Aktienkurseinfluss schätzen und mit künftigen Renditen verknüpfen

Zusammenfassung

Das Dokument untersucht, ob tägliche Aktien-Orderflüsse den Kurseinfluss offenlegen und bei der Prognose von Aktienrenditen helfen können. Es bildet monatliche Maße für gerichtete Orderflüsse und schätzt Kyles Lambda sowohl mit einer Regression von Kursänderungen auf den Orderfluss als auch mit einer Kursbeeinflussungsquote nach Amihud. Die Stichprobe umfasst US-Aktien von 2020 bis 2025.

Gerichtete Orderflüsse stehen mit den Renditen desselben und des darauffolgenden Monats in Verbindung, während eine höhere Volatilität des Handelsvolumens mit geringeren späteren Renditen verknüpft ist. Querschnittstests nach Fama und MacBeth ergeben auch nach der Anpassung nach Newey und West einen Zusammenhang mit dem Orderfluss. Als Erklärung wird vorgeschlagen, dass adverse Selektion bei geringem Orderfluss mit stärkerem Kurseinfluss und niedrigeren Kursen einhergeht. Wenn sich die Bedingungen normalisieren, erholen sich die Kurse und schaffen so eine mit Illiquidität verbundene Prämie. Die berichteten Befunde beziehen sich auf den Stichprobenzeitraum und beobachtungsbasierte Maße; das Abstract belegt nicht, dass das Signal kausal ist oder nach Handelskosten profitabel bleibt.

Kernaussagen

• Gerichtete Orderflüsse werden als Prädiktor nachfolgender Aktienrenditen im Querschnitt getestet.
• Der Kurseinfluss wird mit einer Regression innerhalb des Monats und einer Quote nach Amihud geschätzt.
• Im berichteten Datensatz steht die Volatilität des Volumens mit geringeren Folgerenditen in Verbindung.
• Die Arbeit führt eine Illiquiditätsprämie auf adverse Selektion und eine spätere Kurserholung zurück.
• Die Belege stammen aus US-Aktien von 2020 bis 2025 und beruhen auf angepassten Fama-MacBeth-Regressionen.

Schlagwörter

# Liquidity Premium and Investment Horizons


# Liquidity Premium and Investment Horizons









We estimate Kyle's (1985) price-impact coefficient $λ$ directly from daily equity order flow and test its ability to forecast the cross-section of subsequent stock returns. Using CRSP data from 2020 to 2025, we construct firm-month measures of signed order flow and two estimators of $\hatλ_{it}$: a within-month price-impact regression and an Amihud-style ratio. Signed order flow strongly predicts contemporaneous and one-month-ahead returns, while volume volatility predicts lower subsequent returns, consistent with widening price impact degrading price discovery. Fama-MacBeth regressions confirm that our order-flow signal carries significant cross-sectional return information after Newey--West adjustment. Theoretically, we resolve the liquidity premium puzzle of Constantinides (1986) through an adverse-selection mechanism: low order flow widens $λ$ and depresses prices today; subsequent normalization restores prices, generating the illiquidity premium without risk-based compensation.

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