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Dipl. Volkswirt Gerhard Kling1 Information Asymmetry Around Earnings Announcements: A Simple Model to Decompose the Bid-Ask Spread Gerhard Kling.

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Präsentation zum Thema: "Dipl. Volkswirt Gerhard Kling1 Information Asymmetry Around Earnings Announcements: A Simple Model to Decompose the Bid-Ask Spread Gerhard Kling."—  Präsentation transkript:

1 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling1 Information Asymmetry Around Earnings Announcements: A Simple Model to Decompose the Bid-Ask Spread Gerhard Kling

2 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling2 Übersicht: Einführung in die Bid-Ask Spread Thematik Von der Theorie zum empirischen Modell Daten und Klassifikation Modellspezifikation Panel Struktur: 2 Zeitdimensionen Ergebnisse Probleme und Diskussion

3 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling3 Einführung: Wir betrachten einen Dealer Markt Dealer agiert als Intermediär Dealer kauft zum Bid und verkauft zum Ask Spread soll Kosten decken (Konkurrenz!) –Bearbeitungskosten –Informationskosten –Inventarkosten

4 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling4 Bearbeitungskosten: Konkrete Kosten, die dem Dealer bei Durchführung einer Transaktion entstehen Bsp: Personalkosten, Datenverarbeitung, etc.

5 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling5 Informationskosten: Copeland; Galai (1983); Glosten; Milgrom (1985) Insider, die wahren Wert der Aktie kennen Insider wird nur dann von Dealer kaufen, wenn wahrer Wert > Ask Preis Insider wird nur dann an Dealer verkaufen, wenn wahrer Wert < Bid Preis Systematische Verluste bei Handel mit Insidern Setzen des Spreads kompensiert diese Verluste durch Handel mit Outsidern

6 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling6 Informationskosten: Anpassung der Erwartungen über wahren Wert durch den Dealer (Bayes Updating!) nachdem Handel erfolgte. Anpassung dann abgeschlossen, wenn Ask=Bid=wahrer Wert Schock privater Information in t; Anpassung des wahren Wertes um halben Spread nach oben oder unten in t+1 Wieder neuer Schock in t+1 etc.

7 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling7 Inventarkosten: Ho und Stoll (1981); (1983) Dealer hat optimal diversifiziertes Portfolio Er ist gezwungen Aktien auf- oder abzugeben Dies treibt ihn aus optimalem Portfolio Verlust an Erwartungsnutzen Dieser Verlust wird durch Spread kompensiert Durch setzten des Bid und Ask versucht er Handelsrichtung zu beeinflussen

8 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling8 Inventarkosten: Bsp: In t kauft jemand eine Aktie zum Ask. Dealerverdient den halben Spread (Differenz: Ask und wahrer Wert). In t+1 hat Dealer eine Aktie zu wenig. Er würde gerne eine Aktie zum Bid kaufen. Kauft er tatsächlich eine Aktie zum Bid benötigt er keine Kompensation für diese Runde. Dealer erhöht in t+1 den Bid und Ask um den halben Spread Bid = wahrer Wert damit: Anreize gesetzt!

9 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling9 Dealer verkauft in t eine Aktie Dealer passt Ask und Bid an Ask und Bid steigen um ½ Spread

10 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling10 Von der Theorie zur Empirie: Wahre Wert V t hängt nur von öffentlicher Information ab (White-Noise Prozess). Anpassung der Erwartungen: Definition: –Anteil der Informationskosten am Spread –Handelsindikator Q t

11 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling11 Von der Theorie zur Empirie: Definition des mittleren Preises M t : Einbauen der Inventarkosten ins Modell: Also: Abweichung des mittleren Preises vom wahren Wert gibt Anreiz in die vom Dealer gewünschte Richtung zu handeln. Wahrscheinlichkeit der Änderung der Handelsrichtung nach oben verzerrt!

12 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling12 Von der Theorie zur Empirie: Transaktionspreis P t : Zentrale Gleichungen des Modells:

13 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling13 Daten und Klassifikation: Intraday Daten von der NASDAQ: –Jede Transaktion, Transaktionspreis, Bid, Ask und Volumen vorhanden –Erlaubt direkte Klassifikation Direkte Klassifikation durch Vergleich des Transaktionspreises mit Ask und Bid Preisen

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15 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling15 Modellspezifikation: Direkte Schätzung der Gleichung Kurzfristige Komponente K (Bearbeitungskosten des halben Spreads) Langfristige Komponente L (Informationskosten des halben Spreads)

16 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling16 Modellspezifikation: Handelsvolumen linkssteil, deshalb Logarithmierung Spezifikation des Einflusses des Handelsvolumens Z t auf die Informationskosten? Man lässt die Veränderung der Informationskosten von Transaktion zu Transaktion zu.

17 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling17 Graphik:

18 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling18 Tabelle:

19 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling19 Tabelle:

20 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling20 Panelstruktur: Die grundlegende Schätzgleichung ist: Man variiert nun Referenzgruppen durch geeignete Wahl der Dummies Fünf Tage um eine Gewinnmeldung j=-3; -2; -1; 0; +1; +2 und ein Tag als Referenzwert, der von Meldeperiode weit entfernt liegt Fünf aufeinanderfolgende Transaktionen je Tag j und je Aktie i=1, 2,..., 20

21 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling21 Panelstruktur: Wozu benötigt man 2 Zeitdimensionen? –Datenmenge zu groß, da intraday Daten! Bsp: Dell am Transaktionen –Brüche existieren, dies ist nicht modellkonform –Es gibt intraday Variabilität des Spreads, deshalb gleicher Tageszeitpunkt verwendet –Schlußkurs- /Eröffnungskurs Verzerrungen

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23 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling23 Panelstruktur: Schätzung der Gleichung mit SOLS bzw. POLS –Konsistenz der Koeffizientenschätzungen bei der Annahme von gleichzeitiger Exogenität erfüllt –I.d.R. ist Schätzung der Varianzmatrix wegen serieller Korrelation und Heteroskedastie verzerrt –Verwendung des Newey-West Verfahrens –Clustering Verfahren und Superbeobachtungen –Ist das Modell falsch spezifiziert?

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26 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling26 Empirische Ergebnisse: Am Tag der Ankündigung Anstieg des Koeffizienten, wenn die Erwartungen des Marktes nicht erfüllt werden Was bedeutet inhaltlich der Anstieg des Koeffizienten? Die zwei Quellen der Informationskosten Allgemeiner Anstieg des Volumens Dies legt eine Zweiteilung nahe

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30 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling30 Empirische Ergebnisse: Was heißt eigentlich den Markt enttäuschen? –Was wäre eine geeignete Verlustfunktion? –Probleme bei vordefinierter Verlustfunktion –Man lässt Daten sprechen Verlustfunktionen: –Bestimmung einer geeigneten Verlustfunktion

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32 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling32 Empirische Ergebnisse: Zwei Effekte bei Anstieg der Informationskosten: –Genereller Volumenanstieg –Abh. von Enttäuschung ändert sich Liquidität Bedeutung beider Effekte bei guten und schlechten Nachrichten (average firm) Veranschaulichung des Modells

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35 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling35 Schlussfolgerung: Asymmetrische Verlustfunktion Erhebliche Verbesserung im Vergleich zu groben Einteilungen über Kategorien Man kann Volumen- von Liquiditätseffekten trennen Man überwindet Probleme bisheriger Modelle

36 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling36 Wozu ein neues Modell? Serielle Kovarianzmodelle nach Stoll (1989): Dabei ist definiert als:

37 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling37 Wozu ein neues Modell? Bearbeitungskosten: Informationskosten: Inventarkosten:

38 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling38 Wozu ein neues Modell? Problem der Nichtlinearität der Komponenten –Bootstrapping Methoden bei Vergleich von Komponentenschätzungen über die Zeit –Es ist nicht möglich den Einfluss z.B. des Handelsvolumens auf Informationskosten zu testen

39 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling39 Tabelle:

40 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling40 Wozu ein neues Modell? Annahme des konstanten Spreads über die Zeit –Herleitung der Kovarianzen darf Spread höchstens ein White-Noise Prozess sein –Dies ist in Zeitperiode um Gewinnmeldung nicht erfüllt –Ändert sich ein Komponentenanteil, so ändert dies die beiden anderen auch keine Trennung!

41 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling41 Tabelle:

42 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling42 Autokorrelation: Woher kommt negative Autokorrelation? –Vernachlässigung von Inventarkosten –Bundling von Aufträgen Warum werden Aufträge gebündelt? –Statistischer Grund (vgl. Graphik) –Informationstheoretischer Grund vgl. Kyle (1985); Effekte großer Aufträge

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44 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling44 Inventarkosten: Einbauen von Inventarkosten ins Modell: –Wurden implizit bereits zuvor ausgeschlossen –Damit ergeben sich Grundgleichungen:

45 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling45 Inventarkosten: Inventarkosten und negative Autokorrelation: Warum werden sie dann vernachlässigt? Auch Bundling beeinflusst Autokorrelation Ist es möglich Inventarkosten zu schätzen?

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