| Autor(en): |
Ruihong Huang |
Titel: |
Four essays on the econometric analysis of high-frequency order data |
| Gutachter: |
Nikolaus Hautsch; Christian T. Brownlees |
| Erscheinungsdatum: |
05.07.2012 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-100203035)
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| Fachgebiet(e): |
Wirtschaft |
| Schlagwörter (ger): |
Finanzmarkt, Empirische Marktmikrostrukturtheorie, Hochfrequenzdaten, Limit Order, Orderbuch, Versteckte Liquidität |
| Schlagwörter (eng): |
Financial Market, Empirical Market Microstructure, High-Frequency Data, Limit Order, Order Book, Hidden Liquidity |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät |
| Lizenz: |
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| Zitationshinweis: |
Huang, Ruihong:
Four essays on the econometric analysis of high-frequency order data;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät , publiziert am 05.07.2012, urn:nbn:de:kobv:11-100203035
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| Abstract (ger): |
| Diese Arbeit enthält vier Aufsätze über die Beziehungen zwischen Handelsstrategien auf Aktienmärkten und dem Zustand des Marktes. Es werden ökonometrische Methoden angewendet um den Markteinfluss von limit order Platzierungen, die Eigenschaften von limit ordern sowie die Verwendung von versteckten ordern zu analysieren.
Im Kapitel 1 quantifizieren wir die Effekte der limit order Platzierung auf Preisquotierungen am Börsenplatzes Euronext. Wir zeigen, dass eine limit order signifikante Informationen enthält und illustrieren inwieweit ihr Einfluss auf den Markt von ihren Charakteristika und dem Zustand des Orderbuchs abhängt.
Das Kapitel 2 enthält empirische Resultate über die limit order Aktivität und den Markteinfluss von limit orders an der New Yorker NASDAQ Börse. Wir dokumentieren, dass Marktteilnehmer die Platzierung von limit orders mit kleinen Volumina präferieren, diese aber sofort nach ihrem Einsatz wieder löschen.
Basierend auf der geschätzten Marktauswirkung einer limit order schlagen wir eine Methode zur Prognose ihres optimalen Volumens vor.
Im Kapitel 3 werden die limit order-Strategien von Marktteilnehmern in intransparenten Märkten untersucht. Wir zeigen, dass die Position der sogenannten versteckten Liquidität im Orderbuch von diversen Variablen abhängt, die den Zustand des Marktes beschreiben. Die Daten suggerieren, dass Händler die Platzierung sogenannter hidden orders im Hinblick auf günstige Liquidität am Markt und dem "picking-off"-Risiko ausbalancieren.
Im letzten Kapitel 4 präsentieren wir ein Softwaresystem zur Rekonstruktion von Orderbüchern und zur Extrahierung von Orderflussinformationen aus message stream Daten. Die Basismodule des Systems basieren auf allgemeinen Orderbuch-Ereignissen. Sie sind abstrakt gehalten und können so einfach auf beliebige Märkte mit elektronischen Orderbüchern angewendet werden. |
| Abstract (eng): |
| In four essays, this thesis examines the interaction between traders'' strategies and the state of market by the econometric analysis of maket impact of limit order submission, the typical properties of order flow and the traders'' usage of hidden orders.
Chapter 1 quantifies short-term and long-term effects of limit order submissions on quotes in Euronext. We show that limit orders have significant information content and the maginitude of their impact on the quotes depends on both the order''s characteritics and the state of limit order books (LOBs).
Chapter 2 provides new empirical evidence on order submission activities and market impacts of limit orders at NASDAQ. We find that traders dominantly submit small size limit orders and cancell most of them immediately after submission. Based on the estimated market impact of orders, we propose a method to predict the optimal size of a limit order conditional on its position in the LOB and the desired impact.
Chapter 3 analyzes traders'' decisions on using undisclosed orders in opaque markets. Our empirical findings show that market conditions affect traders'' order submission strategies and suggest that traders balance their hidden order placements to compete for the provision of liquidity and protect themselves against picking-off risk.
Chapter 4 presents a program framework for reconstructing LOBs as well as extracting order flow information from message stream data. We design the basic modules of the system in an abstract layer based on common order events in limit order markets, so that it can be easily adapted to data at any limit order markets.
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