Potenzgesetz- und logarithmische Modelle für den Preiseinfluss bei Aktien und Optionsscheinen

Zusammenfassung

Diese Studie schätzt den unmittelbaren Preiseinfluss von Market Orders anhand von Orderflow-Daten zu einer Aktie und ihrem Optionsschein. Sie vergleicht eine Potenzgesetz-Spezifikation mit einer logarithmischen Spezifikation und untersucht, wie zuverlässig jedes Modell seine Parameter schätzt und wie gut es außerhalb der Stichprobe prognostiziert.

Die Autoren stellen fest, dass das Potenzgesetzmodell bei beiden Kriterien besser abschneidet. Bei ausgeführten Trades beobachten sie außerdem signifikante positive Korrelationen zwischen den geschätzten Preiseinflussparametern für Ask- und Bid-Orders. Das deutet darauf hin, dass sich der Preiseinfluss beider Seiten in ihrer Stichprobe gemeinsam bewegt. Diese Ergebnisse können bei Entscheidungen zur optimalen Ausführung helfen. Die Zusammenfassung nennt weder die untersuchten Wertpapiere und den Stichprobenzeitraum noch Effektgrößen oder die Validierung der Prognosen. Daher lässt sich nur begrenzt beurteilen, wie breit der Modellvergleich anwendbar ist.

Kernaussagen

• Die Studie vergleicht Potenzgesetz- und logarithmische Modelle für den unmittelbaren Preiseinfluss von Market Orders.
• Die Schätzungen stützen sich auf Orderflow-Daten zu einer Aktie und ihrem Optionsschein.
• Das Potenzgesetzmodell liefert in der berichteten Analyse robustere Parameterschätzungen und bessere Prognosen außerhalb der Stichprobe.
• Bei ausgeführten Trades weisen die Preiseinflussparameter auf Ask- und Bid-Seite eine signifikante positive Korrelation auf.
• Die Ergebnisse können die Analyse der Ausführung unterstützen, doch das Dokument enthält nur wenige Angaben zum Stichprobenumfang und zur Validierung.

Schlagwörter

# Immediate price impact of a stock and its warrant: Power-law or logarithmic model?


# Immediate price impact of a stock and its warrant: Power-law or logarithmic model?









Based on the order flow data of a stock and its warrant, the immediate price impacts of market orders are estimated by two competitive models, the power-law model (PL model) and the logarithmic model (LG model). We find that the PL model is overwhelmingly superior to the LG model, regarding the robustness of the estimated parameters and the accuracy of out-of-sample forecasting. We also find that the price impacts of ask and bid orders are consistent with each other for filled trades, since significant positive correlations are observed between the model parameters of both types of orders. Our findings may provide valuable insights for optimal trade execution.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.