Show simple item record

2012-08-23Dissertation DOI: 10.18452/16572
An econometric analysis of intra-daily stock market liquidity, volatility and news impacts
dc.contributor.authorGroß-Klußmann, Axel
dc.date.accessioned2017-06-18T11:40:58Z
dc.date.available2017-06-18T11:40:58Z
dc.date.created2012-09-03
dc.date.issued2012-08-23
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/17224
dc.description.abstractIn dieser Dissertation befassen wir uns mit ökonometrischen Modellen und empirischen Eigenschaften von Intra-Tages (Hochfrequenz-) Aktienmarktdaten. Der Fokus liegt hierbei auf der Analyse des Einflusses, den die Veröffentlichung von Wirtschaftsnachrichten auf die Aktienmarktaktivität hat, der Vorhersage der Geld-Brief-Spanne sowie der Modellierung von Volatilitätsmaßen auf Intra-Tages-Zeitintervallen. Zunächst quantifizieren wir die Marktreaktionen auf Marktneuigkeiten innerhalb eines Handelstages. Zu diesem Zweck benutzen wir linguistisch vorab bearbeitete Unternehmensnachrichtendaten mit Indikatoren über die Relevanz, Neuheit und Richtung dieser Nachrichten. Mit einem VAR Modell für 20-Sekunden Marktdaten der London Stock Exchange weisen wir durch Nachrichten hervorgerufene Marktreaktionen in Aktienkursrenditen, Volatilität, Handelsvolumina und Geld-Brief-Spannen nach. In einer zweiten Analyse führen wir ein long memory autoregressive conditional Poisson (LMACP)-Modell zur Modellierung hoch-persistenter diskreter positivwertiger Zeitreihen ein. Das Modell verwenden wir zur Prognose von Geld-Brief-Spannen, einem zentralen Parameter im Aktienhandel. Wir diskutieren theoretische Eigenschaften des LMACP-Modells und evaluieren rollierende Prognosen von Geld-Brief-Spannen an den NYSE und NASDAQ Börsenplätzen. Wir zeigen, dass Poisson-Zeitreihenmodelle in diesem Kontext signifikant bessere Vorhersagen liefern als ARMA-, ARFIMA-, ACD- und FIACD-Modelle. Zuletzt widmen wir uns der optimalen Messung von Volatilität auf kleinen 20 Sekunden bis 5 Minuten Zeitintervallen. Neben der Verwendung von realized volatility-Ansätzen konstruieren wir Volatilitätsmaße durch Integration von spot volatility-Schätzern, sodass auch Beobachtungen außerhalb der kleinen Zeitintervalle in die Volatilitätsschätzungen eingehen. Ein Vergleich der Ansätze in einer Simulationsstudie zeigt, dass Volatilitätsmaße basierend auf spot volatility-Schätzern den RMSE minimieren.ger
dc.description.abstractIn this thesis we present econometric models and empirical features of intra-daily (high frequency) stock market data. We focus on the measurement of news impacts on stock market activity, forecasts of bid-ask spreads and the modeling of volatility measures on intraday intervals. First, we quantify market reactions to an intraday stock-specific news flow. Using pre-processed data from an automated news analytics tool we analyze relevance, novelty and direction signals and indicators for company-specific news. Employing a high-frequency VAR model based on 20 second data of a cross-section of stocks traded at the London Stock Exchange we find distinct responses in returns, volatility, trading volumes and bid-ask spreads due to news arrivals. In a second analysis we introduce a long memory autoregressive conditional Poisson (LMACP) model to model highly persistent time series of counts. The model is applied to forecast quoted bid-ask spreads, a key parameter in stock trading operations. We discuss theoretical properties of LMACP models and evaluate rolling window forecasts of quoted bid-ask spreads for stocks traded at NYSE and NASDAQ. We show that Poisson time series models significantly outperform forecasts from ARMA, ARFIMA, ACD and FIACD models in this context. Finally, we address the problem of measuring volatility on small 20 second to 5 minute intra-daily intervals in an optimal way. In addition to the standard realized volatility approaches we construct volatility measures by integrating spot volatility estimates that include information on observations outside of the intra-daily intervals of interest. Comparing the alternative volatility measures in a simulation study we find that spot volatility-based measures minimize the RMSE in the case of small intervals.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
dc.rightsNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/
dc.subjectHochfrequenzdatenger
dc.subjectAktienhandelger
dc.subjectUnternehmensnachrichtenger
dc.subjectGeld-Brief-Spanneger
dc.subjectÖkonometrieger
dc.subjectIntra-Tages Volatilitätger
dc.subjectforecastingeng
dc.subjectvolatilityeng
dc.subjecthigh frequency dataeng
dc.subjectstock tradingeng
dc.subjectnews impactseng
dc.subjectbid-ask spreadseng
dc.subjectlong memory Poissoneng
dc.subject.ddc330 Wirtschaft
dc.titleAn econometric analysis of intra-daily stock market liquidity, volatility and news impacts
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100203924
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/16572
dc.identifier.alephidBV040399500
dc.date.accepted2012-05-14
dc.contributor.refereeHautsch, Nikolaus
dc.contributor.refereeConrad, Christian
dc.subject.dnb17 Wirtschaft
dc.subject.rvkQK 650
local.edoc.pages131
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionWirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Show simple item record