은 수요 기능을 수행하는 그룹 I 거래자의 수요와 같아야 합니다. 두 번째 기간에서 자산 수요는 첫 번째 기간부터 보유 자산을 매도하는 그룹 I 거래자를 포함하여 그룹 J 거래자의 총 수요와 추가 총 공급 X를 더한 것과 같아야 합니다. 이 공급의 임의성으로 인해 가격은 완벽하게 일치하지 않습니다. 정보를 제공하여 불완전한 정보 효율성을 초래합니다. 그룹 I 거래자의 최대화 문제는 수요 DI가 유일한 선택인 비공개 및 공개 신호가 주어지면 부에서 예상되는 효용을 최대화하는 것과 관련됩니다.
연사는 거래자 I이 자산을 소유하고 거래자 J가 자산을 필요로 하는 두 거래자의 문제 설정을 설명하며 불확실성은 그들이 거래하려는 가격에 있습니다. 균형은 P2와 P1, U1과 U2 사이에 선형 관계가 있다고 가정하여 거래자 I의 부의 정규 분포를 초래합니다. 평균 분산 선호도를 적용하여 화자는 캐리 효용을 최대화하는 에이전트가 평균 분산 선호도를 가진 에이전트와 동일함을 보여줍니다. 거래자 J의 문제는 거래자 I과 동일한 접근 방식을 사용하여 해결됩니다. 결과 최대화 문제는 조건 변수가 주어진 부의 기대치와 분산을 고려합니다.
강사는 모델의 평형 계산을 설명합니다. 가격은 공개 신호 Y, 두 기간의 공급 및 수요, 자산 가치를 포함하여 관련 요소의 선형 함수라고 가정합니다. P1은 세타, 공개 신호 Y 및 전원 U1의 선형 함수이고, P2는 세타 J, 공개 신호 Y 및 U2에 대한 전원 Y의 선형 함수입니다. 기간 1, q1의 가격 신호는 현지 수요와 공급에 따라 달라집니다. 에이전트의 최적 요구 사항은 P2의 분산과 P2 및 세타에 대한 정보의 정밀도에 의해 결정됩니다. 균형을 계산하기 위해 화자는 시장 수요와 공급에 따라 P2의 기대치를 얻는 방법을 설명합니다.
발표자는 그룹 I의 거래자와 비교하여 그룹 J의 거래자가 사용할 수 있는 정보, 특히 이전에 설정된 시장 가격에서 거래자가 추출한 세타에 대한 정보에 대해 논의합니다. 이 이점을 통해 그룹 J 거래자는 그룹 I 거래자보다 시장에서 우위를 점할 수 있습니다. 화자는 가격이 다른 계수를 가진 선형 함수가 될 것이라고 설명하지만 이러한 계수는 현재 식별되지 않습니다. 가격 p1과 Y가 주어졌을 때 세타 I의 조건부 기대치를 나타내는 q1을 찾는 과정과 시장 가격과의 관계를 설명합니다. 이러한 기대치와 가격을 결정하는 목적은 이들이 에이전트의 최적 전략에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.
강사는 X, Y, q1, q2 및 기타 변수를 포함하는 신호의 선형 조합으로 P2 및 세타의 조건부 기대치를 표현하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 이러한 표현은 최적의 전략에 다시 연결되어 두 플레이어의 균형 수요를 얻습니다. 시장 청산 조건은 평형 가격을 신호에 연결하는 데 사용되며 결과적으로 P1 및 P2에 대한 선형 가격이 됩니다. 계수를 일치시키면 최적의 수요를 신호의 함수로 계산할 수 있습니다. 비선형 가격을 가진 다른 균형이 존재할 수 있지만 이 프로세스는 모델의 하나의 균형을 제공합니다.
발표자는 거래가 에이전트 간의 불일치로 인해 발생하는 방식과 기간 1에서 플레이어 1의 최적 수요가 세타의 2차 기대값에 따라 어떻게 달라지는지에 대해 설명합니다. 기간 1에서 에이전트가 더 높은 개인 신호를 수신하면 기간 2에서 에이전트가 보유하는 2차 신념에 대한 기대치가 낮아져 기간 2에서 가격이 낮아집니다. 이 논문은 세타 K를 포함하는 좀 더 일반적인 모델도 고려합니다.
강의는 또한 거래량에 대한 공개 정보의 영향을 다루며 더 정확한 신호가 더 높은 거래량으로 이어진다는 점에 주목합니다. 이 모델은 숏 및 롱 호라이즌 트레이더가 시장 통합에 미치는 영향을 고려하고 높은 시장 통합이 낮은 거래량으로 이어진다는 것을 보여줍니다. 이러한 결과를 뒷받침하기 위해 경험적 논문이 참조되었으며, 이는 시장 통합이 낮을 때 공시가 거래량에 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 그러나 강사는 표준 모델이 거래량에 대한 공개 정보의 영향을 정확하게 나타내지 못할 수 있음을 주의합니다.
강의를 계속하면서 발표자는 공개 정보가 거래량에 미치는 영향을 포착하는 보다 정확한 모델의 필요성을 강조합니다. 표준 모델은 종종 신호의 이질성을 간과하고 다양한 수준의 정보를 소유한 다양한 플레이어에서 발생하는 복잡한 역학을 설명하지 못합니다. 이러한 요소를 모델에 통합함으로써 연구원은 시장 행동 및 결과에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
다음으로 강사는 Contour 모델의 광범위한 의미와 금융 시장과의 관련성을 탐구합니다. 이 모델은 2차 신념이 거래 활동과 가격 형성을 주도하는 방식을 이해하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 그것은 개별 트레이더의 직접적인 믿음과 신호뿐만 아니라 다른 사람들의 믿음에 대한 그들의 믿음을 고려하는 것의 중요성을 강조합니다. 이러한 높은 수준의 기대치는 시장 역학에 상당한 영향을 미쳐 거래 결정, 가격 수준 및 거래량에 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 Contour 모델은 공개 정보, 비공개 신호 및 시장 통합 간의 상호 작용을 조명합니다. 공개 정보의 정확성은 거래자 간의 사적 신호의 차이에 영향을 미치며, 이는 다시 거래량에 영향을 미칩니다. 공개 발표에 매우 유익한 신호가 포함되어 있으면 사적인 신호의 이질성이 커져 거래 활동이 증가합니다. 그러나 신호의 수렴 및 이질성 감소로 인해 높은 통합이 거래량을 감소시키므로 시장 통합의 정도도 중요한 역할을 합니다.
이러한 결과를 뒷받침하기 위해 강사는 공시, 시장 통합 및 거래량 간의 관계에 대한 경험적 증거를 제공하는 경험적 논문을 참조합니다. 이 연구는 시장 통합이 낮을 때 공개 발표가 거래량에 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이것은 경험적 연구에서 공개 정보, 시장 구조 및 거래 행동 간의 상호 작용을 고려하는 것이 중요함을 강조합니다.
Contour 모델에 대한 강의는 거래자 간의 2차 믿음의 차이, 거래 역학에 대한 공개 정보의 영향 및 시장 통합의 역할을 탐구합니다. 신호와 신념의 이질성을 모델에 통합함으로써 연구원은 시장 행동을 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다. 강의는 금융 시장의 복잡한 역학을 포착하고 거래량과 가격 형성을 주도하는 요인에 대한 통찰력을 제공하는 보다 정확한 모델의 필요성을 강조합니다.
00:00:00 강사는 I와 J라는 레이블이 지정된 두 거래자 그룹의 2차 믿음의 차이를 보여주는 간단한 예부터 시작하여 Contour 모델에 대해 자세히 설명합니다. 및 theta J. 그룹 I의 거래자는 theta I에 대한 약간의 정보를 가지고 있는 반면, 두 번째 그룹의 거래자는 theta J에 대한 신호를 가지고 있습니다. 그러나 공개 신호가 없으며 상호 독립 및 평균이 0인 것으로 가정합니다. 모델에서 거래자 I과 거래자 J는 서로의 세타에 대해 전혀 알지 못하므로 2차 신뢰도가 0이 됩니다.
00:05:00 강의는 공개 정보에 대해 계속 논의하고 총 세타에 대해 정보를 제공하는 공개 신호 Y의 존재를 가정합니다. 거래자 J의 자산 평가에 대한 거래자 I의 의견은 거래자 I의 개인 신호에 의존하지 않고 공개 신호 Y에 대한 두 거래자의 관찰을 기반으로 합니다. 2차 기대치는 XI에서 감소하는 것으로 나타났습니다. 신호는 다른 플레이어의 자산 가치가 낮다는 것입니다. 이 결과의 이면에 있는 직관은 플레이어가 높은 개인 신호를 가지고 자산을 높게 평가하는 경우 동일한 개인 신호를 갖지 않는 다른 플레이어가 자산을 덜 평가한다고 가정한다는 것입니다.
00:10:00 강사는 금융 시장의 미세 구조에서 2차 신념이 중요한 이유에 대한 직관에 대해 논의합니다. 핵심 요소는 거래되는 자산의 총 가치(세타)의 다양한 구성 요소에 대해 서로 다른 플레이어가 보유한 정보의 이질성입니다. 공개 정보가 정확할수록 서로 다른 플레이어의 사적 신호가 더 많이 갈라져 거래량이 증가합니다. 이것은 일반적으로 새로운 공개 정보를 생성하는 공개 발표에 대해 더 많은 거래가 있는 이유를 설명합니다. 이러한 종류의 대부분의 모델에서 표준 가정은 모든 신호가 거의 동일하다는 것이지만 강사는 이러한 이질성을 설명하면 더 많은 정보를 제공하는 모델을 생성할 수 있다고 주장합니다.
00:15:00 연사는 2차 신념이 에이전트를 거래로 이끄는 방법을 보여주기 위해 콘도르 모델의 프레임워크에 대해 논의합니다. 이 모델은 3개 기간에 걸쳐 운영되는 I와 J라는 두 그룹의 거래자로 구성되며, I 거래자는 기간 2에 시장을 떠나고 J 거래자는 기간 3에 자산을 보유함으로써 가치 세타를 받습니다. 모든 트레이더는 경쟁적이며 Kyle 모델의 딜러처럼 행동하는 트레이더와 함께 가격에 대한 수요를 조절할 수 있습니다. 거래자는 일정한 절대 위험 회피와 함께 기하급수적인 효용을 가지며, 그들의 부는 거래자 I의 경우 di 곱하기 p2 - p1, 거래자 J의 경우 세타 빼기 p2로 제공됩니다.
00:20:00 금융 시장의 미시 구조 모델은 평균이 0이고 약간의 변동이 있는 두 기간의 정상적인 총 자산 공급을 가정합니다. 기간 1에서 자산 공급은 수요 함수를 실행하는 I 트레이더의 수요와 같아야 하며, 기간 2에서 자산 수요는 U1 보유 자산을 매도하는 I 트레이더를 포함하여 J 에이전트의 총 수요와 약간의 추가 총 공급량 X를 더한 것과 같아야 합니다. . 이 공급의 무작위성은 가격이 완벽하게 정보를 제공하지 못하여 불완전한 정보 효율성을 초래함을 의미합니다. I 트레이더의 최대화 문제는 그들의 사적 및 공적 신호가 주어진 부에서 기대되는 효용을 최대화하는 것입니다. 유일한 선택은 그들의 수요 DI입니다.
00:25:00 연사는 두 명의 트레이더와 함께 문제의 설정을 설명합니다. 여기서 트레이더 I은 자산이 있고 트레이더 J는 자산이 필요하며 불확실성은 그들이 기꺼이 지불하려는 가격에 있습니다. 균형은 P2와 P1, U1 및 U2 사이에 선형 관계를 갖는 것으로 가정하여 에이전트 I의 부의 정규 분포를 초래합니다. 평균 분산 선호도를 적용함으로써 화자는 캐리 효용을 최대화하는 에이전트가 평균 분산 선호도를 갖는 에이전트와 동일하다는 것을 보여줍니다. 유사하게, 거래자 J의 문제는 거래자 I과 동일한 접근 방식을 사용하여 해결됩니다. 결과 최대화 문제는 조건 변수가 주어진 부의 기대치와 분산을 고려합니다.
00:30:00 발표자가 모델의 평형 계산에 대해 논의합니다. 가격은 공개 신호 Y, 두 기간의 수요와 공급, 자산 가치를 포함하여 관련된 모든 것의 선형 함수라고 가정합니다. P1은 세타, 공개 신호 Y 및 전원 U1의 선형 함수이고, P2는 세타 J, 공개 신호 Y 및 U2에 대한 전원 Y의 선형 함수입니다. 기간 1, q1의 가격 신호는 현지 수요와 공급에 따라 달라집니다. 에이전트의 최적 요구 사항은 P2의 분산과 P2 및 세타에 대한 정보의 정밀도에 의해 결정됩니다. 균형을 계산하기 위해 화자는 계속해서 시장 수요와 공급에 따라 P2의 기대치에 도달하는 방법을 설명합니다.
00:35:00 발표자는 J 트레이더가 I 트레이더와 비교한 정보, 특히 트레이더가 시장에 도착하기 전에 설정된 가격에서 추출한 세타에 대한 정보에 대해 논의합니다. 이를 통해 J 트레이더는 I 트레이더보다 시장에서 우위를 점할 수 있습니다. 발표자는 가격이 선형 함수가 될 것이며 다른 계수가 있을 것이라고 설명하지만 현재로서는 이러한 계수를 식별할 수 없습니다. 그들은 가격 p1과 Y가 주어졌을 때 세타 I의 조건부 기대치인 q1을 찾는 과정과 이것이 시장 가격과 어떻게 관련되는지 설명합니다. 이러한 기대치와 가격을 찾는 목적은 이들이 에이전트의 최적 전략에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.
00:40:00 강사가 p2와 θ의 조건부 기대치를 X, Y, q1, q2 및 기타 변수를 포함한 신호의 선형 조합으로 표현하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 이러한 표현은 최적의 전략에 다시 연결되어 두 플레이어의 균형 수요를 얻습니다. 시장 청산 조건은 평형 가격을 신호에 연결하는 데 사용되며 결과적으로 P1 및 P2에 대한 선형 가격이 됩니다. 계수를 일치시키면 최적의 수요를 신호의 함수로 계산할 수 있습니다. 이 프로세스는 모델의 하나의 균형을 제공하지만 비선형 가격을 가진 다른 균형이 있을 수 있습니다.
00:45:00 연사는 에이전트 간의 불일치로 인해 거래가 발생하는 방식과 기간 1에서 플레이어 1의 최적 수요가 세타의 2차 기대값에 따라 어떻게 달라지는지 설명합니다. 기간 1에서 에이전트가 수신한 개인 신호가 높을수록 기간 2 에이전트의 2차 신념이 낮아져 기간 2에서 가격이 낮아집니다. 이 논문은 세타 K를 포함하는 좀 더 일반적인 모델도 고려합니다.
00:50:00 강사는 공개 정보가 거래량에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 여기서 더 정확한 신호는 더 높은 거래량으로 이어집니다. 이 모델은 숏 및 롱 호라이즌 트레이더가 시장 통합에 미치는 영향을 고려하며, 이는 높은 시장 통합이 낮은 거래량으로 이어진다는 것을 보여줍니다. 경험적 논문도 결과를 뒷받침하는 데 사용되며, 이는 시장 통합이 낮을 때 공시가 거래량에 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 그러나 강사는 표준 모델이 거래량에 대한 공개 정보의 영향을 정확하게 나타내지 못할 수 있음을 주의합니다.
Lecture 13, part 2: Public InformationFinancial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www.y...
강사는 I와 J라는 레이블이 지정된 두 거래자 그룹 간의 2차 믿음의 차이를 설명하는 간단한 예부터 시작하여 Contour 모델에 대해 자세히 설명합니다. 이 예에서 자산의 기본 가치에는 세타 I과 세타 I 및 세타 J. 그룹 I의 거래자는 세타 I에 대한 일부 정보를 가지고 있는 반면, 그룹 J의 거래자는 세타 J에 대한 신호를 가지고 있습니다. 그러나 공개된 신호는 없으며 상호 독립 및 제로 평균에 대한 가정이 이루어집니다. 결과적으로 거래자 I와 거래자 J는 서로의 세타에 대해 알지 못하므로 2차 믿음이 0이 됩니다.
앞으로 강의는 공개 정보의 영향을 탐구하고 총 세타에 대한 정보를 제공하는 공개 신호 Y의 존재를 가정합니다. 거래자 J의 자산 평가에 대한 거래자 I의 의견은 거래자 I의 개인 신호에 의존하지 않고 공개 신호 Y에 대한 두 거래자의 관찰을 기반으로 합니다. XI에서 2차 기대치가 감소하는 것으로 나타났습니다. 신호는 다른 플레이어의 자산 평가가 낮아진다는 것입니다. 이 결과는 동일한 개인 신호가 없는 다른 참가자가 자산을 덜 평가한다고 가정하고 높은 개인 신호와 자산의 긍정적인 평가를 가진 거래자로 직관적으로 이해할 수 있습니다.
강사는 금융 시장의 미시 구조에서 2차 신념의 중요성에 대해 논의하고 총 자산 가치(세타)의 다양한 구성 요소에 대해 다양한 참여자가 보유한 정보의 이질성을 강조합니다. 공개 정보가 더 정확해지면 서로 다른 플레이어의 개인 신호가 분산되어 거래량이 증가합니다. 이것은 새로운 공개 정보를 생성하는 공개 발표에 대해 일반적으로 더 높은 거래 활동이 있는 이유를 설명합니다. 이 분야의 대부분의 모델은 모든 신호가 동일한 것과 관련이 있다고 가정하지만 이질성을 고려하면 더 유익한 모델이 될 수 있습니다.
거래를 촉진하는 2차 신념의 역할을 설명하기 위해 연사는 Contour 모델의 프레임워크를 소개합니다. 이 모델은 I와 J라는 두 그룹의 트레이더로 구성되며 세 기간에 걸쳐 운영됩니다. 두 번째 기간에는 그룹 I의 트레이더가 시장을 떠나는 반면 그룹 J의 트레이더는 세 번째 기간에 자산을 보유함으로써 가치 세타를 받습니다. 모든 트레이더는 경쟁적이며 Kyle 모델의 딜러와 유사하게 행동하여 가격에 대한 수요를 조절할 수 있습니다. 이 모델의 거래자는 일정한 절대 위험 회피와 함께 기하급수적 효용을 가지며, 그들의 부는 di 곱하기 p2 - p1(그룹 I의 거래자)와 가치 세타 - p2(그룹 J의 거래자)로 결정됩니다.
이 모델은 평균이 0이고 약간의 변동이 있는 두 기간의 정상적인 총 자산 공급을 가정합니다. 첫 번째 기간에 자산 공급은 수요 기능을 수행하는 그룹 I 거래자의 수요와 같아야 합니다. 두 번째 기간에서 자산 수요는 첫 번째 기간부터 보유 자산을 매도하는 그룹 I 거래자를 포함하여 그룹 J 거래자의 총 수요와 추가 총 공급 X를 더한 것과 같아야 합니다. 이 공급의 임의성으로 인해 가격은 완벽하게 일치하지 않습니다. 정보를 제공하여 불완전한 정보 효율성을 초래합니다. 그룹 I 거래자의 최대화 문제는 수요 DI가 유일한 선택인 비공개 및 공개 신호가 주어지면 부에서 예상되는 효용을 최대화하는 것과 관련됩니다.
연사는 거래자 I이 자산을 소유하고 거래자 J가 자산을 필요로 하는 두 거래자의 문제 설정을 설명하며 불확실성은 그들이 거래하려는 가격에 있습니다. 균형은 P2와 P1, U1과 U2 사이에 선형 관계가 있다고 가정하여 거래자 I의 부의 정규 분포를 초래합니다. 평균 분산 선호도를 적용하여 화자는 캐리 효용을 최대화하는 에이전트가 평균 분산 선호도를 가진 에이전트와 동일함을 보여줍니다. 거래자 J의 문제는 거래자 I과 동일한 접근 방식을 사용하여 해결됩니다. 결과 최대화 문제는 조건 변수가 주어진 부의 기대치와 분산을 고려합니다.
강사는 모델의 평형 계산을 설명합니다. 가격은 공개 신호 Y, 두 기간의 공급 및 수요, 자산 가치를 포함하여 관련 요소의 선형 함수라고 가정합니다. P1은 세타, 공개 신호 Y 및 전원 U1의 선형 함수이고, P2는 세타 J, 공개 신호 Y 및 U2에 대한 전원 Y의 선형 함수입니다. 기간 1, q1의 가격 신호는 현지 수요와 공급에 따라 달라집니다. 에이전트의 최적 요구 사항은 P2의 분산과 P2 및 세타에 대한 정보의 정밀도에 의해 결정됩니다. 균형을 계산하기 위해 화자는 시장 수요와 공급에 따라 P2의 기대치를 얻는 방법을 설명합니다.
발표자는 그룹 I의 거래자와 비교하여 그룹 J의 거래자가 사용할 수 있는 정보, 특히 이전에 설정된 시장 가격에서 거래자가 추출한 세타에 대한 정보에 대해 논의합니다. 이 이점을 통해 그룹 J 거래자는 그룹 I 거래자보다 시장에서 우위를 점할 수 있습니다. 화자는 가격이 다른 계수를 가진 선형 함수가 될 것이라고 설명하지만 이러한 계수는 현재 식별되지 않습니다. 가격 p1과 Y가 주어졌을 때 세타 I의 조건부 기대치를 나타내는 q1을 찾는 과정과 시장 가격과의 관계를 설명합니다. 이러한 기대치와 가격을 결정하는 목적은 이들이 에이전트의 최적 전략에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.
강사는 X, Y, q1, q2 및 기타 변수를 포함하는 신호의 선형 조합으로 P2 및 세타의 조건부 기대치를 표현하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 이러한 표현은 최적의 전략에 다시 연결되어 두 플레이어의 균형 수요를 얻습니다. 시장 청산 조건은 평형 가격을 신호에 연결하는 데 사용되며 결과적으로 P1 및 P2에 대한 선형 가격이 됩니다. 계수를 일치시키면 최적의 수요를 신호의 함수로 계산할 수 있습니다. 비선형 가격을 가진 다른 균형이 존재할 수 있지만 이 프로세스는 모델의 하나의 균형을 제공합니다.
발표자는 거래가 에이전트 간의 불일치로 인해 발생하는 방식과 기간 1에서 플레이어 1의 최적 수요가 세타의 2차 기대값에 따라 어떻게 달라지는지에 대해 설명합니다. 기간 1에서 에이전트가 더 높은 개인 신호를 수신하면 기간 2에서 에이전트가 보유하는 2차 신념에 대한 기대치가 낮아져 기간 2에서 가격이 낮아집니다. 이 논문은 세타 K를 포함하는 좀 더 일반적인 모델도 고려합니다.
강의는 또한 거래량에 대한 공개 정보의 영향을 다루며 더 정확한 신호가 더 높은 거래량으로 이어진다는 점에 주목합니다. 이 모델은 숏 및 롱 호라이즌 트레이더가 시장 통합에 미치는 영향을 고려하고 높은 시장 통합이 낮은 거래량으로 이어진다는 것을 보여줍니다. 이러한 결과를 뒷받침하기 위해 경험적 논문이 참조되었으며, 이는 시장 통합이 낮을 때 공시가 거래량에 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 그러나 강사는 표준 모델이 거래량에 대한 공개 정보의 영향을 정확하게 나타내지 못할 수 있음을 주의합니다.
강의를 계속하면서 발표자는 공개 정보가 거래량에 미치는 영향을 포착하는 보다 정확한 모델의 필요성을 강조합니다. 표준 모델은 종종 신호의 이질성을 간과하고 다양한 수준의 정보를 소유한 다양한 플레이어에서 발생하는 복잡한 역학을 설명하지 못합니다. 이러한 요소를 모델에 통합함으로써 연구원은 시장 행동 및 결과에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
다음으로 강사는 Contour 모델의 광범위한 의미와 금융 시장과의 관련성을 탐구합니다. 이 모델은 2차 신념이 거래 활동과 가격 형성을 주도하는 방식을 이해하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 그것은 개별 트레이더의 직접적인 믿음과 신호뿐만 아니라 다른 사람들의 믿음에 대한 그들의 믿음을 고려하는 것의 중요성을 강조합니다. 이러한 높은 수준의 기대치는 시장 역학에 상당한 영향을 미쳐 거래 결정, 가격 수준 및 거래량에 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 Contour 모델은 공개 정보, 비공개 신호 및 시장 통합 간의 상호 작용을 조명합니다. 공개 정보의 정확성은 거래자 간의 사적 신호의 차이에 영향을 미치며, 이는 다시 거래량에 영향을 미칩니다. 공개 발표에 매우 유익한 신호가 포함되어 있으면 사적인 신호의 이질성이 커져 거래 활동이 증가합니다. 그러나 신호의 수렴 및 이질성 감소로 인해 높은 통합이 거래량을 감소시키므로 시장 통합의 정도도 중요한 역할을 합니다.
이러한 결과를 뒷받침하기 위해 강사는 공시, 시장 통합 및 거래량 간의 관계에 대한 경험적 증거를 제공하는 경험적 논문을 참조합니다. 이 연구는 시장 통합이 낮을 때 공개 발표가 거래량에 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이것은 경험적 연구에서 공개 정보, 시장 구조 및 거래 행동 간의 상호 작용을 고려하는 것이 중요함을 강조합니다.
Contour 모델에 대한 강의는 거래자 간의 2차 믿음의 차이, 거래 역학에 대한 공개 정보의 영향 및 시장 통합의 역할을 탐구합니다. 신호와 신념의 이질성을 모델에 통합함으로써 연구원은 시장 행동을 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다. 강의는 금융 시장의 복잡한 역학을 포착하고 거래량과 가격 형성을 주도하는 요인에 대한 통찰력을 제공하는 보다 정확한 모델의 필요성을 강조합니다.
00:00:00 발표자는 오늘의 연습을 소개합니다. 여기에는 이전 수업의 연습을 정리하고 금융 시장 미세 구조의 투명성과 유동성에 관한 강의 9와 10의 몇 가지 질문을 다시 검토하는 것이 포함됩니다. 수업은 주로 거래 후 투명성 모델과 평균 가격 발견 측정에 중점을 두며 투명한 시장에서 가격 발견의 효율성을 보여주기 위해 사용될 것입니다. 클래스는 정보가 충분한 트레이더가 있는 경우로 제한됩니다. 비디오는 투명도의 모델과 수업에서 사용될 다양한 표기법을 설명합니다.
00:05:00 연사는 투명한 시장과 불투명한 시장에 초점을 맞춰 시장이 운영될 수 있는 다양한 방식을 설명하는 데 사용되는 모델을 설명합니다. 이 모델은 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자 모두와 함께 거래자가 시장에 도달하는 방법의 특정 분포를 가정합니다. 투명한 시장에서 두 번째 기간의 모든 딜러는 첫 번째 주문을 볼 수 있으며 주문 흐름의 상관 관계를 기반으로 정보를 얻은 거래자를 식별할 수 있습니다. 불투명한 시장에서는 첫 번째 주문을 실행한 딜러만이 주문이 무엇인지 알 수 있으므로 가격 책정이 더 복잡해집니다. 투명한 시장은 표준 Loss-on-Milgram 가격을 사용하는 반면, 불투명한 시장에서는 딜러가 첫 번째 거래자가 이에 따라 가격을 책정하도록 정보를 받았는지 여부를 추측해야 합니다.
00:10:00 연사는 금융 시장의 시장 미세구조와 딜러가 이익을 내기 위해 가격을 설정하는 방법에 대해 논의합니다. 정보가 없는 딜러의 가격은 예상 가치를 기반으로 하지만 정보가 있는 딜러는 정보가 없는 딜러의 견적보다 낮은 가격을 설정합니다. 그런 다음 무식한 딜러는 손실 거래를 피하기 위해 가능한 가장 넓은 스프레드를 인용합니다. 딜러 I은 정보가 없는 거래자에게 매력적이지 않은 가격을 제공하여 이익을 얻습니다. 두 딜러가 기간 2에서 이익을 내기 위해 주문 흐름을 유도하기를 원하기 때문에 정보의 이익은 기간 1에서 호가 전쟁을 생성합니다.
00:15:00 연사는 정보가 있는 딜러가 거래의 두 번째 기간에 얻는 거래당 이익과 스프레드의 절반이 특정 값으로 감소하는 방법에 대해 논의합니다. 연사는 모델이 파이가 절반보다 크다고 가정하는 방법과 음수 스프레드의 절반을 갖는 것이 불편한 이유를 설명합니다. 또한 모델에서 발생할 수 있는 이벤트 및 잔여 분산 표현의 계산을 포함하여 이 모델에서 가격 발견이 작동하는 방식에 대해 논의합니다. 이 섹션은 다양한 시나리오에서 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자의 행동을 설명함으로써 결론을 내립니다.
00:20:00 연사는 계산의 정확성을 보장하기 위해 거래 가격의 계산 및 복제 프로세스에 대해 논의합니다. 자산을 매도할 확률과 매수할 확률을 균등하게 나누어 거래 가격을 a1t 또는 b1t로 결정합니다. 화자는 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자에 대한 매도 주문 확률 계산을 각각 pi와 1-pi/2의 확률로 복제합니다. 모델의 대칭을 사용하여 화자는 p1t - v의 제곱 기대값에 대한 표현을 단순화하여 위쪽 및 아래쪽 괄호가 모두 같다는 것을 보여줍니다. 추가로 결과 첫 번째 괄호는 1 + pi/2 over two로 단순화됩니다.
00:25:00 발표자는 두 가지 시나리오에서 두 기간의 가격에 대한 잔여 분산을 계산하는 방법을 설명하고 투명성 아래 두 번째 기간에 초점을 맞춥니다. 확률 pi를 사용하면 거래자에게 정보가 제공되고 잔차 분산은 0인 반면 확률 1에서 pi를 뺀 잔차 분산은 시그마와 같아 가격이 mu로 되돌아갑니다. 시간 경과에 따라 두 항의 평균을 취함으로써 투명성 하에서 잔차 분산에 대한 표현이 도출됩니다.
00:30:00 발표자는 불투명 상태에서 첫 번째 기간의 예상 가격 분산 계산에 대해 논의합니다. 이는 투명성 상태와 동일한 양입니다. 예상 가격 변동은 절반 스프레드의 대수적 조작을 통해 도출되며 두 가지 경우를 포함합니다. 하나는 자산 가치가 높고 두 거래자가 모두 사고 싶어하는 경우이고 다른 하나는 자산 가치가 높고 거래자가 팔 의향이 있습니다. 최종 방정식에는 파이, 시그마, 뮤 및 4파이 제곱 시그마 제곱과 같은 용어가 포함되며 예상 가격 분산을 결정하기 위해 천천히 단순화됩니다.
00:35:00 발표자는 불투명도와 투명성에 따른 잔존 가격 변동 간의 비교에 대해 논의합니다. 그들은 대수적 계산을 사용하여 투명성 하에서 잔존 가격 변동이 불투명성 하에서보다 낮다는 것을 밝혀내어 투명성 하에서 가격 발견이 더 낫다는 것을 나타냅니다. 이것은 직관적인 결과처럼 보일 수 있지만 이 결론에 도달하는 데 필요한 계산은 완전히 사소한 것이 아니며 복잡한 수학 방정식을 포함합니다. 연사는 이것으로 이 연습에 대한 탐구를 완료했으며 나머지 두 가지 문제는 나중에 논의할 것이라고 말하면서 결론을 내립니다.
00:40:00 강사가 다음 두 연습을 다루는 데 걸리는 시간에 대해 논의하고 일찍 끝낼 수 있다고 언급합니다. 그는 계속 진행하기 전에 휴식을 취할 것을 제안하고 그들이 휴식에서 돌아오면 이전 문제에 대한 질문에 대답할 것을 제안합니다.
Exercise class 5, part 1Financial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www.youtube.com/pla...
강의는 이전 수업 연습을 다시 방문하고 정리하는 작업을 포함하는 오늘의 연습 소개로 시작됩니다. 초점은 특히 금융 시장 미세 구조의 투명성과 유동성과 관련된 강의 9와 10의 질문에 있습니다. 강사는 수업이 주로 거래 후 투명성 모델과 평균 가격 발견 측정에 집중할 것이라고 설명합니다. 분석은 정보가 충분한 트레이더가 있는 경우로 제한됩니다. 비디오는 투명도 모델의 개요를 제공하고 수업 전반에 걸쳐 사용될 다양한 표기법을 소개합니다.
계속해서 연사는 투명한 시장과 불투명한 시장을 특히 강조하면서 시장이 운영될 수 있는 다양한 방식을 설명하기 위해 고안된 모델을 탐구합니다. 이 모델은 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자를 모두 포함하여 거래자가 시장에 진입하는 방법의 특정 분포를 가정합니다. 투명한 시장에서 두 번째 기간의 모든 딜러는 첫 번째 주문 정보에 액세스할 수 있으며 주문 흐름의 상관 관계를 기반으로 정보를 얻은 거래자를 식별할 수 있습니다. 대조적으로, 불투명한 시장에서는 첫 번째 주문을 실행한 딜러만 그 내용을 알기 때문에 가격 책정이 더 복잡해집니다. 투명한 시장에서는 표준 Loss-on-Milgram 가격이 사용되는 반면, 불투명한 시장에서는 딜러가 그에 따라 가격을 책정하기 위해 정보에 입각한 거래자에 대해 교육받은 추측을 해야 합니다.
다음으로 강사는 금융 시장의 시장 미시 구조와 딜러가 이익을 창출하기 위해 가격을 설정하는 방법에 대해 설명합니다. 정보가 없는 딜러가 제시한 가격은 예상 가치를 기반으로 하며, 정보가 있는 딜러는 정보가 없는 딜러의 견적보다 낮은 가격을 책정합니다. 정보가 없는 딜러는 손실 거래를 피하기 위해 스프레드를 넓힙니다. 정보를 소유한 딜러 I은 정보가 없는 거래자들에게 매력적이지 않은 가격을 제시하여 이익을 얻는 것을 목표로 합니다. 정보에서 생성된 이익은 두 딜러가 주문 흐름을 유치하고 두 번째 기간에 이익을 얻기 위해 경쟁하기 때문에 첫 번째 기간에 호가 전쟁을 촉발합니다.
발표자는 두 번째 기간에 정보를 얻은 딜러가 받는 거래당 이익과 그것이 특정 값으로 절반의 스프레드 감소로 이어지는 방법을 추가로 설명합니다. 이 모델은 이익(pi)이 절반보다 크다고 가정하고 마이너스 절반 스프레드와 관련된 불편함을 논의합니다. 잔여 분산 표현 및 모델 내 잠재적 이벤트의 계산을 포함하여 이 모델의 가격 발견을 탐색합니다. 강의는 다양한 시나리오에서 정보가 있는 트레이더와 정보가 없는 트레이더의 행동을 조사하여 이 섹션을 마무리합니다.
계속해서 화자는 계산의 정확성을 보장하기 위해 거래 가격의 계산 및 복제 프로세스를 다룹니다. 자산을 매도할 확률과 매수할 확률을 균등하게 나누어 거래 가격이 a1t인지 b1t인지를 결정합니다. 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자의 매도 주문 확률 계산은 각각 확률 pi와 1-pi/2를 고려하여 반복됩니다. 모델의 대칭성을 활용하여 p1t - v의 제곱 기대값에 대한 표현이 단순화되어 위쪽 및 아래쪽 괄호가 같음을 보여줍니다. 결과 첫 번째 대괄호는 (1 + 파이)/2로 더 단순화됩니다.
그런 다음 강의는 투명도 하의 두 번째 기간에 초점을 맞춰 두 기간의 가격에 대한 잔여 분산 계산을 설명합니다. 거래자에게 확률 pi로 정보를 제공하는 시나리오에서 잔차 분산은 0인 반면 거래자에게 정보를 제공하지 않는 경우(확률 1에서 pi를 뺀 경우) 잔차 분산은 시그마와 동일하여 가격이 mu로 회귀함을 나타냅니다. 시간 경과에 따라 두 용어를 평균화하여 투명도 하의 잔차 분산에 대한 표현을 도출합니다.
또한 불투명한 상태에서 첫 번째 기간의 예상 가격 분산 계산에 대해 논의합니다. 투명성 하에서 예상 가격 변동과 동일하게 결정됩니다. 계산에는 절반 스프레드의 대수적 조작이 포함되며 두 가지 경우를 고려합니다. 하나는 자산의 가치가 높고 두 거래자가 모두 사고 싶어하는 경우이고, 다른 하나는 자산의 가치가 높고 거래자가 기꺼이 팔려는 경우입니다. 최종 방정식에는 파이, 시그마, 뮤 및 4파이 제곱 시그마 제곱과 같은 용어가 포함되며, 이는 예상 가격 분산을 결정하기 위해 점진적으로 단순화됩니다.
발표자는 불투명도와 투명성에 따라 잔존 가격 변동을 비교합니다. 대수 계산을 수행함으로써 투명성 하에서 잔존 가격 변동이 불투명성 하에서보다 낮다는 것을 입증하여 투명성 하에서 더 나은 가격 발견을 나타냅니다. 이 결과는 직관적으로 보일 수 있지만 이 결론에 도달하는 데 관련된 계산은 완전히 간단하지 않으며 복잡한 수학 방정식을 포함합니다. 강의는 이것으로 실습의 탐색을 완료하고 나머지 두 가지 문제는 나중에 논의할 것이라고 언급하면서 끝맺습니다.
마지막에 강사는 다음 두 연습을 다룰 시간을 언급하며 예상보다 일찍 완료할 수 있음을 제안합니다. 그들은 진행하기 전에 휴식을 취할 것을 권장하고 휴식이 끝나면 이전 문제에 관한 질문에 답할 것을 제안합니다.
00:00:00 비디오는 금융 시장에서 유동성의 가치에 대해 논의하고 배당금이 추가될 때 Gordon 모델과 그 의미에 초점을 맞춥니다. 이 모델은 투자자가 시장에 와서 주식을 사서 한 기간 동안 보유하고 일정한 상대 스프레드로 판매한다고 가정합니다. 투자자는 일반적으로 일부 외부 옵션에 의해 제공되는 작은 R로 표시되는 요구 수익률을 가지고 있습니다. 그런 다음 비디오는 거래 비용 수익의 성장이 어떻게 정의되는지 살펴보고 주식이 배당금을 지급할 때 유동성 프리미엄에 미치는 영향을 결정하는 방법을 살펴봅니다.
00:05:00 강사는 배당금을 투자자가 주식에서 받는 1 더하기 R로 정의되는 명목 수익률에 통합하는 방법을 설명합니다. 투자자는 배당금과 주가 변동을 모두 받습니다. 이는 두 가지 수익원으로 볼 수 있습니다. 강사는 배당금이 있는 R을 R = (μT + 1 + D) / μT로 정의합니다. 여기서 μT는 주식의 기존 기본 가치를 나타내고 D는 T + 1 시점에 투자자에게 지급되는 배당금입니다. 다른 해석도 있습니다. , 배당금이 주가에 따라 조정되는 것을 포함하여 주가 상승으로 인해 더 높은 배당금을 산출합니다. 그러나 데이터에서 볼 수 있듯이 이 명목 수익률은 자산을 매매할 때의 스프레드와 비유동성 프리미엄과 같은 다른 요인으로 인해 투자자가 얻는 것과 정확히 일치하지 않습니다.
00:10:00 발표자는 스프레드, 요구 수익률 및 배당률 사이의 연관성을 검토하여 균형 총수익의 개념을 설명합니다. 투자자는 mu T 곱하기 1 더하기 2 나누기 스프레드의 가격으로 자산을 구입하지만 판매 가격은 mu t 더하기 1 곱하기 1 빼기 2 곱하기 2입니다. 자산 가격을 연결하고 일부 대수를 수행하면 화자가 도착합니다. 식에서 1 더하기 대문자 R은 1 더하기 작은 R 더하기 확산 시간의 비율 D 빼기 D 나누기 1 더하기 s 나누기 2와 같습니다. 화자는 이 식을 재배열하면 1 더하기 대문자 R은 왼쪽에, 나머지 변수는 우편.
00:15:00 강사는 문제의 파트 B에 대한 대수적 솔루션을 설명하고 파트 C에 답하며 유동성 프리미엄이 배당 수익률(D)의 증가와 직관에 어떻게 반응하는지 결정하는 것을 다룹니다. 유동성 프리미엄은 명목 수익률과 위험 조정 수익률의 차이입니다. 유동성 프리미엄은 D에서 감소하고 있는데, 이는 배당금이 주식 유동성의 영향을 받지 않기 때문에 배당수익률이 증가하면 유동성 프리미엄이 낮아진다는 것을 의미합니다. 따라서 투자자 수익에서 배당금의 몫이 증가함에 따라 투자자는 유동성으로 인한 고통이 줄어들고 필요한 유동성 프리미엄이 감소합니다.
00:20:00 강사는 데이터 커널 패터슨 모델과 딜러를 만날 확률인 Phi에 대한 반응을 다루는 문제 세트 #2의 연습 #2에 대해 논의합니다. 이 모델은 근본적인 가치가 없는 단일 자산을 특징으로 하며 대신 다른 거래자들이 다르게 평가하는 배당금을 지불합니다. 거래자는 자산을 1개 또는 0개 보유할 수 있지만 공매도하거나 비축할 수는 없습니다. 요구수익률은 R이며 거래자는 외부 옵션으로 이자를 지급하는 은행에 갈 수 있습니다. 트레이더는 매 기간 한숨 확률로 고가치 투자자와 저가치 투자자 사이를 무작위로 전환하고 Phi 확률로 자산을 매매할 딜러를 찾아야 합니다. 딜러는 재고를 보유하지 않고 거래자와 가격 흥정을 하지 않습니다.
00:25:00 발표자는 딜러를 찾을 확률(Phi)이 모델에서 생성된 스프레드에 미치는 영향을 탐색합니다. 스프레드는 주로 딜러의 시장 지배력에 영향을 받습니다. 모델에 개인 정보나 역선택이 없었기 때문입니다. 스프레드에 대한 Phi의 효과는 값 전환 확률(sy)에 따라 비단조적입니다. sy가 높고 트레이더가 자주 거래하고, 자산을 장기간 보유하지 않고, 자산 없이 장기간 머물지 않을 것으로 예상하는 경우 딜러를 찾을 확률이 높을수록 스프레드가 증가합니다. 그러나 sy가 낮으면 딜러를 찾을 확률이 높을수록 스프레드가 낮아집니다. 발표자는 sy의 다양한 값에 대해 지배적인 잠재적인 긍정적 및 부정적 영향에 대해 논의합니다.
00:30:00 강사는 유동성이 증가함에 따라 트레이더가 자산을 더 높게 평가하는 방법에 대해 설명합니다. 이는 유동성이 높을수록 트레이더가 딜러를 더 자주 찾을 수 있어 더 빠르게 거래할 수 있고 배당금을 위해 낮은 평가액으로 전환하는 데 따른 고통을 덜 수 있기 때문입니다. 결과적으로 트레이더는 유동성이 높을 때 자산에 대해 더 많은 비용을 지불할 용의가 있으며 이는 자산 가치의 증가로 이어집니다. 강사는 딜러의 협상력도 시장의 비효율성에 중요한 역할을 할 수 있다고 설명합니다.
00:35:00 비디오는 S로 딜러의 이익을 측정하는 방법과 Phi가 증가함에 따라 스프레드가 증가할 수 있는 이유에 대해 설명합니다. 그러나 딜러는 잉여의 고정된 몫을 전유하고 Phi가 증가하면 딜러의 시장 지배력이 감소하여 거래자의 경쟁력이 높아짐에 따라 스프레드가 감소합니다. 이들은 Phi가 높은지 낮은지에 따라 작동하는 두 가지 상쇄 효과입니다. 즉, 그 이유는 불분명하지만 각 경우에 둘 중 하나가 우세함을 의미합니다.
00:40:00 강사가 운동 수업을 마치고 논의된 주요 사항을 요약합니다. 그들은 값을 전환할 때 딜러를 만나는 것의 중요성과 이것이 정보 및 재고 효과를 처리하는 것과 어떻게 관련되는지 언급합니다. 수업은 강사가 통찰력 있고 재미있을 것이라고 약속하는 금융 시장의 거품에 관한 다음 주제의 미리 보기로 끝납니다.
Exercise class 5, part 2Financial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www.youtube.com/pla...
강의는 금융 시장의 거품에 대한 주제를 소개하고 거품이 고전 경제학에 대한 수수께끼를 제기한다는 점을 강조하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 클래스는 에이전트가 자신의 개인 정보를 무시하고 공개 정보만을 기반으로 거래할 수 있음을 시사하는 무리 모델에 중점을 두어 모든 사람이 동일한 작업을 수행하고 거품이 발생할 수 있는 무리를 생성하도록 합니다.
연사는 거품으로 이어질 수 있는 개인 정보 집합의 부족과 고차원적 신념을 다루는 또 다른 모델을 소개합니다. Webster Dictionary 및 Wikipedia의 정의를 포함하여 거품에 대한 다양한 정의가 제공됩니다. 강사는 금융 시장에서 거품의 세 가지 유형의 정의에 대해 설명합니다.
첫 번째 정의는 시카고 대학의 Wikipedia 페이지에서 가져온 것입니다. 거품은 기본 가치에서 가격의 편차로 정의됩니다. 두 번째 정의는 인베스토피디아(Investopedia)에서 나온 것으로, 특정 부문의 펀더멘털이 보증하는 것보다 주가가 급등한 후 대규모 매도가 발생하면서 가격이 급락하는 것을 거품이라고 합니다. 시카고 연준의 세 번째 정의는 자산의 시장 가격이 펀더멘털 요인에 의해 결정되는 가격을 상당 기간 초과할 때 거품이 존재한다고 말합니다.
강사는 이러한 정의 중 어느 것도 이러한 시장에서 트레이더가 행동하는 방식의 행동 측면을 포함하지 않는다고 강조합니다. 이 섹션은 엔론, 미국 주택 거품, 비트코인/암호화폐 거품을 포함한 거품의 예를 들어 일반적인 사례와 특이한 사례를 모두 설명합니다.
계속해서 연사는 군중의 개념과 금융 시장의 미세 구조 내 거품에서의 역할에 대해 탐구합니다. 그들은 2006년 초에 있었던 이전의 우라늄 버블을 언급하는데, 이는 알려진 최대 규모의 개발된 우라늄 매장량을 포함하는 캐나다의 침수된 광산에 의해 시작되었을 수 있습니다. 이 사건은 인지된 공급 부족과 과잉 수요로 이어져 단기간에 시장에 거품을 일으켰습니다.
그런 다음 강의는 공개 정보에 의존하는 아이디어와 그것이 새로운 정보에 대한 효율적인 대응으로 보일 수 있는 방법인 군중에 대한 이론을 탐구합니다. 허딩(Herding)은 투자자가 시장의 지배력을 따라 공공 정보를 위해 개인 정보를 무시하는 합리적이지만 비효율적인 의사 결정 과정으로 설명됩니다. 모멘텀 트레이딩 전략은 투자자들이 상승 추세에 있는 주식을 사서 하락 추세에 있는 주식을 파는 예시로 제시됩니다.
군집 모델은 에이전트가 순차적으로 시장에 도착하여 개인 신호를 수신하고 이전 에이전트의 결정을 관찰하지만 해당 결정으로 이어진 개인 정보는 관찰하지 않는다고 가정합니다. 강의는 이상적인 결과는 모든 사람의 개인 정보를 모아 최적의 결정과 가격을 달성하는 것이라고 설명합니다. 그러나 에이전트가 자신의 개인 정보를 악용할 동기가 있기 때문에 이는 비현실적입니다. 순차적인 의사 결정으로 인해 더 일찍 도착한 사람들은 작업할 정보가 적어 차선의 결과로 이어집니다.
이 비디오는 사람들이 자신의 개인 정보를 무시하기 시작하고 공개 정보에만 의존하여 군중 행동과 정보 캐스케이드를 초래하는 모델에 대해 설명합니다. 모델의 불확실성은 낮거나 높을 수 있는 기본 값으로 캡처됩니다. 에이전트는 개인 신호를 기반으로 업데이트되는 사전 신념을 가지고 시장에 도착합니다. 시장 평가와 동일한 또 다른 신념은 모든 과거 에이전트의 결정에 따라 업데이트됩니다. 이 모델은 사람들이 공개 정보에 너무 많이 의존하고 개인 신호를 무시할 때 발생하는 비효율성을 보여줍니다.
강의는 군중의 개념과 금융 시장의 거품과의 관계를 더 탐구합니다. 개인 신호와 불완전한 사전 신념은 에이전트가 개인 신호를 무시하고 대중의 신념에 따라 행동하는 군집 행동으로 이어질 수 있다고 설명합니다. 비디오는 이러한 행동으로 인해 대중의 믿음에 새로운 정보가 추가되지 않아 시간이 지나도 동일하게 유지될 수 있다고 주장합니다.
연사는 거래자가 자산 가치에 대한 사전 지식을 가지고 도착하고 합리적인 모델을 제시합니다. 그러나 사전 지식이 없는 노이즈 트레이더는 이익 극대화 트레이더와 동일한 확률로 매수, 매도 또는 기권합니다. 처음에 화자는 잡음 거래자의 무작위 특성으로 인해 이 모델에서 무리가 불가능하다고 제안합니다. 그러나 Avery와 Zemsky가 제시한 더 복잡한 모델은 완벽한 정보에 대한 다양한 수준의 액세스와 노이즈 트레이더의 부재를 고려할 때 무리가 가능할 수 있음을 나타냅니다.
강의는 뉴스 이벤트 및 그 특성(좋든 나쁘든)에 대한 불확실성을 포함하는 마켓 메이커 모델의 불확실성에 대해 논의합니다. 마켓 메이커는 정보가 있거나 정보가 부족한 트레이더와의 거래에 대한 지식이 부족하고 경제에 정보가 있는 트레이더의 수를 알지 못합니다. 이 모델에서는 무리가 발생할 수 있으며 모든 거래자가 자산이 근본적으로 저평가된 반면 시장 조성자는 알지 못하는 경우 비투기적 거품이 발생할 수 있습니다. 이것은 모든 거래자가 개인 신호와 비교하여 공개 정보를 과장하는 투기 거품을 만듭니다.
강사는 비투기적 거품에 대해 간략히 언급하며 무리를 통해서도 발생할 수 있다고 설명합니다. Gloucester Milgram 모델은 연사가 휴식을 취하기 전에 언급되며 Bro Bruna Maya 모델을 다룰 다음 섹션의 미리 보기를 제공합니다.
00:00:00 교수는 금융 시장의 거품이라는 주제를 소개하고 거품은 고전 경제학의 수수께끼라고 설명합니다. 그런 다음 클래스는 에이전트가 개인 정보를 무시하고 공개 정보만을 기반으로 거래할 수 있음을 시사하는 무리 모델을 살펴봅니다. 이로 인해 모든 사람이 동일한 작업을 수행하고 거품이 발생할 수 있는 무리가 생성됩니다. 강의는 또한 거품을 일으킬 수 있는 개인 정보의 집계 부족과 고차원적 신념을 다루는 또 다른 모델을 소개합니다. 교수는 Webster Dictionary 및 Wikipedia의 정의를 포함하여 거품에 대한 다양한 정의를 제공합니다.
00:05:00 강사는 금융 시장에서 거품의 세 가지 유형의 정의에 대해 설명합니다. 첫 번째는 거품을 기본 가치에서 가격의 편차로 정의하는 시카고 대학의 Wikipedia 정의에서 가져온 것입니다. 두 번째는 Investopedia의 거품에 대한 정의로, 특정 부문의 펀더멘털이 보장하는 것보다 주가가 급등한 후 대규모 매도가 발생하면서 가격이 급락하는 것을 말합니다. 시카고 연준의 세 번째 정의는 자산의 시장 가격이 펀더멘털 요인에 의해 결정되는 가격을 상당 기간 초과할 때 거품이 존재한다고 말합니다. 강사는 또한 이러한 정의 중 어느 것도 이러한 시장에서 트레이더가 행동하는 방식의 행동 측면을 포함하지 않는다는 점을 강조합니다. 이 섹션은 엔론, 미국 주택 거품, 비트코인/암호화폐 거품을 포함하여 흔하고 이국적인 거품의 예를 들어 마무리합니다.
00:10:00 연사는 금융 시장의 미세 구조에서 군집과 거품의 개념에 대해 논의합니다. 그들은 2006년 초에 발생한 이전의 우라늄 거품을 언급하는데, 이는 캐나다의 한 광산이 침수되고 알려진 최대 규모의 우라늄 매장량을 포함하여 시작되었을 수 있습니다. 이로 인해 공급 부족과 과도한 수요가 감지되어 잠시 동안 시장에 거품이 생겼습니다. 그런 다음 강의는 대중 정보에 의존하는 아이디어와 새로운 정보에 대한 효율적인 대응이 될 수 있는 방법에 대한 무리에 대한 이론을 탐구합니다.
00:15:00 거품과 최적이 아닌 결과에 대한 잠재적인 설명으로 금융 시장에서 군집의 개념이 논의됩니다. Herding은 합리적이지만 비효율적인 의사 결정 과정의 결과로 간주되며, 투자자는 시장의 지배력을 따르기 위해 공개 정보를 위해 개인 정보를 무시합니다. 이에 대한 예는 투자자가 상승 추세에 있는 주식을 사서 하락 추세에 있는 주식을 파는 모멘텀 거래 전략입니다. 군집 모델은 에이전트가 순차적으로 시장에 도착하여 개인 신호를 수신하고 이전 에이전트의 결정을 관찰하지만 해당 결정으로 이어진 개인 정보는 관찰하지 않는다고 가정합니다. 이상적인 결과는 최적의 결정과 가격을 달성하기 위해 모든 사람의 개인 정보를 가져오는 것이지만 에이전트가 개인 정보를 이용할 동기가 있기 때문에 비현실적입니다. 순차적인 의사 결정의 결과, 더 일찍 도착한 사람들은 작업할 정보가 적어 최적이 아닌 결과를 초래할 수 있습니다.
00:20:00 비디오는 사람들이 개인 정보를 무시하고 공개 정보에만 의존하기 시작하는 모델에 대해 설명합니다. 이로 인해 모든 사람이 정확하지 않을 수 있는 몇 가지 개인 정보를 기반으로 결정을 내리는 군집 행동 및 정보 캐스케이드가 발생합니다. 모델의 불확실성은 기본 값이 낮거나 높음으로 포착되며, 에이전트는 개인 신호를 기반으로 업데이트되는 사전 신념인 PT를 가지고 시장에 도착합니다. 또 다른 신념인 QT는 시장 평가와 동일하며 모든 과거 에이전트의 결정에 따라 업데이트됩니다. 전반적으로 이 모델은 사람들이 공개 정보에 너무 많이 의존하고 개인 신호를 무시할 때 발생하는 비효율성을 보여줍니다.
00:25:00 이 섹션에서는 공공 정보와 비공개 정보를 모두 기반으로 자산에 투자할지 여부를 결정하는 에이전트의 행동을 분석하여 금융 시장 미세 구조의 무리와 거품의 개념을 논의합니다. 에이전트의 개인 신호와 과거 에이전트의 결정이 결합되어 사후 신념을 형성한 다음 임계값 신념을 계산하는 데 사용됩니다. 에이전트는 예상 효용이 충분히 높은 경우에만 투자합니다. 즉, 실제로 높은 자산 가치에 충분히 큰 가중치를 할당하는 경우입니다. 임계값 믿음은 대중의 믿음에서 감소하고 있으며, 이는 다른 에이전트의 결정에서 추론된 유리한 정보가 많을수록 에이전트가 투자해야 하는 신뢰도가 낮아짐을 나타냅니다. 공개 정보가 충분히 좋은 경우 개인 정보는 충분히 나쁠 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이 논의는 재무 의사 결정에서 정보와 신념이 결합되는 방식을 이해하는 것이 중요함을 강조합니다.
00:30:00 이 비디오는 사적인 신호와 불완전한 사전 믿음이 금융 시장에서 집단 행동으로 이어질 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 개인 신호는 시장의 실제 상태를 완벽하게 추론할 수 없으며 이전 믿음은 일정 간격 내에 국한된다는 가정이 있습니다. 이를 바탕으로 사적 신호에 관계없이 최적의 투자 행태를 결정하는 공신력에 도달한다. 이것은 에이전트가 개인 신호를 무시하고 대중의 믿음에 따라 행동하는 무리로 이어질 수 있습니다. 비디오는 이러한 행동으로 인해 대중의 믿음에 새로운 정보가 추가되지 않아 시간이 지나도 동일하게 유지될 수 있다고 주장합니다.
00:35:00 금융 시장에서 군중의 개념을 탐구합니다. 다시 한 번 공적 정보가 사적 정보를 압도해 떼로 이어지는 모습을 보여주고 있다. 핵심 과제는 군중을 불러일으키는 믿음에 도달하는 것인데, 이는 약간의 확률로 틀릴 수 있습니다. 또한 임계값이 상한 및 하한 내에 있을 수 있으므로 개인 정보가 중요할 수 있습니다. 모든 사람이 공개 정보를 완전히 무시하고 개인 정보만 사용하여 의사 결정을 내리면 비효율이 발생할 가능성을 보여주는 보다 일반적인 모델도 고려됩니다.
00:40:00 강사는 합리적인 에이전트가 충분한 정보를 포함하지 않거나 개인 신호를 전달하기에는 너무 시끄럽기 때문에 사용 가능한 정보를 집계하지 못하는 모델에 대해 논의합니다. 사적인 신호의 분포가 제한적일 때 발생하는 이러한 잘못된 무리는 많은 정보를 가진 일부 사람들이 거래하도록 허용함으로써 방지할 수 있습니다. 강사는 또한 "무리"와 "캐스케이드"라는 용어 사이의 미묘한 차이에 주목하고 그 구분이 강의 목적에 중요하지 않다고 설명합니다. 마지막으로 강사는 모델에서 가격을 유연하게 허용하는 것의 영향을 고려합니다.
00:45:00 연사는 거래자가 자산 가치에 대한 사전 지식과 확률 1을 가지고 합리적으로 도착하는 모델에 대해 논의합니다. 사전 지식이 없는 노이즈 트레이더는 이익 극대화 트레이더와 동일한 확률로 매수, 매도 또는 기권합니다. 그런 다음 화자는 청중에게 이러한 모델에서 무리가 가능한지 묻는 질문을 제기합니다. 노이즈 거래자의 무작위 특성으로 인해 대답은 '아니오'입니다. 그러나 화자는 계속해서 Avery와 Zemsky가 제시한 더 복잡한 모델이 목축이 가능할 수 있음을 나타낸다고 설명합니다. 이 모델에서 트레이더는 완벽한 정보에 대한 다양한 수준의 액세스 권한을 가지며 노이즈 트레이더는 부재합니다.
00:50:00 강사는 뉴스 이벤트가 있었는지 여부와 좋은 소식인지 나쁜 소식인지에 대한 불확실성을 포함하는 마켓 메이커 모델의 불확실성에 대해 논의합니다. 시장 조성자는 자신이 정보가 풍부한 트레이더와 정보가 부족한 트레이더와 거래하고 있는지 알지 못하며, 경제에 정보가 풍부한 트레이더가 몇 명인지도 모릅니다. 이 모델에서는 무리가 발생할 수 있으며 모든 거래자가 자산이 근본적으로 저평가되어 있다는 것을 알고 있지만 시장 조성자는 그렇지 않은 경우 비투기적 거품이 있을 수 있습니다. 이것은 모든 거래자가 개인 신호와 비교하여 공개 정보를 과장하는 일종의 투기 거품으로 이어질 수 있습니다.
00:55:00 화자는 투기적이지 않은 거품에 대해 간략하게 논의하고 무리를 통해서도 발생할 수 있다고 설명합니다. 그는 휴식을 취하고 다음 섹션의 주제인 Bro Bruna Maya 모델을 미리보기 전에 Gloucester Milgram 모델을 언급합니다.
i had a brief internet outage at 9:50; you can safely skip to 11:05Lecture 14, part 1: Herding and BubblesFinancial Markets Microstructure course (Masters in...
강사는 무리 행동, 잘못된 가격 책정 및 금융 시장의 거품과 관련된 복잡성과 문제에도 불구하고 이러한 문제를 어느 정도 완화하는 데 도움이 될 수 있는 메커니즘이 있다고 강조합니다. 예를 들어 가격 메커니즘은 시장 조정을 통해 자산 가격을 기본 가치로 되돌리는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 불확실성이 특히 높거나 조정이 어려워지면 무리수와 잘못된 가격 책정이 여전히 발생하여 거품이 형성될 수 있다는 점에 유의해야 합니다.
또한 강의는 모멘텀 거래의 개념을 합리적인 전략으로 강조합니다. 이 전략은 가격이 상승 추세일 때 자산을 사고 가격이 하락 추세일 때 자산을 파는 것입니다. 강사는 모멘텀 거래가 관찰된 시장 행동에 대한 합리적인 반응으로 해석될 수 있다고 설명합니다. 이는 거래자들이 펀더멘탈 분석에만 의존하기보다는 인지된 추세에 따라 결정을 내리는 경우가 많다는 것을 나타냅니다.
강사는 금융 시장의 군중과 거품의 역학을 다루는 특정 모델로 초점을 이동합니다. 이 모델은 가치 성장과 그에 따른 둔화라는 개념을 도입하여 외생 조정 또는 내생 붕괴의 잠재적 발생으로 이어집니다. 합리적인 거래자는 잘못된 가격 책정에 대한 지식을 가지고 있는 반면 행동적 거래자는 자산 가치에 대해 지나치게 낙관적인 믿음을 보이는 모델에 합리적이고 행동적인 거래자가 포함됩니다. 합리적인 거래자들이 잘못된 가격 책정에 대해 알게 되는 시기의 분포는 일정하다고 가정하여 거품의 지속 시간과 외생적 수정 시기와 관련된 불확실성 요소를 추가합니다.
이러한 맥락에서 강사는 합리적인 트레이더의 의사 결정 프로세스의 중요성을 강조합니다. 합리적인 거래자들은 높은 가격 상승이 일시적이라는 것을 알고 있지만 언제 거품이 터질지에 대한 정확한 정보가 부족합니다. 이러한 불확실성은 자산을 매각할 최적의 시간을 결정하는 데 있어서 합리적인 거래자들에게 도전 과제가 됩니다. 왜냐하면 그들은 나중 단계에서 매각하여 이익을 극대화하는 것과 붕괴 전에 매각하여 잠재적인 손실을 피하는 것 사이에서 균형을 유지해야 하기 때문입니다. 강사는 합리적인 트레이더가 직면한 복잡한 트레이드 오프와 효과적인 타이밍의 중요성을 강조합니다.
강의 내내 강사는 금융 시장의 거품 형성과 붕괴에서 정보, 조정, 불확실성 및 의사 결정의 역할을 지속적으로 강조합니다. 다양한 모델과 개념을 탐구함으로써 강사는 무리 행동, 잘못된 가격 책정 및 거품의 출현에 기여하는 요인에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 이러한 현상에 내재된 복잡성과 문제를 조명합니다.
강의는 다음 주제인 경매 모델로 이동하기 전에 해당 자료를 검토한다는 점을 언급하며 끝납니다. 이 포괄적인 검토는 금융 시장에서 경매의 역학을 탐구하기 전에 지식과 이해의 견고한 기반을 보장합니다.
강의의 다음 부분에서 연사는 금융 시장에서 군집 행동을 더욱 부추길 수 있는 평판 문제 및 계약 인센티브의 개념에 대해 자세히 설명합니다. 특히 관리자는 평판을 보호하거나 안전한 보상을 확보하기 위해 다른 사람의 행동을 따라야 한다는 강박감을 느낄 수 있습니다. 이러한 행동은 개인 정보를 쉽게 집계할 수 없어 관리자가 자신의 신호에만 의존하기 어려울 때 발생합니다. 결과적으로 그들은 자신의 판단에 반하더라도 동료의 행동을 모방하기로 선택할 수 있습니다.
강사는 특히 시장 참가자들 사이에 상식이나 조정이 부족한 상황에서 평판 문제와 계약 인센티브가 군집을 촉진할 수 있다고 강조합니다. 가격 메커니즘이 시장 조정을 촉진하여 문제를 부분적으로 완화할 수 있지만 불확실성이 만연하거나 조정이 어려워지는 경우 무리는 여전히 지속될 수 있습니다.
그런 다음 강의에서는 군집, 거품 및 조정 사이의 관계를 탐구하는 모델을 탐구합니다. 이 모델은 거품의 정점에 대한 상식이 존재하지 않을 수 있다는 개념을 도입하여 거품이 불가능하다는 고전 경제학의 주장에 도전합니다. 이 경우 가격 조정을 용이하게 하고 자산의 가치를 본연의 수준으로 회복시키기 위해서는 조율이 필수적입니다.
이 모델은 고차원 신념의 중요성과 시장 조정에 미치는 영향을 강조합니다. 이는 다른 트레이더의 행동에 대한 트레이더의 믿음이 전반적인 시장 역학에 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 연사는 거래자의 신념, 조정 및 시장 결과 간의 상호 작용을 강조하여 거품의 형성 및 지속에 기여할 수 있는 복잡한 역학 관계를 조명합니다.
계속해서 강사는 자산 가격 책정과 관련된 다양한 요소 및 시나리오를 통합하는 보다 복잡한 모델을 청중에게 소개합니다. 이 모델은 둔화를 경험하는 임의의 시간까지 자산의 성장률을 고려합니다. 자산의 가격은 외생 조정이나 내생 붕괴가 발생할 때까지 느린 속도로 계속 증가합니다. 합리적이고 행동적인 거래자들이 이 모델에 포함되며, 합리적인 거래자들은 서로 다른 시점에서 잘못된 가격 책정에 대해 알게 된다는 가정 하에 있습니다.
합리적인 거래자들이 잘못된 가격 책정에 대한 정보를 획득하는 시기의 분포는 거품 지속 시간과 조정 시기를 둘러싼 불확실성을 더욱 가중시킵니다. 강사는 이러한 불확실성 하에서 거품을 타야 할 시간을 평가하고 외생 조정이 일어나기까지 남은 시간을 추정해야 하기 때문에 합리적인 거래자의 의사 결정의 중요성을 강조합니다.
이 강의는 군집 행동, 잘못된 가격 책정, 금융 시장의 거품 형성에 대한 종합적인 탐구를 제공합니다. 평판 문제, 계약 인센티브, 조정, 고차원적 믿음, 합리적인 트레이더와 행동 트레이더 간의 상호 작용을 포함하여 이러한 현상에 기여하는 다양한 모델, 개념 및 요인을 다룹니다. 이러한 역학 관계의 복잡성을 탐구함으로써 강의는 청중에게 금융 시장 역학과 관련된 복잡성과 거품 예측 및 관리와 관련된 문제에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다.
00:00:00 따라서 그들은 자신의 신호에 어긋나더라도 첫 번째 관리자의 리드를 따르고 투자하기로 선택합니다. 이것은 거품을 일으킬 수 있는 군중 행동으로 이어집니다. 거품으로 이어질 수 있는 또 다른 요인은 시장 조성자가 주문 흐름의 정보성을 과소평가하여 가격 조정이 더디고 잠재적으로 반대 방향으로 거품이 생길 수 있다는 것입니다. 투기적 거품과 비투기적 거품의 차이와 정보의 비대칭성 및 정보 집계 실패로 인해 거품이 발생할 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 평판에 대한 우려도 무리 행동에 기여할 수 있습니다.
00:05:00 강사는 관리자가 자신의 명성을 구하거나 안전한 보상을 보장하기 위해 다른 사람의 행동을 따르도록 동기를 부여할 수 있기 때문에 평판 문제와 계약 인센티브가 금융 시장에서 군중을 몰리게 하는 방법에 대해 논의합니다. 강사는 이러한 요소가 개인 정보를 쉽게 집계할 수 없을 때 무리를 촉진할 수 있으며 가격 메커니즘이 문제를 어느 정도 완화할 수 있다고 지적합니다. 그러나 불확실성이 복잡하면 군집이 여전히 발생할 수 있습니다. 마지막으로 강사는 자산이 상승추세일 때 매수하고 하락추세일 때 매도하는 모멘텀 매매를 합리적인 전략으로 해석할 수 있다고 언급한다.
00:10:00 비디오는 금융 시장의 군중과 거품을 다루는 모델에 대해 설명합니다. 이 모델은 역방향 귀납 논증으로 인해 거품이 불가능하다는 고전 경제학 논거를 다루는 것으로 시작합니다. 그러나 언제 거품이 최고조에 달할 것인지에 대한 상식이 없다면 거품이 있을 가능성이 있다. 이 모델은 가격 조정을 유발하고 가격을 자산의 기본 가치로 되돌리려면 조정이 필요함을 보여줍니다. 더 높은 수준의 신념은 조정에서 역할을 하며 한 거래자가 다른 거래자의 행동에 대해 믿는 것이 시장에 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.
00:15:00 연사는 자산 가치가 R 비율로 느려지는 임의의 시간 T0까지 G 비율로 증가하는 자산 가격 책정 모델에 대해 논의합니다. 그러나 자산 가격은 비율 G로 계속 증가합니다. 타우 바 시점의 외생적 조정 또는 매도를 결정한 합리적인 거래자들로 인한 내생적 붕괴가 발생합니다. 이 모델에는 합리적 거래자와 행동적 거래자가 모두 있으며 합리적인 거래자가 잘못된 가격 책정에 대해 알게 되는 시간의 분포는 T0과 T0 사이에 일정한 베타를 더한 것으로 가정합니다. 이로 인해 거품을 작성하는 데 걸리는 시간과 외생적 조정 전에 남은 시간에 대해 합리적인 거래자에게 불확실성이 발생합니다.
00:20:00 강의에서는 합리적 거래자와 행동적 거래자의 두 가지 유형의 거래자에 대해 논의합니다. 합리적 트레이더는 시장에 대한 정보를 알고 자산의 잘못된 가격 책정을 이해하는 반면, 행동 트레이더는 가격 급등이 영원히 지속되고 자산을 과대평가할 것이라고 믿습니다. 합리적인 트레이더가 약간 낮은 가격에 자산을 매도할 의향이 있을 때 행동 트레이더는 성장이 계속될 것이라고 믿으며 기꺼이 매수합니다. 그러나 행동 트레이더의 수는 제한되어 있으며 합리적인 트레이더의 총 공급량 중 일부만 흡수할 수 있습니다. 합리적인 거래자들은 높은 가격 상승이 일시적이라는 것을 알고 있지만 언제 멈출지 모릅니다.
00:25:00 강사는 시장의 뉴스와 다른 거래자들의 믿음에 대해 알 때 거래자들이 어떻게 확신하지 못할 수 있는지에 대해 논의합니다. 그는 정보성 분포가 어떻게 균일한지 설명합니다. 즉, 트레이더가 언제든지 정보를 얻을 수 있는 동등한 기회가 있음을 의미합니다. 트레이더가 나중에 정보를 받으면 다른 트레이더가 뉴스를 언제 받았는지 알 수 없어 자산 가치에 대한 불확실성과 실수가 발생할 수 있습니다. 이러한 불확실성은 자산의 잘못된 가격 책정으로 이어질 수 있습니다.
00:30:00 강사는 거품이 붕괴되기 전에 자산을 매도하려고 할 때 트레이더가 직면하는 장단점을 설명합니다. 그들은 더 높은 수익을 내기 위해 가능한 한 늦게 팔고 싶지만 너무 늦어서 거품이 터지기 전에 팔 기회를 놓칠 수는 없습니다. 강사는 또한 잘못된 가격 책정 계층에 대한 일반적인 지식과 자산 판매 시기를 예측하기 어렵게 만드는 방법에 대해 설명합니다. 정보 제공 시간의 인식 분포와 거품이 붕괴되기 전 거래자의 인식을 보여주는 모델이 논문에 제시되어 있습니다. 강사는 논문에 제시된 그래프에 오류가 있음을 지적하고 청중이 이를 식별하도록 요구합니다.
00:35:00 강사는 금융 시장에서 거품을 생성할 수 있는 요인과 이를 정의하는 방법에 대해 논의합니다. 트레이더 간의 조정의 어려움과 다른 사람들이 알고 생각하는 것에 대한 제한된 지식으로 인해 트레이더가 시장이 붕괴될 것이라는 사실을 깨달은 경우에도 잘못된 가격 책정이 오랫동안 지속될 수 있습니다. 거품은 충분한 거래자들이 그것을 터뜨릴 수 있다는 것을 알게 된 후 그리고 거래자들이 최대 대출 또는 매도 포지션을 취할 경우, 모든 거래자들이 자산의 0 또는 1 단위를 보유할 수 있고 합리적인 거래자들이 행동 거래자는 0 단위로 시작하는 반면 한 단위입니다.
00:40:00 강사는 합리적인 판매자가 자산을 판매하고 모델이 다른 초기 위치뿐만 아니라 다른 롱 및 숏 포지션을 허용하는 보다 복잡한 모델을 설명합니다. 이 모델은 트레이더가 숏 포지션을 취할 때 이 트레이더보다 먼저 가격 책정 오류에 대해 알게 된 다른 모든 트레이더가 이미 숏 포지션을 취했음을 보여줍니다. 즉, 반응 시간이 단조롭습니다. 그런 다음 강사는 이 모델에서 외생적 충돌과 내생적 충돌이라고 하는 두 가지 유형의 균형에 대해 논의합니다. 외생적 폭락은 버블에 쓸 수 있는 이익이 많고 위험이 낮을 때 발생하며, 내생적 폭락은 합리적 트레이더가 자산을 충분히 매도함으로써 가격 조정이 촉발될 때 발생합니다.
00:45:00 강사는 거품이 터지기 전에 주식을 매도할 수 있는 인센티브에 대해 논의하지만 너무 이르면 잠재적 이익을 놓칠 수 없습니다. 판매 시점은 거품이 터지기 전에 판매해야 하는 거래자의 비율을 나타내는 Kappa 값에 따라 다릅니다. Kappa가 높으면 트레이더는 거품이 터지기 전에 매도한 마지막 트레이더에 더 가깝게 판매를 연기하고 싶어하는 반면, Kappa가 낮으면 트레이더는 놓치는 것을 피하기 위해 빨리 매도하기를 원합니다. 이것은 거품이 터지기 직전인 거의 같은 시간에 팔고 싶어하는 거래자들 사이에서 조정 게임을 만듭니다.
00:50:00 강사는 흑점 평형과 임의의 사건이 조정 장치 역할을 할 수 있는 방법에 대해 논의합니다. "태양 흑점"이라고도 하는 이러한 이벤트는 1980년대에 거래 데이터가 시장에 큰 영향을 미쳤고 1990년대에는 Alan Greenspan의 진술이 더 큰 영향을 미쳤던 사례에서 나타났습니다. 강사는 에이전트 간의 공통 지식에 대한 고차원적 불확실성이 글로벌 게임과 같은 일부 모델에서 흥미로운 결과를 초래할 수 있다고 결론을 내립니다. 올해는 글로벌 게임에 초점을 맞추지 않겠지만 강사는 다음 강의에서 경매 모델에 대해 논의하기 전에 지금까지 다룬 모든 내용을 검토할 것입니다.
Lecture 14, part 2: Herding and BubblesFinancial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www....
금융시장의 군중과 거품에 대한 이전 강의에 이어 이번 강의에서는 금융시장 미시구조의 경매 모델에 초점을 맞춥니다. 교수는 금융 시장과 생산 이론을 포함한 다양한 맥락에서 경매의 관련성을 강조합니다. 경매 모델은 금융 시장에만 국한되지 않지만 보편성과 적용 가능성으로 인해 널리 사용되고 연구됩니다.
강의는 거래가 조직될 수 있는 세 가지 주요 방법, 즉 딜러 시장, 제한 또는 전자 책이 있는 연속 경매 모델 및 일괄 경매 모델에 대한 개요를 제공하는 것으로 시작됩니다. 그러나 주요 강조점은 경매 모델과 그 특성에 있습니다.
교수는 시장의 에이전트 수가 유한할 때 거래자 또는 입찰자 간의 불완전한 경쟁의 역학을 포착하려는 목적을 논의하면서 경매 모델을 소개합니다. 경매 모델은 시장 효율성, 시장 할당, 거래량 및 가격 반응을 포함한 다양한 질문을 연구하는 데 도움이 됩니다.
봉인 및 공개 입찰, 1차 및 2차 가격 경매뿐만 아니라 비공개 또는 일반 평가, 1단위 또는 다중 단위 경매, 단일 또는 양면 경매와 같은 경매 유형의 변형을 포함하여 여러 경매 형식이 제공됩니다. 강의는 시장 역학 및 거래 전략의 다양한 측면을 이해하는 데 있어 이러한 변화의 중요성을 강조합니다.
그런 다음 강의는 기본적이고 간단한 모델 역할을 하는 사적 가치 일차 경매를 시작으로 특정 경매 모델에 대해 자세히 설명합니다. 이 경매에는 하나의 판매 품목, 비공개 평가가 있는 여러 잠재 구매자, 합리적이고 위험 중립적인 입찰자가 있습니다. 경매는 각 입찰자가 입찰을 제출하는 방식으로 진행되며 최고 입찰자가 낙찰되어 입찰가를 지불하고 다른 입찰자는 아무것도 지불하지 않습니다. 강의는 입찰자의 입찰 전략과 예상 수익이 경매에서 낙찰받고 기대 수익을 극대화하려는 욕구에 의해 어떻게 영향을 받는지 탐구합니다.
다음으로 입찰 변수에 대한 1차 미분을 취하여 경매에서 수익을 극대화하는 최적화 과정을 설명합니다. 입찰 함수의 역함수를 고려하고 입찰자 평가의 확률 분포를 변환하여 입찰 전략을 도출할 수 있는 방법을 보여줍니다. 강의는 입찰 전략과 일치하는 균형 입찰을 찾는 것의 중요성을 강조합니다.
또한 강사는 입찰 전략에 부합하는 균형 조건과 최적 입찰을 강조하면서 입찰에 대한 평가의 파생물을 탐구합니다. 그들은 정보 비대칭의 역할과 평가와 비교하여 입찰 음영에 미치는 영향에 대해 논의합니다.
개념을 설명하기 위해 강의에서는 분포를 사용하는 간단한 예를 제공하고 균형 전략을 결정하는 데 분포를 사용할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이 예는 입찰의 음영 정도와 결과적으로 거래자의 수익성에 대한 입찰자 수의 영향을 강조합니다.
강사는 또한 영어 경매와 네덜란드 경매를 포함한 다른 경매 형식을 다루며 특정 상황에서 단일 가격 경매와의 동등성을 논의합니다. 강의는 공통 가치 경매의 개념을 간략하게 소개하고 단일 단위 경매와 다중 단위 경매의 차이점을 탐구하며 다중 단위 경매에서 "동굴 최고 입찰가"라는 개념을 강조합니다.
강의가 끝날 무렵 연사는 경매 모델에 확장과 변형이 있지만 경매 관련 문제를 해결하는 일반적인 접근 방식은 동일하다고 언급합니다. 강의는 이전에 논의된 사적 가치 1순위 경매에 관한 질문과 설명을 요청하는 것으로 끝납니다.
강의는 다양한 경매 형식, 입찰 전략, 균형 조건 및 시장 역학 및 거래 결과에 대한 영향을 탐색하면서 금융 시장 미세 구조의 경매 모델에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다.
00:00:00 교수는 금융 시장 미세 구조의 경매 모델에 대해 논의합니다. 지난 주 강의에서는 개인 신호를 압도하는 공개 정보와 내생적 시장 조정으로 인한 거품 붕괴 가능성에 중점을 두고 금융 시장의 군중과 거품 모델을 다루었습니다. 이제 초점은 거래를 구성할 수 있는 세 가지 주요 방법인 딜러 시장, 제한 또는 전자책이 있는 연속 경매 모델 및 일괄 경매 모델에 있습니다. 교수는 이러한 모델과 그 특성에 대한 개요를 제공합니다.
00:05:00 강사는 전화 경매 형식과 전기 시장과 같은 일부 시장에서 시장 청산을 위해 사용되는 방법에 대해 설명합니다. 강사는 경매 모델을 소개하며 경매 모델이 금융 시장에만 한정된 것은 아니지만 보편성 때문에 널리 사용되고 있다고 설명합니다. 강사는 계속해서 경매 및 문맥 광고 옵션과 같은 가장 관련성이 높은 모델에 대해 언급합니다. 강사는 또한 경매 이론의 두 가지 기본 응용 프로그램인 문맥 광고 옵션과 스펙트럼 경매를 강조합니다.
00:10:00 교수는 경매가 금융 시장 및 생산 이론과 어떤 관련이 있는지 논의합니다. 경매 모델의 주요 포인트는 시장에 한정된 수의 에이전트가 존재하는 상황에서 거래자 또는 입찰자 간의 불완전한 경쟁을 포착하는 것입니다. 모델은 시장 효율성, 시장 할당, 거래량 및 가격 반응과 같은 연구 질문에 적용할 수 있습니다. 교수는 봉인 및 공개 입찰, 1차 및 2차 가격 경매와 같은 여러 경매 형식과 비공개 또는 일반 평가, 1단위 또는 다중 단위 경매, 단일 또는 양면 경매를 포함한 다양한 경매 유형을 나열합니다.
00:15:00 우리는 경매 모델에 대해 배우고 사용 가능한 다양한 변형으로 인해 다양한 방식으로 결합할 수 있는 방법을 배웁니다. 강의는 가장 간단한 모델인 사적 가치 우선 가격 경매로 시작합니다. 이 경매에서는 판매할 항목이 하나 있고 잠재적 구매자가 n명이며 각각 사적 평가가 있습니다. 경매는 모든 사람이 입찰을 제출하고 가장 높은 입찰가를 통해 입찰가를 지불할 승자를 결정하고 다른 입찰자는 비용을 지불하지 않는 방식입니다. 입찰자는 합리적입니다. 즉, 예상 이익을 극대화하고 위험 중립적입니다. 강의는 더 높은 입찰가를 제출하는 것이 에이전트의 기대 수익과 예상 수익 간의 균형을 유지하여 궁극적으로 최적의 입찰 전략과 대칭 균형으로 이어지는 방법을 탐구합니다.
00:20:00 연사는 금융 시장 미세 구조의 경매 모델과 에이전트가 최적의 입찰가를 찾는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 다른 모든 에이전트가 일부 전략 베타 효과를 사용하고 입찰 전략이 X에서 엄격하게 증가한다고 가정합니다. 즉, 상대로부터 기대할 수 있는 최대 입찰가가 있음을 의미합니다. 화자는 X 막대의 베타가 엄격하게 지배하는 X 막대의 베타보다 엄격하게 높은 입찰을 포함하여 가능한 입찰을 배제하고 개인 평가가 0인 에이전트는 0으로 입찰하고 잃거나 이기거나 쓸모없는 자산을 얻습니다. 통과에 대해 어떤 것도 기꺼이 지불하지 않을 것이기 때문에 제로 가격으로. 그런 다음 확률 이론을 사용하여 이길 확률을 탐색하고 일부 b2b 및 평가 X가 주어진 예상 이익을 다시 씁니다.
00:25:00 화자는 변수 B에 대한 1차 미분을 사용하여 경매에서 이익을 극대화하는 방법을 설명합니다. 불평등의 양쪽에 베타의 역함수를 취하고 입찰자 평가의 확률 분포를 변환함으로써, 이 기능을 유도하는 기계적인 방법이 발견되었습니다. 그러나 좀 더 간단하고 직관적인 이해를 위해 Bi를 입찰함으로써 경쟁사의 최고가치가 전략베타를 사용하여 최고가가치를 밑도는 경우 낙찰자가 낙찰되며 여기에 이익함수를 적으면 낙찰된다고 명시되어 있다. 형식에서 B에 대해 1차 미분을 취함으로써 최대화할 수 있습니다.
00:30:00 발표자는 입찰 함수 베타에 따라 입찰과 관련하여 가치의 미분을 찾는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 균형 조건이 입찰 전략과 최적의 입찰가가 같아야 하며 이 전략은 사적인 가치의 분배에 의존한다고 설명합니다. 균형 전략은 궁극적으로 y1이 X보다 작다는 점에서 y1의 기대치와 같습니다. 여기서 이 최적 입찰가보다 훨씬 더 높거나 낮게 입찰하면 초과 지불하거나 더 공격적인 경쟁자에게 지게 됩니다.
00:35:00 강사는 분포의 간단한 예와 균형 전략을 찾는 데 사용할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 예에서는 완벽하게 경쟁적이지 않은 소수의 입찰자가 긍정적인 이익을 얻는다는 가정을 사용합니다. 입찰의 음영 정도는 플레이어 수에 따라 다르며 숫자가 클수록 음영이 적습니다. 첫 번째 가격 옵션의 주요 시사점은 거래자가 약간의 이익을 원하기 때문에 입찰가가 평가와 비교하여 음영 처리되고 음영 정도는 입찰자 수에 따라 다르다는 것입니다.
00:40:00 강사가 경매 모델과 사적 가치 경매에 대해 설명합니다. 그는 시장에서 비대칭 정보의 역할과 그것이 거래 전략에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 사용된 모델은 비대칭 정보가 자산에 대한 각 플레이어의 평가에만 관련되므로 역선택을 포함하지 않습니다. 또한 강사는 모든 경매 모델의 프로세스가 유사하고 보편적이지만 세부 사항은 다를 수 있음을 강조합니다. 1차 가격 사적 가치 경매는 봉인된 입찰을 수반하기 때문에 완벽한 모델은 아니며, 이는 실제 시장에서 항상 그런 것은 아닙니다. 다른 경매 형식에는 영어 경매가 포함되며, 이는 첫 번째 가격 경매와 정확히 동일한 플레이오프로 표시됩니다.
00:45:00 강사는 다양한 경매 모델과 효율성 측면에서 비교하는 방법에 대해 논의합니다. 단일 가격 경매, 영국식 경매 및 네덜란드식 경매는 모두 가장 높은 개인 평가 입찰자가 항목을 획득하도록 유도하여 효율적입니다. 그런 다음 강사는 개인 가치가 경매에 적합한 설정인지 고려하고 공통 가치 모델을 소개합니다. 강의는 또한 단일 및 다중 단위 경매를 살펴봅니다. 여기서 다중 단위 경매는 수량에서 선형 이익이 있는 단일 단위 경매와 거의 동일합니다. 마지막으로 강의에서는 다중 단위 경매에서 동굴 최고 입찰가가 되는 개념에 대해 논의합니다. 이는 낙찰될 만큼만 입찰하지만 초과 지불하지 않는 것을 의미합니다.
00:50:00 발표자는 경매 모델에 대한 몇 가지 확장을 소개하고 문제 해결에 대한 일반적인 접근 방식이 동일하다고 설명합니다. 그런 다음 강의는 이중 옵션을 간략하게 다루기 전에 공통 가치 1차 가격 경매 및 2차 가격 옵션에 초점을 맞춥니다. 발표자는 휴식을 취하고 지금까지 논의된 첫 번째 가격 개인 가치 옵션에 대한 질문을 초대합니다.
강의를 이어가다 보면 공통가치 1순위 경매로 초점이 옮겨간다. 이러한 유형의 경매에서는 모든 입찰자에게 동일한 기본 가치를 가진 판매용 단일 항목이 있습니다. 그러나 각 입찰자는 실제 가치에 대한 시끄러운 추정치를 제공하는 개인 신호를 받습니다. 신호를 기반으로 입찰자는 입찰을 하고 가장 높은 입찰자가 항목을 낙찰받습니다. 그러나 "승자의 저주"라는 개념은 최고 입찰자가 가장 높은 개인 신호를 기반으로 입찰했기 때문에 항목의 가치를 과대 평가했을 가능성이 있음을 깨달을 때 발생합니다.
강의는 사적 가치 일차 경매와 유사한 접근 방식을 사용하여 공통 가치 일차 경매에서 승자의 저주를 해결하는 방법을 설명합니다. 비디오는 G로 표시된 y1의 분포가 여전히 존재하지만 이제 각 입찰자가 수신한 비공개 신호에 따라 달라짐을 강조합니다. B_di를 선택하는 대신 플레이어 I가 모방할 사람을 선택하는 개인 가치 사례를 모방하는 복잡한 방법을 소개합니다. Z 선택의 관점에서 문제를 구성함으로써 Z 유형과 같은 입찰에서 예상되는 이익은 Z보다 낮은 y의 모든 가능한 값에 대한 기대치가 됩니다. 강의는 다음과 관련하여 이익을 최대화하기 위해 1차 조건을 취하는 것을 보여줍니다 지.
강사는 경매에서 모방할 최적 유형에 대해 논의하고 평형 조건을 통합한 후 최적 유형을 제공하는 1차 조건을 소개합니다. 자산을 낙찰받을 수 있을 만큼 높게 입찰하되 지불 금액을 제한할 만큼 낮게 입찰하는 것이 중요함을 강조합니다. 추가로 미분 방정식과 그 결과 표현이 제시되어 추가 설명은 제공되지 않지만 새로 구성된 척도 L에 통합된 사람의 신호 평가 절하의 예상을 나타냅니다.
승자의 저주의 개념은 경매에서 더 자세히 탐구되며, 경매에서 낙찰되지 않고 승자보다 낮은 신호를 가진 거래자의 입찰을 조건으로 하는 자산의 평가가 승자의 가치에만 기초한 평가보다 훨씬 낮다는 점을 강조합니다. 개인 신호. 이는 승자가 승자의 평가보다 훨씬 낮은 다른 트레이더의 예상 가치를 고려하기 때문입니다. 그런 다음 강의는 낙찰자가 두 번째로 높은 입찰가를 지불한다는 사실을 제외하고 예상 이익에 대한 표현이 개인 및 공동 가치 경매와 유사하다는 점에 주목하면서 차등 가격 경매에 대해 자세히 설명합니다. 자신의 가치를 입찰하는 것이 2순위 경매에서 약하게 우세한 전략이라는 것이 입증되어 최적의 선택이 됩니다.
화자는 사적 가치가 있는 2차 경매에서 자신의 실제 가치보다 높은 입찰의 영향을 조사합니다. 입찰자의 평가와 관련하여 가장 낙찰된 입찰의 위치를 기반으로 다양한 시나리오를 고려하여 누군가가 해당 간격 내에 입찰할 긍정적인 가능성이 있는 경우 자신의 평가보다 엄격하게 높은 입찰이 훨씬 더 나쁘다는 것을 보여줍니다. 마찬가지로 자신의 가치 이하로 입찰하는 것도 차선책입니다. 경매에서 지고 긍정적인 기대 수익을 놓칠 수 있기 때문입니다. 결국 사적 가치 차등 경매에서는 자신의 가치를 입찰하는 전략이 약하게 우세하며, 이러한 결과는 차등 가격 경매의 틀이 적용되는 한 다른 가정으로 확장될 수 있다.
그런 다음 경매 모델에서 대칭 균형의 개념, 특히 공통 가치 2순위 경매에서 논의됩니다. 개인 가치 2순위 경매와 비교하여 후자에서 정확히 자신의 가치로 입찰하는 것이 최적인 이유를 설명합니다. 공통 가치 2순위 경매에서 최적의 전략은 자산의 평가가 입찰가보다 높으면 낙찰되고 낮으면 지는 것입니다. 균형 입찰 전략은 모든 상대가 자신의 신호를 입찰한다고 가정하여 결정됩니다. 입찰자가 이기기를 원한다면 자신이 알고 있는 가장 높은 신호보다 더 높게 입찰하지만 자신의 신호가 그보다 더 큰 경우에만 가능합니다.
계속해서 교수는 공통 가치 1순위 경매를 위한 균형 전략을 설명합니다. 그는 에이전트가 두 가지 이유로 개인 신호에만 기반하여 자산을 평가하는 금액 이하로 입찰해야 한다고 말합니다. 첫째는 긍정적인 이익을 확보하고 싶고, 둘째는 경매에서 낙찰되면 자산가치 면에서 불리하다는 승자의 저주가 있다. 그런 다음 강사는 이중 옵션과 금융 시장에서의 기능에 대해 논의하는 것으로 전환합니다. 이 시나리오는 서로 경쟁하지만 다른 판매자 또는 구매자와는 경쟁하지 않는 두 명의 에이전트(판매자 1명과 구매자 1명)만 가정합니다.
자산의 비공개 평가를 통해 구매자와 판매자를 위한 봉인 입찰 경매 설정을 살펴봅니다. 구매자의 입찰가가 판매자의 입찰가를 초과하면 가격 TV에서 거래가 발생합니다. 구매자와 판매자의 예상 이익은 부호만 다를 뿐 단일 가격 경매의 예에서와 동일합니다. 판매자의 경매는 개인 가치의 2순위 옵션과 동일하지만 구매자의 설정은 개인 가치의 1순위 경매와 유사합니다. 구매자의 최적 전략은 단일 가격 경매에서와 같은 방식으로 도출될 수 있습니다.
그런 다음 강의는 이중 경매를 탐구하고 일방적 옵션 측면에서 이중 경매를 나타냅니다. 그러나 결과가 효율적인 일방적 옵션과 달리 이중 경매의 결과는 비효율적일 수 있습니다. Meyerson Satterthwaite 정리가 논의되는데, 이는 독립적인 개인 평가를 가진 한 명의 구매자와 많은 판매자가 있는 상황에서 효율적인 결과를 달성하는 거래 프로토콜이 없다고 말합니다. 마지막으로 강사는 경매 모델에 대한 강의에서 얻은 몇 가지 핵심 사항을 제공합니다. 그들은 역선택과 승자의 저주가 본질적으로 같은 것이며 후자가 더 협소한 개념임을 강조합니다. 2순위 경매는 검색 엔진 광고 경매에서 널리 사용되는 간단하고 강력하며 효율적인 형식으로 강조됩니다. 그러나 비대칭 정보로 양자 무역 환경에서 효율성을 달성하는 것은 어려운 일입니다. 강의는 다음 주 마지막 강의에서 코스 주제에 대한 검토와 추가 질문이 있을 수 있는 다가오는 시험에 대한 토론을 제공할 것이라고 언급하면서 끝납니다.
강의를 계속하면서 교수는 역선택과 승자의 저주 사이의 관계를 강조하면서 경매 모델에 대한 논의를 마무리합니다. 그들은 승자의 저주가 경매에서 역선택의 구체적인 징후라고 설명합니다. 역선택이란 한 당사자가 다른 당사자보다 더 많은 정보를 가지고 있어 거래에서 잠재적인 비효율성을 초래하는 상황을 말합니다. 승자의 저주의 경우 비공개 신호가 가장 높은 입찰자는 항목의 가치를 과대 평가하는 경향이 있어 차선의 결과를 초래합니다.
강의는 2순위 경매가 단순성, 견고성 및 효율성으로 인해 유리한 형식으로 간주된다는 점을 강조합니다. 화자는 이러한 유형의 경매가 특히 검색 엔진 광고 경매에서 다양한 맥락에서 일반적으로 사용된다고 언급합니다. 2순위 경매에서 입찰자는 약하게 우월한 전략이기 때문에 실제 가치를 입찰하도록 인센티브를 받습니다. 이는 진실한 입찰을 장려하고 효율적인 자원 할당으로 이어집니다.
그러나 강사는 비대칭 정보가 존재하는 양자간 무역 환경에서 효율성을 달성하는 데 어려움이 있음을 인정합니다. 2순위 경매는 바람직한 부동산을 제공하지만 이러한 원칙을 여러 구매자와 판매자가 있는 더 복잡한 시나리오로 확장하는 것은 어려울 수 있습니다. 강의는 Meyerson Satterthwaite 정리를 강조합니다. 이 정리는 각각 독립적인 개인 평가를 가진 한 명의 구매자와 여러 명의 판매자가 있는 시장에서 효율적인 결과를 보장하는 거래 프로토콜을 찾는 것이 불가능함을 입증합니다. 이 정리는 특정 경매 설정에서 효율성을 달성하는 데 내재된 한계를 강조합니다.
교수는 경매 모델에 대한 강의의 요점을 요약합니다. 그들은 금융 시장에서 공통 가치 1순위 경매의 관련성과 제한된 수의 구매자 및 승자의 저주 현상으로 인한 비트 셰이딩 시장 지배력의 중요성을 반복합니다. 강의는 다가오는 마지막 강의가 과정 주제에 대한 포괄적인 검토를 제공하고 시험에 대한 지침을 제공하며 잠재적으로 이해를 강화하기 위한 추가 질문을 포함할 것이라고 언급하며 끝맺습니다.
00:00:00 강의는 공통 가치 일차 가격 경매에 대해 설명합니다. 이 유형의 경매는 모든 입찰자에게 공통적인 기본 가치를 가진 판매용 항목 하나를 포함합니다. 각 입찰자는 정보를 제공하는 개인 신호를 수신하는데, 이는 실제 가치에 대한 시끄러운 추정치입니다. 입찰자는 자신의 신호에 따라 입찰을 하고 가장 높은 입찰자가 낙찰을 받습니다. 그러나 "승자의 저주"는 가장 높은 입찰자가 자신의 입찰이 가장 높은 개인 신호를 기반으로 하기 때문에 항목의 가치를 과대 평가했을 가능성이 있음을 깨달을 때 작용합니다. 강의에서는 사적 가치 일차 경매와 유사한 접근 방식을 사용하여 이 문제를 해결하는 방법을 설명합니다.
00:05:00 동영상은 비공개 정보가 경매 모델에서 다른 신호의 분포를 알릴 수 있는 방법에 대해 설명합니다. y1의 분포는 여전히 G로 표시되지만 이제는 입찰자가 받은 개인 신호에 따라 달라집니다. 비디오는 또한 플레이어 I가 B_di를 선택하는 대신 모방할 사람을 선택하는 개인 가치 사례를 모방하는 복잡한 방법을 제시합니다. Z의 선택에 문제를 제기함으로써 Z유형과 같은 입찰에서 예상되는 이익은 Z보다 낮은 y의 모든 가능한 값에 대한 기대치가 됩니다. 비디오는 또한 이익을 최대화하기 위해 1차 조건을 취하는 것을 보여줍니다. Z에게.
00:10:00 강사는 경매에서 모방할 최적 유형에 대해 논의하고 평형 조건을 연결한 후 최적 유형을 제공하는 1차 조건을 언급합니다. 그는 자산이 낙찰될 만큼 충분히 높지만 지불 금액을 제한할 만큼 충분히 낮은 입찰가를 만드는 것이 여전히 필수적이라고 설명합니다. 강사는 또한 사람의 신호 평가 절하를 예상하는 미분 방정식과 그 결과 표현을 제시하고 이를 새로 구성된 측정 L에 통합하지만 자세히 설명하지는 않습니다.
00:15:00 경매에서 승자의 저주 개념에 대해 논의합니다. 승자의 저주는 경매에서 낙찰되지 않고 승자보다 낮은 신호를 가진 거래자의 입찰을 조건으로 하는 자산의 평가가 승자의 개인 신호에만 기반한 평가보다 훨씬 낮다는 사실 때문에 발생합니다. 이것은 승자가 승자의 평가보다 훨씬 낮은 다른 거래자의 평가의 예상 가치를 취하기 때문입니다. 두 번째로 강의는 낙찰자가 두 번째로 높은 입찰가를 지불한다는 사실을 제외하고 예상 이익에 대한 표현이 개인 및 공동 가치 경매와 거의 동일하게 유지되는 차등 가격 경매에 대해 자세히 설명합니다. 2순위 경매에서 자신의 가치를 입찰하여 최적의 선택으로 만드는 것이 약하게 우월한 전략인 것으로 나타났습니다.
00:20:00 연사는 자신의 실제 가치보다 높게 입찰하는 것이 사적 가치가 있는 두 번째 가격 경매에서 자신의 이익에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 논의합니다. 입찰자의 평가와 관련하여 가장 낙찰된 입찰의 위치를 기반으로 다양한 시나리오를 고려하여 누군가가 해당 간격 내에 입찰할 긍정적인 가능성이 있는 경우 자신의 평가보다 엄격하게 높은 입찰이 훨씬 더 나쁘다는 것을 보여줍니다. 마찬가지로 자신의 가치 이하로 입찰하는 것도 차선책입니다. 경매에서 지고 긍정적인 기대 수익을 놓칠 수 있기 때문입니다. 결국 사적가치 2차 경매에서는 자신의 가치를 뛰어넘는 전략이 약하게 우세하며, 이 결과는 2차 경매 프레임워크가 적용되는 한 다른 가정으로도 확장될 수 있다.
00:25:00 연사는 경매 모델, 특히 공통 가치 2순위 경매에서 대칭 균형의 개념을 탐구합니다. 그들은 이를 비공개 가치 2차 가격 경매와 비교하고 후자의 가치에 정확히 입찰하는 것이 최적인 이유를 설명합니다. 공통 가치 2순위 경매에서 최적의 전략은 자산의 가치가 입찰가보다 높으면 낙찰을 이기고 낮으면 지는 것입니다. 균형 입찰 전략은 모든 상대가 자신의 신호를 입찰한다고 가정하여 결정됩니다. 입찰자가 이기기를 원한다면 자신이 알고 있는 가장 높은 신호보다 더 높게 입찰하지만 자신의 신호가 그보다 더 큰 경우에만 가능합니다.
00:30:00 교수가 공통 가치 우선 가격 경매를 위한 균형 전략을 설명합니다. 그는 에이전트가 두 가지 이유로 사적인 신호만을 기반으로 자산을 평가하는 금액 이하로 입찰해야 한다고 말합니다. 첫째는 긍정적인 이익을 얻고 싶고, 둘째는 승자의 저주가 있는데, 이는 경매에서 낙찰되면 자산 가치에 나쁜 소식이 있다는 의미입니다. 그런 다음 교수는 이중 옵션과 금융 시장에서 작동하는 방식에 대해 논의합니다. 그는 서로 경쟁하지만 다른 판매자나 구매자와는 경쟁하지 않는 판매자 한 명과 구매자 한 명의 에이전트만 있다고 가정합니다.
00:35:00 자산의 비공개 평가를 통해 구매자와 판매자를 위한 봉인 입찰 경매 설정에 대해 논의합니다. 구매자의 입찰가가 판매자의 입찰가보다 높으면 가격 TV에서 거래가 발생합니다. 구매자와 판매자의 예상 이익은 부호만 다를 뿐 단일 가격 경매의 예에서와 동일합니다. 판매자의 경매는 개인 가치의 2순위 옵션과 완전히 동일하지만 구매자의 설정은 개인 가치의 1순위 경매와 유사합니다. 구매자의 최적 전략은 단일 가격 경매와 같은 방식으로 도출될 수 있습니다.
00:40:00 강사는 이중 경매와 이중 경매가 일방적 옵션 측면에서 어떻게 표현될 수 있는지에 대해 논의합니다. 그러나 그는 결과가 효율적인 일방적 옵션과 달리 이중 경매의 결과는 비효율적일 수 있다고 지적합니다. Meyerson Satterthwaite 정리가 논의되는데, 이는 한 명의 구매자와 독립적인 개인 평가를 가진 많은 판매자가 있는 상황에서 효율적인 결과를 사용하는 훈련 프로토콜이 없다는 것입니다. 마지막으로 강사는 경매 모델에 대한 강의에서 얻은 몇 가지 시사점을 제시하여 공통 가치 일가 경매가 금융 시장에 가장 적합하며 비트 셰이딩 시장 지배력은 제한된 수의 구매자와 승자의 저주에서 비롯된다는 점을 설명합니다.
00:45:00 강사는 역선택과 승자의 저주가 본질적으로 동일하며 후자가 더 좁다는 점을 강조하면서 경매 모델에 대한 토론을 마무리합니다. 그는 또한 2순위 경매가 검색 엔진 광고 옵션에 사용되는 단순하고 견고하며 효율적인 형식이라고 언급합니다. 그러나 비대칭 정보가 존재하는 양자 무역 환경에서 효율성을 달성하는 것은 어려운 일입니다. 다음 주 마지막 강의에서는 과정 주제에 대한 검토와 더 많은 질문이 나올 수 있는 시험에 대한 토론을 제공할 것입니다.
실습 클래스 4, 파트 1(금융 시장 미시 구조)
실습 클래스 4, 파트 1(금융 시장 미시 구조)
강사는 강의 및 문제 세트에서 이전 문제를 다시 검토하여 연습 수업을 시작합니다. 그들은 특히 강의 7과 8의 실습이 다루어질 것이라고 언급하며, 이는 거래소에서 설정한 주문 흐름 결제 및 거래 비용에 중점을 둡니다. 강사는 학생들이 이러한 개념을 확실하게 이해하고 있는지 확인하기를 원합니다.
다음으로 강사는 팔러 모델의 거래 수수료 주제를 자세히 다루는 6장에서 실습 5로 초점을 이동합니다. 이 문제는 시장 및 지정가 주문에 대해 거래 플랫폼에서 부과하는 다양한 수수료와 이러한 수수료가 거래 결정에 미치는 영향을 살펴봅니다. 강사는 거래 플랫폼에서 부과하는 수수료가 거래자의 선택과 시장 역학에 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문에 더 나은 기능의 시장을 설계하는 데 있어 이 문제의 중요성을 강조합니다.
약간의 맥락을 제공하기 위해 강사는 거래소가 거래당 받는 총 수익에 대해 설명합니다. 이는 시장 주문과 지정가 주문 모두에서 수집된 수수료에서 파생됩니다. 그들은 모델이 알려진 가치와 고정 입찰 및 요청 가격을 가진 하나의 자산이 있다고 가정한다고 언급합니다. 거래자는 매수 및 매도 주문과 시장 및 지정가 주문 중에서 선택할 수 있습니다. Y로 표시된 개인 평가는 거래자 간에 균일하게 분산되고 독립적인 것으로 가정합니다. 특히 개인 정보는 거래 결정에 영향을 미치지 않습니다. 매수 또는 매도할 시장가 주문의 확률은 각각 P 아래 첨자 M 위 첨자 B 또는 S로 표시됩니다.
강사는 금융 시장 미세 구조의 교과서 모델에 특정 단순화 및 추가를 수행했음을 인정합니다. 그들은 사적 평가의 분포를 풍부하게 하고 이분법적 사적 제휴(마이너스 y 또는 플러스 y)의 개념을 도입했습니다. 또한 그들은 시장 주문이 이전에 제출된 지정가 주문에 대해서만 거래될 수 있다고 가정합니다. 교과서 모델은 지정가 주문서가 비어 있으면 시장 조성자가 항상 동일한 가격으로 거래를 채울 것이라고 가정하지 않기 때문에 시청자가 입찰을 계산하고 균형에서 견적을 요청하는 방법에 대해 생각하도록 권장합니다.
앞으로 강사는 금융 시장의 미세 구조에서 좋은 입찰 및 매도 가격을 달성하는 목표를 설명합니다. 그들은 거래 수수료를 고려하지 않는 기본 교과서 모델로 시작하여 트레이더가 시장 주문과 지정가 주문 사이에 무관심하게 만드는 호가를 찾는 것을 목표로 합니다. 연사는 시장가와 지정가 주문 모두에서 높은 평가를 받는 바이사이드 트레이더의 잠재적인 이익을 설명합니다. 거래자의 목표는 거래를 통해 이익을 극대화하는 것이며, 이 이익 극대화에서 무관심 상태가 발생합니다.
제한 주문을 제출하는 개념이 도입되어 더 나은 가격으로 이어질 수 있지만 실행 위험도 있습니다. 강사는 모델의 매개변수인 Vml의 고정값이 주어졌을 때 A와 B의 저속한 조건을 동일시하는 조건을 식별하는 데 중점을 두고 정지된 평형을 찾는 목적에 대해 논의합니다. 그런 다음 토론은 다음 거래자가 시장 주문과 지정가 주문 중에서 선택하는 방법으로 이동합니다. 균형 상태에서 거래자가 시장 주문을 사용할 수 있는 경우 시간 t + 1에서 지정가 주문을 제출하는 것은 결코 최적이 아닙니다. 다른 선택을 하면 모순이 생기기 때문에 이 동작이 유일하게 가능한 균형입니다.
연사는 금융 시장 미시 구조에서 시장과 지정가 주문 사이의 균형과 가격 발견 메커니즘을 결정하는 과정을 설명합니다. 그들은 한 거래자가 약간 더 낮은 가격(엡실론)으로 매수 주문을 제출하기로 선택하면 더 이상 시장 주문과 지정가 주문 사이에 무관심하지 않다고 설명합니다. 그런 다음 다른 거래자가 약간 더 나은 가격을 제시할 수 있습니다. 한 거래자는 가능한 경우 항상 지정가 주문에 대해 거래해야 하며 판매자도 유사한 무관심 조건을 충족해야 한다는 결론을 내립니다. 연사는 스프레드와 매수-매도 가격이 이러한 무관심과 균일한 평가 분포를 조건으로 하는 트레이더의 사소하지 않은 행동을 기반으로 결정될 수 있다고 말합니다.
강사는 금융 시장 미세 구조의 매수-매도 스프레드가 지정가 주문 비용(FL(o)로 표시) 대 시장 주문 비용(F(m)으로 표시)에 의해 어떻게 영향을 받는지 자세히 설명합니다. 목표는 모든 트레이더가 시장 주문과 제한 주문 사이에 무관심하도록 하는 것입니다. 지정가 주문의 비용이 증가하면 트레이더에게 덜 매력적이게 되고 결과적으로 지정가 주문을 더 매력적으로 만들기 위해 매수-매도 스프레드가 증가합니다. 반대로 시장가 주문 수수료가 증가하면 지정가 주문이 더 매력적이 되고 매수-매도 스프레드가 감소하여 트레이더 선호도의 균형을 회복해야 합니다. 강사는 거래 플랫폼이 마이너스 수수료로 지정가 주문을, 플러스 수수료로 시장가 주문에 보조금을 지급할 수 있으며, 이는 지정가 주문을 더욱 매력적으로 만들어 스프레드를 좁히는 데 도움이 될 수 있다고 언급합니다.
네거티브 지정가 주문 및 교차 보조금 지정가 주문과 시장가 주문이 거래 비용에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 이러한 관행은 스프레드를 좁힐 수 있지만 트레이더가 시장 구매 주문에 대해 지불하는 실제 금액이 v + 1/3l + f로 제공되기 때문에 반드시 거래 비용을 줄이는 것은 아닙니다. 그러나 이러한 관행은 여전히 복지 향상으로 간주됩니다. 그런 다음 논의는 주문 흐름에 대한 지불로 이동하고 순박한 투자자에서 딜러로 전달되는 주문 흐름의 결과를 탐구합니다. 현실 세계에서 일반적으로 관찰되는 이 관행은 유가 증권이 높은 비율을 지불하는지 낮은 비율을 지불하는지를 결정할 때 근본적인 가치를 고려하게 합니다.
다음으로 동영상은 한 명의 투자자가 진정한 기본 가치를 알지 못한 채 자산을 무작위로 사고 파는 모델을 소개합니다. 투자자가 개인 투자자 또는 기관 투자자일 가능성이 고려됩니다. 기관 투자자는 정보가 있는 사람과 정보가 없는 사람으로 더 분류되며 세 명의 딜러가 정보 이점 없이 시장에 참여합니다. 이 모델은 서로 경쟁하는 브로커와 딜러 간의 주문 흐름에 대해 지불하지 않는다고 가정합니다. 중개인은 주문에 가장 적합한 가격을 제시하는 딜러 중 무작위로 한 딜러를 선택합니다. 목표는 Glosten-Milgrom 모델을 연상시키는 딜러가 게시한 입찰 및 요청 시세를 계산하는 것입니다.
Milgrom 모델은 정보에 입각한 거래자가 내린 조건부 주문의 예상 가치를 결정하는 데 적용됩니다. 소수의 딜러가 존재하고 담합의 가능성이 있음에도 불구하고 시장 지배력이 관찰되지 않습니다. 딜러는 베르트랑 경쟁의 대상이 되어 과점 체제에 놓이게 됩니다. S 가격의 공식은 정보가 있는 기관 투자자 또는 정보가 없는 기관 투자자로부터 매수 주문을 받을 확률을 사용하여 도출됩니다. 마지막으로 S 가격과 동일한 입찰 가격에 대한 공식을 얻습니다.
딜러 1이 브로커와의 주문 흐름 조정을 위해 지불하는 과잉 지불 영역의 개념이 도입되었습니다. 이 배열에서 브로커는 소매 투자자의 모든 주문을 다른 두 딜러가 설정한 최상의 가격으로 이러한 주문을 실행하는 데 동의하는 딜러 1에게 전달합니다. 브로커는 라우터 역할을 하며 주문을 전달할 딜러를 결정합니다. 딜러 2와 3이 게시한 호가를 추론하면 주문 흐름에 대한 지불이 없을 때보다 이 경우 호가 스프레드가 더 높다는 것을 알 수 있습니다. 거래자가 정보를 받을 확률은 S 가격을 얻기 위해 결정됩니다. 주문 흐름에 대한 지불이 있을 때 입찰-매도 스프레드가 더 높다는 점에 유의하십시오. 마지막으로 P의 가능한 가장 큰 값이 계산됩니다.
강사는 딜러 1에 대해 가능한 가장 큰 P 값을 결정하는 방법과 딜러 1이 P를 기꺼이 지불하는 데 필요한 조건을 설명합니다. 딜러 1의 이익이 음수가 아니어야 하며 각 주문의 이익은 다음과 같을 수 있습니다. 딜러 1이 받은 모든 주문에서 알파 시그마를 받는 파트 B의 균형에서 파생됩니다. 주문 흐름에 대한 지불의 개념이 논의되고 그것이 투자자에게 이익이 되는지 손해가 되는지에 대한 질문이 제기됩니다. 답은 분명해졌습니다. 모든 투자자는 결국 새롭고 더 나쁜 가격에 거래하게 되어 불리한 결과를 얻게 됩니다.
비디오는 주문 흐름에 대한 지불이 투자자에게 어떤 영향을 미치는지 설명하면서 끝납니다. 스프레드가 넓어져 투자자에게 불리한 반면 딜러 1과 브로커는 이익을 얻습니다. 브로커가 잉여금의 일부를받는 것으로 추정됩니다. 그러나 브로커가 경쟁력을 갖추면 투자자, 특히 개인 투자자보다 협상력이 높은 기관 투자자에게 이익이 넘어갈 수 있습니다. 비디오는 궁극적으로 주문 흐름에 대한 지불이 투자자를 희생시키면서 딜러와 중개인이 번창할 수 있음을 시사합니다.
실습 클래스 4, 파트 2(금융 시장 미시 구조)
실습 클래스 4, 파트 2(금융 시장 미시 구조)
이전 강의에서 강사는 Kyle의 모델과 Stoll 모델을 결합한 복잡한 문제에 대해 논의하고 평균 분산 선호도가 있는 위험 회피 딜러를 소개했습니다. 목표는 정보에 입각한 거래자의 주문 규모가 기본 가치의 선형 함수이고 딜러가 선형 일정에 따라 가격을 설정하는 선형 균형을 찾는 것이었습니다. 그러나 강사는 코스 웹 사이트에서 이미 사용할 수 있기 때문에 이 비디오에서 전체 솔루션을 거치지 않을 것이라고 언급합니다.
강사는 학생들이 실습에서 어려움을 겪을 수 있는 두 가지 어려운 측면을 다룹니다. 문제의 파트 A에서는 관찰된 총 주문 흐름 대기열을 기반으로 회사 V의 조건부 기대값과 분산을 찾아야 합니다. 여기에는 대기열에 대한 정보가 주어진 V의 예상 값과 가변성을 계산하는 작업이 포함됩니다. 반면 파트 C는 위험 회피와 딜러 의사 결정이 있는 Stoll 모델의 핵심으로 간주됩니다. 실제로는 주문 흐름에 따라 가격 일정을 결정하지만 주어진 가격을 받는 딜러가 포함됩니다. 강사는 이 논리의 불일치와 딜러가 고정 가격으로 공급할 의향이 있는 양을 결정하는 방법을 설명합니다.
비디오는 금융 시장의 미시 구조에서 딜러에 대한 위험 회피 효과에 대해 자세히 설명합니다. 딜러가 위험을 회피하고 오목한 효용을 가지면 거래 단위당 이익에 대한 무관심 개념이 더 이상 적용되지 않습니다. 각 딜러는 거래당 이익이 양수이든 음수이든 상관없이 제한된 양의 위험한 자산만 구매할 의향이 있습니다. 위험을 회피하는 딜러는 구매량을 늘리면 전체 포지션의 위험도 증가하여 미래 부의 변동이 커지기 때문에 크고 위험한 포지션을 취하는 것을 피합니다. 결과적으로 딜러가 주어진 가격에 대해 사거나 팔려는 최대 금액을 결정해야 합니다. 이 결정은 금융 시장에서 P의 공급 곡선 Q와 Q의 가격 일정 P를 발생시킵니다.
강사는 최적의 공급량을 결정하기 위해 딜러의 효용 함수를 활용하는 방법을 설명합니다. 여기서 Y는 딜러가 거래하고자 하는 금액을 나타내는 P의 Y 방정식으로 이어집니다. 딜러의 경쟁적 특성을 강조하고 최대화 문제를 해결하는 과정을 설명합니다. 강사는 또한 문제의 대수적 측면을 다룬 다음 RLS 방정식을 사용하여 주어진 Q에서 V의 조건부 분포를 찾아야 하는 파트 A로 돌아갑니다. RLS(recursive least squares)의 결론은 X에 대한 정보를 기반으로 Y를 추정하는 데 사용됩니다.
Q에 대한 조건부 V의 분포 유도가 설명되며 강사는 베이즈 규칙을 사용하여 계산할 수 있는 확률 밀도 함수(PDF)로 설명된다고 언급합니다. 강사는 제시된 공식이 슬라이드에 표시되지 않았으며 Q의 기대값을 추적하고 B의 기대값을 계산하는 것의 중요성을 강조합니다. 특히 정확한 암소 모델의 경우 지루한 방법입니다.
발표자는 공식의 분자에 나타나는 특정 D와 Q를 관찰할 공동 확률과 분모에 있는 Q의 특정 구현을 관찰할 확률을 찾는 방법에 대해 더 논의합니다. 결합 확률은 U와 V가 독립 변수이기 때문에 두 독립 PDF의 곱으로 분해될 수 있습니다. 이 부분을 건너뛰는 데 관심이 없는 사람들을 위한 제안과 함께 이 공식의 파생에 대해 설명합니다.
정규분포의 특성에 대해 논의하고 무조건적 기대치와 분산을 기반으로 V와 U의 누적 분포 함수(CDF)를 도출합니다. V와 U에 대한 결합 PDF는 정규 분포의 속성과 변수 간의 독립성을 호출하여 결정됩니다. 베타 V 빼기 X0 및 U의 합은 정규 분포인 것으로 밝혀졌으며, 그 수학적 기대치와 분산은 혼합물 방법을 사용하여 계산할 수 있습니다. 그러나 이것을 계산하는 더 짧은 방법은 정규 분포와 독립성의 속성을 직접 사용하는 것입니다.
화자는 Q가 베타 곱하기 V 빼기 X0 더하기 U 평균의 형식을 갖는다고 가정하여 Q의 조건부 확률 분포를 얻는 방법을 설명합니다. Q의 분산은 베타 제곱 곱하기 V의 분산 더하기 분산으로 도출됩니다. 이러한 결과를 사용하여 화자는 정규 분포의 PDF와 결합 PDF를 결합하여 Q의 F에 대한 표현을 제공합니다. 결과 표현이 복잡하긴 하지만 모든 항을 모아서 합산하면 간단해질 수 있습니다. 발표자는 이 분포가 아직 그다지 유익하지 못하여 Q가 정규 분포인지 여부를 확인하고 평균과 분산을 결정하기 어렵다는 점을 인정합니다.
앞으로 화자는 X의 형태를 정상으로 간주하고 특정 분수를 확인하기 위해 V를 완전한 제곱으로 다시 작성하여 평균과 분산을 찾는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 차이를 하나의 분수로 단순화하고 이 분수가 실제로 신호에 대한 조건의 분산으로 작동한다는 것을 확인합니다.
마지막으로 강사는 대수적 조작을 통해 조건부 대기열의 조건부 기대값을 찾는 방법을 설명합니다. 그것들은 큰 항을 뮤라고 하는 2V로 나타내고 전체 제곱은 V 빼기 뮤 제곱을 시그마 제곱으로 나눈 값으로 나타냅니다. 이 단순화는 평균을 찾는 데 도움이 됩니다. 강사는 강의 9와 10에서 더 많은 문제가 다루어질 것이며 유동성의 가치와 시장의 공개 정보에 초점을 맞추고 고주파 거래에 대한 지속적인 논의가 있을 것이라고 언급하며 결론을 내립니다.
강의 13, 파트 1: 고주파 거래; 공공 정보(금융 시장 미시구조)
강의 13, 파트 1: 고주파 거래; 공공 정보(금융 시장 미시구조)
강의에서 연사는 초단타매매(HFT)가 시장에 미치는 영향과 공공 정보 문제에 대해 논의합니다. 시장에서 HFT의 존재는 더 많은 정보를 가진 트레이더를 갖는 것과 유사하게 트레이더 간에 정보의 불균형을 만듭니다. 이 정보 비대칭성은 유동성을 해치고 스프레드를 넓히며 반드시 더 나은 가격 발견으로 이어지지는 않습니다. HFT는 이점을 얻기 위해 낭비적인 투자를 하는 군비 경쟁으로 볼 수 있습니다. 그러나 모두가 빨라지면 모든 사람이 속도를 달성하기 위해 상당한 돈을 투자했다는 점을 제외하고는 모두가 느려지는 상황이 됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 화자는 지속적인 경매를 빈번한 일괄 경매로 대체할 것을 제안합니다. 그러나 HFT는 시간이 지나도 사라지지 않는 임의의 기회를 생성하며 이 접근 방식은 동일한 자산 간의 상관 관계를 촉진하지 못합니다. 더 많은 HFT 거래자가 있어도 HFT 문제는 새로운 경매 시스템을 구현하는 것만으로는 해결되지 않습니다.
다음으로 발표자는 S&P 500 현물 및 선물 계약과 관련된 가격 효율성에 대해 논의합니다. 이 자산은 둘 다 S&P 500을 추적하기 때문에 상관 관계가 있지만 선물 계약은 단기적이며 일주일에 S&P 500의 예상 가치를 반영합니다. 이론에 따르면 가격은 이러한 S&P 500 선물 계약에 대해 마팅게일이어야 하고 효율적이어야 합니다. 그러나 더 짧은 간격으로 가격 데이터를 조사하면 현물 가격과 선물 가격 간의 상관 관계가 줄어들기 시작합니다.
강의는 또한 가격 지수 간의 상관관계와 차익 거래 기회에 대한 영향을 탐구합니다. 두 가격 지수 사이의 상관관계는 시간 간격이 길어질수록 증가합니다. 그러나 시간 간격이 0으로 줄어들면 지수 간의 상관관계는 0이 됩니다. 즉, 밀리초 내에 거래할 수 있는 가장 빠른 거래자는 항상 차익 거래 기회에 액세스할 수 있습니다. 시간 경과에 따른 차익 거래당 중간 이익을 보여주는 그래프는 이러한 이익이 감소하지 않음을 보여줍니다. 강사는 두 가지 유형의 트레이더가 있는 간단한 모델을 제시합니다. 시간이 지남에 따라 무작위로 도착하는 "촉촉한" 트레이더와 차익 거래 기회에 액세스할 수 있는 고주파 트레이더입니다.
또한 교수는 시장에서 노이즈 트레이더와 고주파 트레이더의 역할에 대해 설명합니다. 노이즈 트레이더는 무작위로 도착하여 특정 의도 없이 주식 한 단위를 사고 팔려고 합니다. 고주파 거래자는 유동성 제공자 역할을 하며 그 중 한 명은 시장 조성자 역할을 하고 자산의 한 단위에 대한 시세를 게시합니다. 다른 고빈도 거래자들은 진부한 시세 저격수 역할을 하며 시장 조성자보다 먼저 공개 뉴스를 관찰하면 이러한 진부한 시세를 이용할 수 있습니다. 교수는 이 시나리오에서 마켓 메이커, 스나이퍼 및 비스나이퍼의 예상 흐름 이익을 계산합니다.
강의는 뉴스 도착의 경우 시장 조성자와 저격수를 위한 거래 기회와 이익에 대한 토론으로 계속됩니다. 마켓 메이커는 정보가 있는 투자자 및 정보가 없는 노이즈 트레이더와의 거래에서 이익을 얻을 수 있지만 다른 트레이더가 저격하면 손실을 입습니다. 스나이퍼는 람다 점프로 정의된 확률로 거래 기회를 가지며 J(점프)가 2의 s보다 크면 이 기회가 수익성이 있습니다. 초단타 거래자가 두 규칙을 채택하는 것 사이에 무관심한 상태를 유지하려면 시장 조성자의 예상 이익 저격수의 예상 이익과 같아야합니다.
그런 다음 화자는 거래의 균형 스프레드와 시장의 초단타 거래자 수에 영향을 받지 않는 방식으로 초점을 이동합니다. 즉, 초단타 거래자가 많다고 해서 반드시 스프레드, 유동성 또는 가격 축소 측면에서 시장이 개선되는 것은 아닙니다. 강의는 또한 지속적인 거래로 인한 시장 실패에 대한 잠재적 해결책으로 빈번한 일괄 경매 제안을 탐구합니다. 빈번한 일괄 경매에서 거래자는 대기 시간에 따라 다른 간격으로 주문을 제출할 수 있습니다. 정보가 없고 느린 거래자는 주문을 더 일찍 제출하는 반면, 정보가 있고 빠른 거래자는 나중에 제출할 수 있지만 더 큰 시간 간격으로 제출할 수 있습니다.
강의에서는 배치 경매 시스템을 구현하면 지연이 발생하는데, 이는 비대칭 정보의 가능성을 허용하기 때문에 비효율적일 수 있으므로 빠른 거래자가 이 시간 동안 도착하는 오래된 호가를 거래할 수 있도록 합니다. 그러나 지연 시간(tau)이 충분히 크면 정보 거래가 발생하는 간격의 상대적 길이가 충분히 작아 정보 거래의 문제를 완화하고 오래된 호가 저격을 줄일 수 있습니다. 이는 지속적인 시장에서 상대적으로 빈번한 일괄 경매로 전환하는 것이 초단타매매 거래자들 사이에서 대기 시간을 최소화하기 위한 경쟁을 해결하는 해결책이 될 수 있음을 시사합니다.
그런 다음 토론은 공개 정보가 시장에 미치는 영향으로 이동합니다. 강사는 대부분의 모델이 주로 비대칭 정보와 개인 신호의 영향에 초점을 맞추었지만 전반적인 변동성과 글로벌 불확실성이 가격과 무역에 미치는 영향은 덜 탐구되었음을 강조합니다. 경험적 현상을 설명하는 데 견인차를 얻은 고차적 믿음의 개념이 도입되었습니다. 강의는 고차원적 믿음의 렌즈를 통해 공시 이후 관찰되는 높은 거래량을 설명하려는 모델을 제시합니다.
다음으로, 게임 이론에서 2차 신념의 개념은 Lost Milgram 모델로 알려진 간단한 모델의 틀 내에서 탐구됩니다. 이 모델은 확률이 동일하고 독립적인 세타 1과 세타 2의 두 가지 구성 요소를 통합하고 집합적으로 자산의 가치를 결정합니다. 두 트레이더 모두 공개 신호 세타 1을 관찰하지만 정보를 얻은 트레이더만이 세타 2에 액세스할 수 있습니다. 공개 신호는 스프레드 측면에서 결과에 영향을 미치지만 중간 가격에는 영향을 미치지 않습니다. 2차 신념을 이해하는 것은 게임에서 플레이어 행동을 이해하는 데 매우 중요하지만, 대부분의 게임은 무한 루프와 관련된 복잡성과 불편함으로 인해 1차 신념을 1차 신념으로 축소합니다.
발표자는 정보가 풍부한 거래자만 사용할 수 있는 개인 신호인 세타 2가 모든 거래자가 액세스할 수 있는 공개 정보를 기반으로 예상되어야 한다고 설명합니다. 공개 정보에 액세스할 수 있는 딜러는 신호가 세타 1이고 노이즈 거래자로부터 주문이 온 경우 이 정보에 따른 기대값이 단순히 세타 1이라는 것을 알고 있습니다. 더 높거나 낮을 수 있는 입찰 가격도 동일한 정보에 의해 결정됩니다. 결과적으로 스프레드는 세타 1에 의존하지 않고 일정하게 유지됩니다. 이 폐쇄형 Milgram 모델에서 모든 에이전트는 공개 신호에 따라 자산 평가에 대한 의견을 동시에 업데이트하지만 실제 거래는 발생하지 않습니다. 이 모델은 모든 에이전트가 자산의 기본 가치만 고려하고 재판매를 포함하지 않는다고 가정합니다.
또한 강의에서는 서로 다른 거래 시간과 위치를 가진 2세대 트레이더를 포함하는 비대칭 정보로 거래하는 모델을 소개합니다. 런던의 단기 트레이더는 런던 거래일이 끝날 때 뉴욕 트레이더에게 자신의 포지션을 오프로드합니다. 런던 트레이더는 주로 뉴욕 트레이더에 대한 포지션의 재판매 가치에 초점을 맞추므로 뉴욕 트레이더가 자산 구매 시 포지션에 대해 얼마를 기꺼이 지불할 것인지에 대한 추측을 형성합니다. 연사는 더 정확한 공개 정보가 자산 가치에 관한 거래자들 사이의 불일치를 증가시킨다는 것을 보여줍니다. 이러한 불일치는 개인 정보를 기반으로 거래량과 다양한 신념을 생성합니다. 연사는 또한 통화 거래자가 안전한 통화로 현금을 보유하거나 동일한 통화로 빌린 돈을 상환함으로써 수행할 수 있는 포지션을 청산하는 방법에 관한 질문에 답합니다.
강의 13, 파트 2: 공공 정보(금융 시장 미시구조)
강의 13, 파트 2: 공공 정보(금융 시장 미시구조)
강사는 I와 J라는 레이블이 지정된 두 거래자 그룹 간의 2차 믿음의 차이를 설명하는 간단한 예부터 시작하여 Contour 모델에 대해 자세히 설명합니다. 이 예에서 자산의 기본 가치에는 세타 I과 세타 I 및 세타 J. 그룹 I의 거래자는 세타 I에 대한 일부 정보를 가지고 있는 반면, 그룹 J의 거래자는 세타 J에 대한 신호를 가지고 있습니다. 그러나 공개된 신호는 없으며 상호 독립 및 제로 평균에 대한 가정이 이루어집니다. 결과적으로 거래자 I와 거래자 J는 서로의 세타에 대해 알지 못하므로 2차 믿음이 0이 됩니다.
앞으로 강의는 공개 정보의 영향을 탐구하고 총 세타에 대한 정보를 제공하는 공개 신호 Y의 존재를 가정합니다. 거래자 J의 자산 평가에 대한 거래자 I의 의견은 거래자 I의 개인 신호에 의존하지 않고 공개 신호 Y에 대한 두 거래자의 관찰을 기반으로 합니다. XI에서 2차 기대치가 감소하는 것으로 나타났습니다. 신호는 다른 플레이어의 자산 평가가 낮아진다는 것입니다. 이 결과는 동일한 개인 신호가 없는 다른 참가자가 자산을 덜 평가한다고 가정하고 높은 개인 신호와 자산의 긍정적인 평가를 가진 거래자로 직관적으로 이해할 수 있습니다.
강사는 금융 시장의 미시 구조에서 2차 신념의 중요성에 대해 논의하고 총 자산 가치(세타)의 다양한 구성 요소에 대해 다양한 참여자가 보유한 정보의 이질성을 강조합니다. 공개 정보가 더 정확해지면 서로 다른 플레이어의 개인 신호가 분산되어 거래량이 증가합니다. 이것은 새로운 공개 정보를 생성하는 공개 발표에 대해 일반적으로 더 높은 거래 활동이 있는 이유를 설명합니다. 이 분야의 대부분의 모델은 모든 신호가 동일한 것과 관련이 있다고 가정하지만 이질성을 고려하면 더 유익한 모델이 될 수 있습니다.
거래를 촉진하는 2차 신념의 역할을 설명하기 위해 연사는 Contour 모델의 프레임워크를 소개합니다. 이 모델은 I와 J라는 두 그룹의 트레이더로 구성되며 세 기간에 걸쳐 운영됩니다. 두 번째 기간에는 그룹 I의 트레이더가 시장을 떠나는 반면 그룹 J의 트레이더는 세 번째 기간에 자산을 보유함으로써 가치 세타를 받습니다. 모든 트레이더는 경쟁적이며 Kyle 모델의 딜러와 유사하게 행동하여 가격에 대한 수요를 조절할 수 있습니다. 이 모델의 거래자는 일정한 절대 위험 회피와 함께 기하급수적 효용을 가지며, 그들의 부는 di 곱하기 p2 - p1(그룹 I의 거래자)와 가치 세타 - p2(그룹 J의 거래자)로 결정됩니다.
이 모델은 평균이 0이고 약간의 변동이 있는 두 기간의 정상적인 총 자산 공급을 가정합니다. 첫 번째 기간에 자산 공급은 수요 기능을 수행하는 그룹 I 거래자의 수요와 같아야 합니다. 두 번째 기간에서 자산 수요는 첫 번째 기간부터 보유 자산을 매도하는 그룹 I 거래자를 포함하여 그룹 J 거래자의 총 수요와 추가 총 공급 X를 더한 것과 같아야 합니다. 이 공급의 임의성으로 인해 가격은 완벽하게 일치하지 않습니다. 정보를 제공하여 불완전한 정보 효율성을 초래합니다. 그룹 I 거래자의 최대화 문제는 수요 DI가 유일한 선택인 비공개 및 공개 신호가 주어지면 부에서 예상되는 효용을 최대화하는 것과 관련됩니다.
연사는 거래자 I이 자산을 소유하고 거래자 J가 자산을 필요로 하는 두 거래자의 문제 설정을 설명하며 불확실성은 그들이 거래하려는 가격에 있습니다. 균형은 P2와 P1, U1과 U2 사이에 선형 관계가 있다고 가정하여 거래자 I의 부의 정규 분포를 초래합니다. 평균 분산 선호도를 적용하여 화자는 캐리 효용을 최대화하는 에이전트가 평균 분산 선호도를 가진 에이전트와 동일함을 보여줍니다. 거래자 J의 문제는 거래자 I과 동일한 접근 방식을 사용하여 해결됩니다. 결과 최대화 문제는 조건 변수가 주어진 부의 기대치와 분산을 고려합니다.
강사는 모델의 평형 계산을 설명합니다. 가격은 공개 신호 Y, 두 기간의 공급 및 수요, 자산 가치를 포함하여 관련 요소의 선형 함수라고 가정합니다. P1은 세타, 공개 신호 Y 및 전원 U1의 선형 함수이고, P2는 세타 J, 공개 신호 Y 및 U2에 대한 전원 Y의 선형 함수입니다. 기간 1, q1의 가격 신호는 현지 수요와 공급에 따라 달라집니다. 에이전트의 최적 요구 사항은 P2의 분산과 P2 및 세타에 대한 정보의 정밀도에 의해 결정됩니다. 균형을 계산하기 위해 화자는 시장 수요와 공급에 따라 P2의 기대치를 얻는 방법을 설명합니다.
발표자는 그룹 I의 거래자와 비교하여 그룹 J의 거래자가 사용할 수 있는 정보, 특히 이전에 설정된 시장 가격에서 거래자가 추출한 세타에 대한 정보에 대해 논의합니다. 이 이점을 통해 그룹 J 거래자는 그룹 I 거래자보다 시장에서 우위를 점할 수 있습니다. 화자는 가격이 다른 계수를 가진 선형 함수가 될 것이라고 설명하지만 이러한 계수는 현재 식별되지 않습니다. 가격 p1과 Y가 주어졌을 때 세타 I의 조건부 기대치를 나타내는 q1을 찾는 과정과 시장 가격과의 관계를 설명합니다. 이러한 기대치와 가격을 결정하는 목적은 이들이 에이전트의 최적 전략에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.
강사는 X, Y, q1, q2 및 기타 변수를 포함하는 신호의 선형 조합으로 P2 및 세타의 조건부 기대치를 표현하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 이러한 표현은 최적의 전략에 다시 연결되어 두 플레이어의 균형 수요를 얻습니다. 시장 청산 조건은 평형 가격을 신호에 연결하는 데 사용되며 결과적으로 P1 및 P2에 대한 선형 가격이 됩니다. 계수를 일치시키면 최적의 수요를 신호의 함수로 계산할 수 있습니다. 비선형 가격을 가진 다른 균형이 존재할 수 있지만 이 프로세스는 모델의 하나의 균형을 제공합니다.
발표자는 거래가 에이전트 간의 불일치로 인해 발생하는 방식과 기간 1에서 플레이어 1의 최적 수요가 세타의 2차 기대값에 따라 어떻게 달라지는지에 대해 설명합니다. 기간 1에서 에이전트가 더 높은 개인 신호를 수신하면 기간 2에서 에이전트가 보유하는 2차 신념에 대한 기대치가 낮아져 기간 2에서 가격이 낮아집니다. 이 논문은 세타 K를 포함하는 좀 더 일반적인 모델도 고려합니다.
강의는 또한 거래량에 대한 공개 정보의 영향을 다루며 더 정확한 신호가 더 높은 거래량으로 이어진다는 점에 주목합니다. 이 모델은 숏 및 롱 호라이즌 트레이더가 시장 통합에 미치는 영향을 고려하고 높은 시장 통합이 낮은 거래량으로 이어진다는 것을 보여줍니다. 이러한 결과를 뒷받침하기 위해 경험적 논문이 참조되었으며, 이는 시장 통합이 낮을 때 공시가 거래량에 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 그러나 강사는 표준 모델이 거래량에 대한 공개 정보의 영향을 정확하게 나타내지 못할 수 있음을 주의합니다.
강의를 계속하면서 발표자는 공개 정보가 거래량에 미치는 영향을 포착하는 보다 정확한 모델의 필요성을 강조합니다. 표준 모델은 종종 신호의 이질성을 간과하고 다양한 수준의 정보를 소유한 다양한 플레이어에서 발생하는 복잡한 역학을 설명하지 못합니다. 이러한 요소를 모델에 통합함으로써 연구원은 시장 행동 및 결과에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
다음으로 강사는 Contour 모델의 광범위한 의미와 금융 시장과의 관련성을 탐구합니다. 이 모델은 2차 신념이 거래 활동과 가격 형성을 주도하는 방식을 이해하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 그것은 개별 트레이더의 직접적인 믿음과 신호뿐만 아니라 다른 사람들의 믿음에 대한 그들의 믿음을 고려하는 것의 중요성을 강조합니다. 이러한 높은 수준의 기대치는 시장 역학에 상당한 영향을 미쳐 거래 결정, 가격 수준 및 거래량에 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 Contour 모델은 공개 정보, 비공개 신호 및 시장 통합 간의 상호 작용을 조명합니다. 공개 정보의 정확성은 거래자 간의 사적 신호의 차이에 영향을 미치며, 이는 다시 거래량에 영향을 미칩니다. 공개 발표에 매우 유익한 신호가 포함되어 있으면 사적인 신호의 이질성이 커져 거래 활동이 증가합니다. 그러나 신호의 수렴 및 이질성 감소로 인해 높은 통합이 거래량을 감소시키므로 시장 통합의 정도도 중요한 역할을 합니다.
이러한 결과를 뒷받침하기 위해 강사는 공시, 시장 통합 및 거래량 간의 관계에 대한 경험적 증거를 제공하는 경험적 논문을 참조합니다. 이 연구는 시장 통합이 낮을 때 공개 발표가 거래량에 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이것은 경험적 연구에서 공개 정보, 시장 구조 및 거래 행동 간의 상호 작용을 고려하는 것이 중요함을 강조합니다.
Contour 모델에 대한 강의는 거래자 간의 2차 믿음의 차이, 거래 역학에 대한 공개 정보의 영향 및 시장 통합의 역할을 탐구합니다. 신호와 신념의 이질성을 모델에 통합함으로써 연구원은 시장 행동을 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다. 강의는 금융 시장의 복잡한 역학을 포착하고 거래량과 가격 형성을 주도하는 요인에 대한 통찰력을 제공하는 보다 정확한 모델의 필요성을 강조합니다.
연습 클래스 5, 파트 1(금융 시장 미세 구조)
연습 클래스 5, 파트 1(금융 시장 미세 구조)
강사는 I와 J라는 레이블이 지정된 두 거래자 그룹 간의 2차 믿음의 차이를 설명하는 간단한 예부터 시작하여 Contour 모델에 대해 자세히 설명합니다. 이 예에서 자산의 기본 가치에는 세타 I과 세타 I 및 세타 J. 그룹 I의 거래자는 세타 I에 대한 일부 정보를 가지고 있는 반면, 그룹 J의 거래자는 세타 J에 대한 신호를 가지고 있습니다. 그러나 공개된 신호는 없으며 상호 독립 및 제로 평균에 대한 가정이 이루어집니다. 결과적으로 거래자 I와 거래자 J는 서로의 세타에 대해 알지 못하므로 2차 믿음이 0이 됩니다.
앞으로 강의는 공개 정보의 영향을 탐구하고 총 세타에 대한 정보를 제공하는 공개 신호 Y의 존재를 가정합니다. 거래자 J의 자산 평가에 대한 거래자 I의 의견은 거래자 I의 개인 신호에 의존하지 않고 공개 신호 Y에 대한 두 거래자의 관찰을 기반으로 합니다. XI에서 2차 기대치가 감소하는 것으로 나타났습니다. 신호는 다른 플레이어의 자산 평가가 낮아진다는 것입니다. 이 결과는 동일한 개인 신호가 없는 다른 참가자가 자산을 덜 평가한다고 가정하고 높은 개인 신호와 자산의 긍정적인 평가를 가진 거래자로 직관적으로 이해할 수 있습니다.
강사는 금융 시장의 미시 구조에서 2차 신념의 중요성에 대해 논의하고 총 자산 가치(세타)의 다양한 구성 요소에 대해 다양한 참여자가 보유한 정보의 이질성을 강조합니다. 공개 정보가 더 정확해지면 서로 다른 플레이어의 개인 신호가 분산되어 거래량이 증가합니다. 이것은 새로운 공개 정보를 생성하는 공개 발표에 대해 일반적으로 더 높은 거래 활동이 있는 이유를 설명합니다. 이 분야의 대부분의 모델은 모든 신호가 동일한 것과 관련이 있다고 가정하지만 이질성을 고려하면 더 유익한 모델이 될 수 있습니다.
거래를 촉진하는 2차 신념의 역할을 설명하기 위해 연사는 Contour 모델의 프레임워크를 소개합니다. 이 모델은 I와 J라는 두 그룹의 트레이더로 구성되며 세 기간에 걸쳐 운영됩니다. 두 번째 기간에는 그룹 I의 트레이더가 시장을 떠나는 반면 그룹 J의 트레이더는 세 번째 기간에 자산을 보유함으로써 가치 세타를 받습니다. 모든 트레이더는 경쟁적이며 Kyle 모델의 딜러와 유사하게 행동하여 가격에 대한 수요를 조절할 수 있습니다. 이 모델의 거래자는 일정한 절대 위험 회피와 함께 기하급수적 효용을 가지며, 그들의 부는 di 곱하기 p2 - p1(그룹 I의 거래자)와 가치 세타 - p2(그룹 J의 거래자)로 결정됩니다.
이 모델은 평균이 0이고 약간의 변동이 있는 두 기간의 정상적인 총 자산 공급을 가정합니다. 첫 번째 기간에 자산 공급은 수요 기능을 수행하는 그룹 I 거래자의 수요와 같아야 합니다. 두 번째 기간에서 자산 수요는 첫 번째 기간부터 보유 자산을 매도하는 그룹 I 거래자를 포함하여 그룹 J 거래자의 총 수요와 추가 총 공급 X를 더한 것과 같아야 합니다. 이 공급의 임의성으로 인해 가격은 완벽하게 일치하지 않습니다. 정보를 제공하여 불완전한 정보 효율성을 초래합니다. 그룹 I 거래자의 최대화 문제는 수요 DI가 유일한 선택인 비공개 및 공개 신호가 주어지면 부에서 예상되는 효용을 최대화하는 것과 관련됩니다.
연사는 거래자 I이 자산을 소유하고 거래자 J가 자산을 필요로 하는 두 거래자의 문제 설정을 설명하며 불확실성은 그들이 거래하려는 가격에 있습니다. 균형은 P2와 P1, U1과 U2 사이에 선형 관계가 있다고 가정하여 거래자 I의 부의 정규 분포를 초래합니다. 평균 분산 선호도를 적용하여 화자는 캐리 효용을 최대화하는 에이전트가 평균 분산 선호도를 가진 에이전트와 동일함을 보여줍니다. 거래자 J의 문제는 거래자 I과 동일한 접근 방식을 사용하여 해결됩니다. 결과 최대화 문제는 조건 변수가 주어진 부의 기대치와 분산을 고려합니다.
강사는 모델의 평형 계산을 설명합니다. 가격은 공개 신호 Y, 두 기간의 공급 및 수요, 자산 가치를 포함하여 관련 요소의 선형 함수라고 가정합니다. P1은 세타, 공개 신호 Y 및 전원 U1의 선형 함수이고, P2는 세타 J, 공개 신호 Y 및 U2에 대한 전원 Y의 선형 함수입니다. 기간 1, q1의 가격 신호는 현지 수요와 공급에 따라 달라집니다. 에이전트의 최적 요구 사항은 P2의 분산과 P2 및 세타에 대한 정보의 정밀도에 의해 결정됩니다. 균형을 계산하기 위해 화자는 시장 수요와 공급에 따라 P2의 기대치를 얻는 방법을 설명합니다.
발표자는 그룹 I의 거래자와 비교하여 그룹 J의 거래자가 사용할 수 있는 정보, 특히 이전에 설정된 시장 가격에서 거래자가 추출한 세타에 대한 정보에 대해 논의합니다. 이 이점을 통해 그룹 J 거래자는 그룹 I 거래자보다 시장에서 우위를 점할 수 있습니다. 화자는 가격이 다른 계수를 가진 선형 함수가 될 것이라고 설명하지만 이러한 계수는 현재 식별되지 않습니다. 가격 p1과 Y가 주어졌을 때 세타 I의 조건부 기대치를 나타내는 q1을 찾는 과정과 시장 가격과의 관계를 설명합니다. 이러한 기대치와 가격을 결정하는 목적은 이들이 에이전트의 최적 전략에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.
강사는 X, Y, q1, q2 및 기타 변수를 포함하는 신호의 선형 조합으로 P2 및 세타의 조건부 기대치를 표현하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 이러한 표현은 최적의 전략에 다시 연결되어 두 플레이어의 균형 수요를 얻습니다. 시장 청산 조건은 평형 가격을 신호에 연결하는 데 사용되며 결과적으로 P1 및 P2에 대한 선형 가격이 됩니다. 계수를 일치시키면 최적의 수요를 신호의 함수로 계산할 수 있습니다. 비선형 가격을 가진 다른 균형이 존재할 수 있지만 이 프로세스는 모델의 하나의 균형을 제공합니다.
발표자는 거래가 에이전트 간의 불일치로 인해 발생하는 방식과 기간 1에서 플레이어 1의 최적 수요가 세타의 2차 기대값에 따라 어떻게 달라지는지에 대해 설명합니다. 기간 1에서 에이전트가 더 높은 개인 신호를 수신하면 기간 2에서 에이전트가 보유하는 2차 신념에 대한 기대치가 낮아져 기간 2에서 가격이 낮아집니다. 이 논문은 세타 K를 포함하는 좀 더 일반적인 모델도 고려합니다.
강의는 또한 거래량에 대한 공개 정보의 영향을 다루며 더 정확한 신호가 더 높은 거래량으로 이어진다는 점에 주목합니다. 이 모델은 숏 및 롱 호라이즌 트레이더가 시장 통합에 미치는 영향을 고려하고 높은 시장 통합이 낮은 거래량으로 이어진다는 것을 보여줍니다. 이러한 결과를 뒷받침하기 위해 경험적 논문이 참조되었으며, 이는 시장 통합이 낮을 때 공시가 거래량에 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 그러나 강사는 표준 모델이 거래량에 대한 공개 정보의 영향을 정확하게 나타내지 못할 수 있음을 주의합니다.
강의를 계속하면서 발표자는 공개 정보가 거래량에 미치는 영향을 포착하는 보다 정확한 모델의 필요성을 강조합니다. 표준 모델은 종종 신호의 이질성을 간과하고 다양한 수준의 정보를 소유한 다양한 플레이어에서 발생하는 복잡한 역학을 설명하지 못합니다. 이러한 요소를 모델에 통합함으로써 연구원은 시장 행동 및 결과에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
다음으로 강사는 Contour 모델의 광범위한 의미와 금융 시장과의 관련성을 탐구합니다. 이 모델은 2차 신념이 거래 활동과 가격 형성을 주도하는 방식을 이해하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 그것은 개별 트레이더의 직접적인 믿음과 신호뿐만 아니라 다른 사람들의 믿음에 대한 그들의 믿음을 고려하는 것의 중요성을 강조합니다. 이러한 높은 수준의 기대치는 시장 역학에 상당한 영향을 미쳐 거래 결정, 가격 수준 및 거래량에 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 Contour 모델은 공개 정보, 비공개 신호 및 시장 통합 간의 상호 작용을 조명합니다. 공개 정보의 정확성은 거래자 간의 사적 신호의 차이에 영향을 미치며, 이는 다시 거래량에 영향을 미칩니다. 공개 발표에 매우 유익한 신호가 포함되어 있으면 사적인 신호의 이질성이 커져 거래 활동이 증가합니다. 그러나 신호의 수렴 및 이질성 감소로 인해 높은 통합이 거래량을 감소시키므로 시장 통합의 정도도 중요한 역할을 합니다.
이러한 결과를 뒷받침하기 위해 강사는 공시, 시장 통합 및 거래량 간의 관계에 대한 경험적 증거를 제공하는 경험적 논문을 참조합니다. 이 연구는 시장 통합이 낮을 때 공개 발표가 거래량에 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이것은 경험적 연구에서 공개 정보, 시장 구조 및 거래 행동 간의 상호 작용을 고려하는 것이 중요함을 강조합니다.
Contour 모델에 대한 강의는 거래자 간의 2차 믿음의 차이, 거래 역학에 대한 공개 정보의 영향 및 시장 통합의 역할을 탐구합니다. 신호와 신념의 이질성을 모델에 통합함으로써 연구원은 시장 행동을 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다. 강의는 금융 시장의 복잡한 역학을 포착하고 거래량과 가격 형성을 주도하는 요인에 대한 통찰력을 제공하는 보다 정확한 모델의 필요성을 강조합니다.
실습 수업 5, 파트 2(금융 시장 미세구조)
실습 수업 5, 파트 2(금융 시장 미세구조)
강의는 이전 수업 연습을 다시 방문하고 정리하는 작업을 포함하는 오늘의 연습 소개로 시작됩니다. 초점은 특히 금융 시장 미세 구조의 투명성과 유동성과 관련된 강의 9와 10의 질문에 있습니다. 강사는 수업이 주로 거래 후 투명성 모델과 평균 가격 발견 측정에 집중할 것이라고 설명합니다. 분석은 정보가 충분한 트레이더가 있는 경우로 제한됩니다. 비디오는 투명도 모델의 개요를 제공하고 수업 전반에 걸쳐 사용될 다양한 표기법을 소개합니다.
계속해서 연사는 투명한 시장과 불투명한 시장을 특히 강조하면서 시장이 운영될 수 있는 다양한 방식을 설명하기 위해 고안된 모델을 탐구합니다. 이 모델은 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자를 모두 포함하여 거래자가 시장에 진입하는 방법의 특정 분포를 가정합니다. 투명한 시장에서 두 번째 기간의 모든 딜러는 첫 번째 주문 정보에 액세스할 수 있으며 주문 흐름의 상관 관계를 기반으로 정보를 얻은 거래자를 식별할 수 있습니다. 대조적으로, 불투명한 시장에서는 첫 번째 주문을 실행한 딜러만 그 내용을 알기 때문에 가격 책정이 더 복잡해집니다. 투명한 시장에서는 표준 Loss-on-Milgram 가격이 사용되는 반면, 불투명한 시장에서는 딜러가 그에 따라 가격을 책정하기 위해 정보에 입각한 거래자에 대해 교육받은 추측을 해야 합니다.
다음으로 강사는 금융 시장의 시장 미시 구조와 딜러가 이익을 창출하기 위해 가격을 설정하는 방법에 대해 설명합니다. 정보가 없는 딜러가 제시한 가격은 예상 가치를 기반으로 하며, 정보가 있는 딜러는 정보가 없는 딜러의 견적보다 낮은 가격을 책정합니다. 정보가 없는 딜러는 손실 거래를 피하기 위해 스프레드를 넓힙니다. 정보를 소유한 딜러 I은 정보가 없는 거래자들에게 매력적이지 않은 가격을 제시하여 이익을 얻는 것을 목표로 합니다. 정보에서 생성된 이익은 두 딜러가 주문 흐름을 유치하고 두 번째 기간에 이익을 얻기 위해 경쟁하기 때문에 첫 번째 기간에 호가 전쟁을 촉발합니다.
발표자는 두 번째 기간에 정보를 얻은 딜러가 받는 거래당 이익과 그것이 특정 값으로 절반의 스프레드 감소로 이어지는 방법을 추가로 설명합니다. 이 모델은 이익(pi)이 절반보다 크다고 가정하고 마이너스 절반 스프레드와 관련된 불편함을 논의합니다. 잔여 분산 표현 및 모델 내 잠재적 이벤트의 계산을 포함하여 이 모델의 가격 발견을 탐색합니다. 강의는 다양한 시나리오에서 정보가 있는 트레이더와 정보가 없는 트레이더의 행동을 조사하여 이 섹션을 마무리합니다.
계속해서 화자는 계산의 정확성을 보장하기 위해 거래 가격의 계산 및 복제 프로세스를 다룹니다. 자산을 매도할 확률과 매수할 확률을 균등하게 나누어 거래 가격이 a1t인지 b1t인지를 결정합니다. 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자의 매도 주문 확률 계산은 각각 확률 pi와 1-pi/2를 고려하여 반복됩니다. 모델의 대칭성을 활용하여 p1t - v의 제곱 기대값에 대한 표현이 단순화되어 위쪽 및 아래쪽 괄호가 같음을 보여줍니다. 결과 첫 번째 대괄호는 (1 + 파이)/2로 더 단순화됩니다.
그런 다음 강의는 투명도 하의 두 번째 기간에 초점을 맞춰 두 기간의 가격에 대한 잔여 분산 계산을 설명합니다. 거래자에게 확률 pi로 정보를 제공하는 시나리오에서 잔차 분산은 0인 반면 거래자에게 정보를 제공하지 않는 경우(확률 1에서 pi를 뺀 경우) 잔차 분산은 시그마와 동일하여 가격이 mu로 회귀함을 나타냅니다. 시간 경과에 따라 두 용어를 평균화하여 투명도 하의 잔차 분산에 대한 표현을 도출합니다.
또한 불투명한 상태에서 첫 번째 기간의 예상 가격 분산 계산에 대해 논의합니다. 투명성 하에서 예상 가격 변동과 동일하게 결정됩니다. 계산에는 절반 스프레드의 대수적 조작이 포함되며 두 가지 경우를 고려합니다. 하나는 자산의 가치가 높고 두 거래자가 모두 사고 싶어하는 경우이고, 다른 하나는 자산의 가치가 높고 거래자가 기꺼이 팔려는 경우입니다. 최종 방정식에는 파이, 시그마, 뮤 및 4파이 제곱 시그마 제곱과 같은 용어가 포함되며, 이는 예상 가격 분산을 결정하기 위해 점진적으로 단순화됩니다.
발표자는 불투명도와 투명성에 따라 잔존 가격 변동을 비교합니다. 대수 계산을 수행함으로써 투명성 하에서 잔존 가격 변동이 불투명성 하에서보다 낮다는 것을 입증하여 투명성 하에서 더 나은 가격 발견을 나타냅니다. 이 결과는 직관적으로 보일 수 있지만 이 결론에 도달하는 데 관련된 계산은 완전히 간단하지 않으며 복잡한 수학 방정식을 포함합니다. 강의는 이것으로 실습의 탐색을 완료하고 나머지 두 가지 문제는 나중에 논의할 것이라고 언급하면서 끝맺습니다.
마지막에 강사는 다음 두 연습을 다룰 시간을 언급하며 예상보다 일찍 완료할 수 있음을 제안합니다. 그들은 진행하기 전에 휴식을 취할 것을 권장하고 휴식이 끝나면 이전 문제에 관한 질문에 답할 것을 제안합니다.
강의 14, 1부: Herding and Bubbles(금융 시장 미시 구조)
강의 14, 1부: Herding and Bubbles(금융 시장 미시 구조)
강의는 금융 시장의 거품에 대한 주제를 소개하고 거품이 고전 경제학에 대한 수수께끼를 제기한다는 점을 강조하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 클래스는 에이전트가 자신의 개인 정보를 무시하고 공개 정보만을 기반으로 거래할 수 있음을 시사하는 무리 모델에 중점을 두어 모든 사람이 동일한 작업을 수행하고 거품이 발생할 수 있는 무리를 생성하도록 합니다.
연사는 거품으로 이어질 수 있는 개인 정보 집합의 부족과 고차원적 신념을 다루는 또 다른 모델을 소개합니다. Webster Dictionary 및 Wikipedia의 정의를 포함하여 거품에 대한 다양한 정의가 제공됩니다. 강사는 금융 시장에서 거품의 세 가지 유형의 정의에 대해 설명합니다.
첫 번째 정의는 시카고 대학의 Wikipedia 페이지에서 가져온 것입니다. 거품은 기본 가치에서 가격의 편차로 정의됩니다. 두 번째 정의는 인베스토피디아(Investopedia)에서 나온 것으로, 특정 부문의 펀더멘털이 보증하는 것보다 주가가 급등한 후 대규모 매도가 발생하면서 가격이 급락하는 것을 거품이라고 합니다. 시카고 연준의 세 번째 정의는 자산의 시장 가격이 펀더멘털 요인에 의해 결정되는 가격을 상당 기간 초과할 때 거품이 존재한다고 말합니다.
강사는 이러한 정의 중 어느 것도 이러한 시장에서 트레이더가 행동하는 방식의 행동 측면을 포함하지 않는다고 강조합니다. 이 섹션은 엔론, 미국 주택 거품, 비트코인/암호화폐 거품을 포함한 거품의 예를 들어 일반적인 사례와 특이한 사례를 모두 설명합니다.
계속해서 연사는 군중의 개념과 금융 시장의 미세 구조 내 거품에서의 역할에 대해 탐구합니다. 그들은 2006년 초에 있었던 이전의 우라늄 버블을 언급하는데, 이는 알려진 최대 규모의 개발된 우라늄 매장량을 포함하는 캐나다의 침수된 광산에 의해 시작되었을 수 있습니다. 이 사건은 인지된 공급 부족과 과잉 수요로 이어져 단기간에 시장에 거품을 일으켰습니다.
그런 다음 강의는 공개 정보에 의존하는 아이디어와 그것이 새로운 정보에 대한 효율적인 대응으로 보일 수 있는 방법인 군중에 대한 이론을 탐구합니다. 허딩(Herding)은 투자자가 시장의 지배력을 따라 공공 정보를 위해 개인 정보를 무시하는 합리적이지만 비효율적인 의사 결정 과정으로 설명됩니다. 모멘텀 트레이딩 전략은 투자자들이 상승 추세에 있는 주식을 사서 하락 추세에 있는 주식을 파는 예시로 제시됩니다.
군집 모델은 에이전트가 순차적으로 시장에 도착하여 개인 신호를 수신하고 이전 에이전트의 결정을 관찰하지만 해당 결정으로 이어진 개인 정보는 관찰하지 않는다고 가정합니다. 강의는 이상적인 결과는 모든 사람의 개인 정보를 모아 최적의 결정과 가격을 달성하는 것이라고 설명합니다. 그러나 에이전트가 자신의 개인 정보를 악용할 동기가 있기 때문에 이는 비현실적입니다. 순차적인 의사 결정으로 인해 더 일찍 도착한 사람들은 작업할 정보가 적어 차선의 결과로 이어집니다.
이 비디오는 사람들이 자신의 개인 정보를 무시하기 시작하고 공개 정보에만 의존하여 군중 행동과 정보 캐스케이드를 초래하는 모델에 대해 설명합니다. 모델의 불확실성은 낮거나 높을 수 있는 기본 값으로 캡처됩니다. 에이전트는 개인 신호를 기반으로 업데이트되는 사전 신념을 가지고 시장에 도착합니다. 시장 평가와 동일한 또 다른 신념은 모든 과거 에이전트의 결정에 따라 업데이트됩니다. 이 모델은 사람들이 공개 정보에 너무 많이 의존하고 개인 신호를 무시할 때 발생하는 비효율성을 보여줍니다.
강의는 군중의 개념과 금융 시장의 거품과의 관계를 더 탐구합니다. 개인 신호와 불완전한 사전 신념은 에이전트가 개인 신호를 무시하고 대중의 신념에 따라 행동하는 군집 행동으로 이어질 수 있다고 설명합니다. 비디오는 이러한 행동으로 인해 대중의 믿음에 새로운 정보가 추가되지 않아 시간이 지나도 동일하게 유지될 수 있다고 주장합니다.
연사는 거래자가 자산 가치에 대한 사전 지식을 가지고 도착하고 합리적인 모델을 제시합니다. 그러나 사전 지식이 없는 노이즈 트레이더는 이익 극대화 트레이더와 동일한 확률로 매수, 매도 또는 기권합니다. 처음에 화자는 잡음 거래자의 무작위 특성으로 인해 이 모델에서 무리가 불가능하다고 제안합니다. 그러나 Avery와 Zemsky가 제시한 더 복잡한 모델은 완벽한 정보에 대한 다양한 수준의 액세스와 노이즈 트레이더의 부재를 고려할 때 무리가 가능할 수 있음을 나타냅니다.
강의는 뉴스 이벤트 및 그 특성(좋든 나쁘든)에 대한 불확실성을 포함하는 마켓 메이커 모델의 불확실성에 대해 논의합니다. 마켓 메이커는 정보가 있거나 정보가 부족한 트레이더와의 거래에 대한 지식이 부족하고 경제에 정보가 있는 트레이더의 수를 알지 못합니다. 이 모델에서는 무리가 발생할 수 있으며 모든 거래자가 자산이 근본적으로 저평가된 반면 시장 조성자는 알지 못하는 경우 비투기적 거품이 발생할 수 있습니다. 이것은 모든 거래자가 개인 신호와 비교하여 공개 정보를 과장하는 투기 거품을 만듭니다.
강사는 비투기적 거품에 대해 간략히 언급하며 무리를 통해서도 발생할 수 있다고 설명합니다. Gloucester Milgram 모델은 연사가 휴식을 취하기 전에 언급되며 Bro Bruna Maya 모델을 다룰 다음 섹션의 미리 보기를 제공합니다.
강의 14, 파트 2: Herding and Bubbles(금융 시장 미시 구조)
강의 14, 파트 2: Herding and Bubbles(금융 시장 미시 구조)
강사는 무리 행동, 잘못된 가격 책정 및 금융 시장의 거품과 관련된 복잡성과 문제에도 불구하고 이러한 문제를 어느 정도 완화하는 데 도움이 될 수 있는 메커니즘이 있다고 강조합니다. 예를 들어 가격 메커니즘은 시장 조정을 통해 자산 가격을 기본 가치로 되돌리는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 불확실성이 특히 높거나 조정이 어려워지면 무리수와 잘못된 가격 책정이 여전히 발생하여 거품이 형성될 수 있다는 점에 유의해야 합니다.
또한 강의는 모멘텀 거래의 개념을 합리적인 전략으로 강조합니다. 이 전략은 가격이 상승 추세일 때 자산을 사고 가격이 하락 추세일 때 자산을 파는 것입니다. 강사는 모멘텀 거래가 관찰된 시장 행동에 대한 합리적인 반응으로 해석될 수 있다고 설명합니다. 이는 거래자들이 펀더멘탈 분석에만 의존하기보다는 인지된 추세에 따라 결정을 내리는 경우가 많다는 것을 나타냅니다.
강사는 금융 시장의 군중과 거품의 역학을 다루는 특정 모델로 초점을 이동합니다. 이 모델은 가치 성장과 그에 따른 둔화라는 개념을 도입하여 외생 조정 또는 내생 붕괴의 잠재적 발생으로 이어집니다. 합리적인 거래자는 잘못된 가격 책정에 대한 지식을 가지고 있는 반면 행동적 거래자는 자산 가치에 대해 지나치게 낙관적인 믿음을 보이는 모델에 합리적이고 행동적인 거래자가 포함됩니다. 합리적인 거래자들이 잘못된 가격 책정에 대해 알게 되는 시기의 분포는 일정하다고 가정하여 거품의 지속 시간과 외생적 수정 시기와 관련된 불확실성 요소를 추가합니다.
이러한 맥락에서 강사는 합리적인 트레이더의 의사 결정 프로세스의 중요성을 강조합니다. 합리적인 거래자들은 높은 가격 상승이 일시적이라는 것을 알고 있지만 언제 거품이 터질지에 대한 정확한 정보가 부족합니다. 이러한 불확실성은 자산을 매각할 최적의 시간을 결정하는 데 있어서 합리적인 거래자들에게 도전 과제가 됩니다. 왜냐하면 그들은 나중 단계에서 매각하여 이익을 극대화하는 것과 붕괴 전에 매각하여 잠재적인 손실을 피하는 것 사이에서 균형을 유지해야 하기 때문입니다. 강사는 합리적인 트레이더가 직면한 복잡한 트레이드 오프와 효과적인 타이밍의 중요성을 강조합니다.
강의 내내 강사는 금융 시장의 거품 형성과 붕괴에서 정보, 조정, 불확실성 및 의사 결정의 역할을 지속적으로 강조합니다. 다양한 모델과 개념을 탐구함으로써 강사는 무리 행동, 잘못된 가격 책정 및 거품의 출현에 기여하는 요인에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 이러한 현상에 내재된 복잡성과 문제를 조명합니다.
강의는 다음 주제인 경매 모델로 이동하기 전에 해당 자료를 검토한다는 점을 언급하며 끝납니다. 이 포괄적인 검토는 금융 시장에서 경매의 역학을 탐구하기 전에 지식과 이해의 견고한 기반을 보장합니다.
강의의 다음 부분에서 연사는 금융 시장에서 군집 행동을 더욱 부추길 수 있는 평판 문제 및 계약 인센티브의 개념에 대해 자세히 설명합니다. 특히 관리자는 평판을 보호하거나 안전한 보상을 확보하기 위해 다른 사람의 행동을 따라야 한다는 강박감을 느낄 수 있습니다. 이러한 행동은 개인 정보를 쉽게 집계할 수 없어 관리자가 자신의 신호에만 의존하기 어려울 때 발생합니다. 결과적으로 그들은 자신의 판단에 반하더라도 동료의 행동을 모방하기로 선택할 수 있습니다.
강사는 특히 시장 참가자들 사이에 상식이나 조정이 부족한 상황에서 평판 문제와 계약 인센티브가 군집을 촉진할 수 있다고 강조합니다. 가격 메커니즘이 시장 조정을 촉진하여 문제를 부분적으로 완화할 수 있지만 불확실성이 만연하거나 조정이 어려워지는 경우 무리는 여전히 지속될 수 있습니다.
그런 다음 강의에서는 군집, 거품 및 조정 사이의 관계를 탐구하는 모델을 탐구합니다. 이 모델은 거품의 정점에 대한 상식이 존재하지 않을 수 있다는 개념을 도입하여 거품이 불가능하다는 고전 경제학의 주장에 도전합니다. 이 경우 가격 조정을 용이하게 하고 자산의 가치를 본연의 수준으로 회복시키기 위해서는 조율이 필수적입니다.
이 모델은 고차원 신념의 중요성과 시장 조정에 미치는 영향을 강조합니다. 이는 다른 트레이더의 행동에 대한 트레이더의 믿음이 전반적인 시장 역학에 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다. 연사는 거래자의 신념, 조정 및 시장 결과 간의 상호 작용을 강조하여 거품의 형성 및 지속에 기여할 수 있는 복잡한 역학 관계를 조명합니다.
계속해서 강사는 자산 가격 책정과 관련된 다양한 요소 및 시나리오를 통합하는 보다 복잡한 모델을 청중에게 소개합니다. 이 모델은 둔화를 경험하는 임의의 시간까지 자산의 성장률을 고려합니다. 자산의 가격은 외생 조정이나 내생 붕괴가 발생할 때까지 느린 속도로 계속 증가합니다. 합리적이고 행동적인 거래자들이 이 모델에 포함되며, 합리적인 거래자들은 서로 다른 시점에서 잘못된 가격 책정에 대해 알게 된다는 가정 하에 있습니다.
합리적인 거래자들이 잘못된 가격 책정에 대한 정보를 획득하는 시기의 분포는 거품 지속 시간과 조정 시기를 둘러싼 불확실성을 더욱 가중시킵니다. 강사는 이러한 불확실성 하에서 거품을 타야 할 시간을 평가하고 외생 조정이 일어나기까지 남은 시간을 추정해야 하기 때문에 합리적인 거래자의 의사 결정의 중요성을 강조합니다.
이 강의는 군집 행동, 잘못된 가격 책정, 금융 시장의 거품 형성에 대한 종합적인 탐구를 제공합니다. 평판 문제, 계약 인센티브, 조정, 고차원적 믿음, 합리적인 트레이더와 행동 트레이더 간의 상호 작용을 포함하여 이러한 현상에 기여하는 다양한 모델, 개념 및 요인을 다룹니다. 이러한 역학 관계의 복잡성을 탐구함으로써 강의는 청중에게 금융 시장 역학과 관련된 복잡성과 거품 예측 및 관리와 관련된 문제에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다.
강의 15, 파트 1: 경매 모델(금융 시장 미시 구조)
강의 15, 파트 1: 경매 모델(금융 시장 미시 구조)
금융시장의 군중과 거품에 대한 이전 강의에 이어 이번 강의에서는 금융시장 미시구조의 경매 모델에 초점을 맞춥니다. 교수는 금융 시장과 생산 이론을 포함한 다양한 맥락에서 경매의 관련성을 강조합니다. 경매 모델은 금융 시장에만 국한되지 않지만 보편성과 적용 가능성으로 인해 널리 사용되고 연구됩니다.
강의는 거래가 조직될 수 있는 세 가지 주요 방법, 즉 딜러 시장, 제한 또는 전자 책이 있는 연속 경매 모델 및 일괄 경매 모델에 대한 개요를 제공하는 것으로 시작됩니다. 그러나 주요 강조점은 경매 모델과 그 특성에 있습니다.
교수는 시장의 에이전트 수가 유한할 때 거래자 또는 입찰자 간의 불완전한 경쟁의 역학을 포착하려는 목적을 논의하면서 경매 모델을 소개합니다. 경매 모델은 시장 효율성, 시장 할당, 거래량 및 가격 반응을 포함한 다양한 질문을 연구하는 데 도움이 됩니다.
봉인 및 공개 입찰, 1차 및 2차 가격 경매뿐만 아니라 비공개 또는 일반 평가, 1단위 또는 다중 단위 경매, 단일 또는 양면 경매와 같은 경매 유형의 변형을 포함하여 여러 경매 형식이 제공됩니다. 강의는 시장 역학 및 거래 전략의 다양한 측면을 이해하는 데 있어 이러한 변화의 중요성을 강조합니다.
그런 다음 강의는 기본적이고 간단한 모델 역할을 하는 사적 가치 일차 경매를 시작으로 특정 경매 모델에 대해 자세히 설명합니다. 이 경매에는 하나의 판매 품목, 비공개 평가가 있는 여러 잠재 구매자, 합리적이고 위험 중립적인 입찰자가 있습니다. 경매는 각 입찰자가 입찰을 제출하는 방식으로 진행되며 최고 입찰자가 낙찰되어 입찰가를 지불하고 다른 입찰자는 아무것도 지불하지 않습니다. 강의는 입찰자의 입찰 전략과 예상 수익이 경매에서 낙찰받고 기대 수익을 극대화하려는 욕구에 의해 어떻게 영향을 받는지 탐구합니다.
다음으로 입찰 변수에 대한 1차 미분을 취하여 경매에서 수익을 극대화하는 최적화 과정을 설명합니다. 입찰 함수의 역함수를 고려하고 입찰자 평가의 확률 분포를 변환하여 입찰 전략을 도출할 수 있는 방법을 보여줍니다. 강의는 입찰 전략과 일치하는 균형 입찰을 찾는 것의 중요성을 강조합니다.
또한 강사는 입찰 전략에 부합하는 균형 조건과 최적 입찰을 강조하면서 입찰에 대한 평가의 파생물을 탐구합니다. 그들은 정보 비대칭의 역할과 평가와 비교하여 입찰 음영에 미치는 영향에 대해 논의합니다.
개념을 설명하기 위해 강의에서는 분포를 사용하는 간단한 예를 제공하고 균형 전략을 결정하는 데 분포를 사용할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이 예는 입찰의 음영 정도와 결과적으로 거래자의 수익성에 대한 입찰자 수의 영향을 강조합니다.
강사는 또한 영어 경매와 네덜란드 경매를 포함한 다른 경매 형식을 다루며 특정 상황에서 단일 가격 경매와의 동등성을 논의합니다. 강의는 공통 가치 경매의 개념을 간략하게 소개하고 단일 단위 경매와 다중 단위 경매의 차이점을 탐구하며 다중 단위 경매에서 "동굴 최고 입찰가"라는 개념을 강조합니다.
강의가 끝날 무렵 연사는 경매 모델에 확장과 변형이 있지만 경매 관련 문제를 해결하는 일반적인 접근 방식은 동일하다고 언급합니다. 강의는 이전에 논의된 사적 가치 1순위 경매에 관한 질문과 설명을 요청하는 것으로 끝납니다.
강의는 다양한 경매 형식, 입찰 전략, 균형 조건 및 시장 역학 및 거래 결과에 대한 영향을 탐색하면서 금융 시장 미세 구조의 경매 모델에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다.
강의 15, 파트 2: 경매 모델(금융 시장 미시구조)
강의 15, 파트 2: 경매 모델(금융 시장 미시구조)
강의를 이어가다 보면 공통가치 1순위 경매로 초점이 옮겨간다. 이러한 유형의 경매에서는 모든 입찰자에게 동일한 기본 가치를 가진 판매용 단일 항목이 있습니다. 그러나 각 입찰자는 실제 가치에 대한 시끄러운 추정치를 제공하는 개인 신호를 받습니다. 신호를 기반으로 입찰자는 입찰을 하고 가장 높은 입찰자가 항목을 낙찰받습니다. 그러나 "승자의 저주"라는 개념은 최고 입찰자가 가장 높은 개인 신호를 기반으로 입찰했기 때문에 항목의 가치를 과대 평가했을 가능성이 있음을 깨달을 때 발생합니다.
강의는 사적 가치 일차 경매와 유사한 접근 방식을 사용하여 공통 가치 일차 경매에서 승자의 저주를 해결하는 방법을 설명합니다. 비디오는 G로 표시된 y1의 분포가 여전히 존재하지만 이제 각 입찰자가 수신한 비공개 신호에 따라 달라짐을 강조합니다. B_di를 선택하는 대신 플레이어 I가 모방할 사람을 선택하는 개인 가치 사례를 모방하는 복잡한 방법을 소개합니다. Z 선택의 관점에서 문제를 구성함으로써 Z 유형과 같은 입찰에서 예상되는 이익은 Z보다 낮은 y의 모든 가능한 값에 대한 기대치가 됩니다. 강의는 다음과 관련하여 이익을 최대화하기 위해 1차 조건을 취하는 것을 보여줍니다 지.
강사는 경매에서 모방할 최적 유형에 대해 논의하고 평형 조건을 통합한 후 최적 유형을 제공하는 1차 조건을 소개합니다. 자산을 낙찰받을 수 있을 만큼 높게 입찰하되 지불 금액을 제한할 만큼 낮게 입찰하는 것이 중요함을 강조합니다. 추가로 미분 방정식과 그 결과 표현이 제시되어 추가 설명은 제공되지 않지만 새로 구성된 척도 L에 통합된 사람의 신호 평가 절하의 예상을 나타냅니다.
승자의 저주의 개념은 경매에서 더 자세히 탐구되며, 경매에서 낙찰되지 않고 승자보다 낮은 신호를 가진 거래자의 입찰을 조건으로 하는 자산의 평가가 승자의 가치에만 기초한 평가보다 훨씬 낮다는 점을 강조합니다. 개인 신호. 이는 승자가 승자의 평가보다 훨씬 낮은 다른 트레이더의 예상 가치를 고려하기 때문입니다. 그런 다음 강의는 낙찰자가 두 번째로 높은 입찰가를 지불한다는 사실을 제외하고 예상 이익에 대한 표현이 개인 및 공동 가치 경매와 유사하다는 점에 주목하면서 차등 가격 경매에 대해 자세히 설명합니다. 자신의 가치를 입찰하는 것이 2순위 경매에서 약하게 우세한 전략이라는 것이 입증되어 최적의 선택이 됩니다.
화자는 사적 가치가 있는 2차 경매에서 자신의 실제 가치보다 높은 입찰의 영향을 조사합니다. 입찰자의 평가와 관련하여 가장 낙찰된 입찰의 위치를 기반으로 다양한 시나리오를 고려하여 누군가가 해당 간격 내에 입찰할 긍정적인 가능성이 있는 경우 자신의 평가보다 엄격하게 높은 입찰이 훨씬 더 나쁘다는 것을 보여줍니다. 마찬가지로 자신의 가치 이하로 입찰하는 것도 차선책입니다. 경매에서 지고 긍정적인 기대 수익을 놓칠 수 있기 때문입니다. 결국 사적 가치 차등 경매에서는 자신의 가치를 입찰하는 전략이 약하게 우세하며, 이러한 결과는 차등 가격 경매의 틀이 적용되는 한 다른 가정으로 확장될 수 있다.
그런 다음 경매 모델에서 대칭 균형의 개념, 특히 공통 가치 2순위 경매에서 논의됩니다. 개인 가치 2순위 경매와 비교하여 후자에서 정확히 자신의 가치로 입찰하는 것이 최적인 이유를 설명합니다. 공통 가치 2순위 경매에서 최적의 전략은 자산의 평가가 입찰가보다 높으면 낙찰되고 낮으면 지는 것입니다. 균형 입찰 전략은 모든 상대가 자신의 신호를 입찰한다고 가정하여 결정됩니다. 입찰자가 이기기를 원한다면 자신이 알고 있는 가장 높은 신호보다 더 높게 입찰하지만 자신의 신호가 그보다 더 큰 경우에만 가능합니다.
계속해서 교수는 공통 가치 1순위 경매를 위한 균형 전략을 설명합니다. 그는 에이전트가 두 가지 이유로 개인 신호에만 기반하여 자산을 평가하는 금액 이하로 입찰해야 한다고 말합니다. 첫째는 긍정적인 이익을 확보하고 싶고, 둘째는 경매에서 낙찰되면 자산가치 면에서 불리하다는 승자의 저주가 있다. 그런 다음 강사는 이중 옵션과 금융 시장에서의 기능에 대해 논의하는 것으로 전환합니다. 이 시나리오는 서로 경쟁하지만 다른 판매자 또는 구매자와는 경쟁하지 않는 두 명의 에이전트(판매자 1명과 구매자 1명)만 가정합니다.
자산의 비공개 평가를 통해 구매자와 판매자를 위한 봉인 입찰 경매 설정을 살펴봅니다. 구매자의 입찰가가 판매자의 입찰가를 초과하면 가격 TV에서 거래가 발생합니다. 구매자와 판매자의 예상 이익은 부호만 다를 뿐 단일 가격 경매의 예에서와 동일합니다. 판매자의 경매는 개인 가치의 2순위 옵션과 동일하지만 구매자의 설정은 개인 가치의 1순위 경매와 유사합니다. 구매자의 최적 전략은 단일 가격 경매에서와 같은 방식으로 도출될 수 있습니다.
그런 다음 강의는 이중 경매를 탐구하고 일방적 옵션 측면에서 이중 경매를 나타냅니다. 그러나 결과가 효율적인 일방적 옵션과 달리 이중 경매의 결과는 비효율적일 수 있습니다. Meyerson Satterthwaite 정리가 논의되는데, 이는 독립적인 개인 평가를 가진 한 명의 구매자와 많은 판매자가 있는 상황에서 효율적인 결과를 달성하는 거래 프로토콜이 없다고 말합니다. 마지막으로 강사는 경매 모델에 대한 강의에서 얻은 몇 가지 핵심 사항을 제공합니다. 그들은 역선택과 승자의 저주가 본질적으로 같은 것이며 후자가 더 협소한 개념임을 강조합니다. 2순위 경매는 검색 엔진 광고 경매에서 널리 사용되는 간단하고 강력하며 효율적인 형식으로 강조됩니다. 그러나 비대칭 정보로 양자 무역 환경에서 효율성을 달성하는 것은 어려운 일입니다. 강의는 다음 주 마지막 강의에서 코스 주제에 대한 검토와 추가 질문이 있을 수 있는 다가오는 시험에 대한 토론을 제공할 것이라고 언급하면서 끝납니다.
강의를 계속하면서 교수는 역선택과 승자의 저주 사이의 관계를 강조하면서 경매 모델에 대한 논의를 마무리합니다. 그들은 승자의 저주가 경매에서 역선택의 구체적인 징후라고 설명합니다. 역선택이란 한 당사자가 다른 당사자보다 더 많은 정보를 가지고 있어 거래에서 잠재적인 비효율성을 초래하는 상황을 말합니다. 승자의 저주의 경우 비공개 신호가 가장 높은 입찰자는 항목의 가치를 과대 평가하는 경향이 있어 차선의 결과를 초래합니다.
강의는 2순위 경매가 단순성, 견고성 및 효율성으로 인해 유리한 형식으로 간주된다는 점을 강조합니다. 화자는 이러한 유형의 경매가 특히 검색 엔진 광고 경매에서 다양한 맥락에서 일반적으로 사용된다고 언급합니다. 2순위 경매에서 입찰자는 약하게 우월한 전략이기 때문에 실제 가치를 입찰하도록 인센티브를 받습니다. 이는 진실한 입찰을 장려하고 효율적인 자원 할당으로 이어집니다.
그러나 강사는 비대칭 정보가 존재하는 양자간 무역 환경에서 효율성을 달성하는 데 어려움이 있음을 인정합니다. 2순위 경매는 바람직한 부동산을 제공하지만 이러한 원칙을 여러 구매자와 판매자가 있는 더 복잡한 시나리오로 확장하는 것은 어려울 수 있습니다. 강의는 Meyerson Satterthwaite 정리를 강조합니다. 이 정리는 각각 독립적인 개인 평가를 가진 한 명의 구매자와 여러 명의 판매자가 있는 시장에서 효율적인 결과를 보장하는 거래 프로토콜을 찾는 것이 불가능함을 입증합니다. 이 정리는 특정 경매 설정에서 효율성을 달성하는 데 내재된 한계를 강조합니다.
교수는 경매 모델에 대한 강의의 요점을 요약합니다. 그들은 금융 시장에서 공통 가치 1순위 경매의 관련성과 제한된 수의 구매자 및 승자의 저주 현상으로 인한 비트 셰이딩 시장 지배력의 중요성을 반복합니다. 강의는 다가오는 마지막 강의가 과정 주제에 대한 포괄적인 검토를 제공하고 시험에 대한 지침을 제공하며 잠재적으로 이해를 강화하기 위한 추가 질문을 포함할 것이라고 언급하며 끝맺습니다.