Liquiditätsnachfrage mit schweren Verteilungsschwänzen, Preisfindung und Limit-Orderbuchrisiko

Zusammenfassung

Diese Arbeit untersucht, wie uninformierter Handel mit schweren Verteilungsschwänzen die Preisfindung in einem sequenziellen Limit-Orderbuch beeinflusst, in dem Händler über private Informationen verfügen können. Liquiditätsanbieter sehen den aggregierten Orderfluss, können informierte Orders aber nicht direkt von uninformierten Liquiditätsschocks unterscheiden. Wenn die uninformierte Nachfrage schwere Verteilungsschwänze aufweist, kann ein großer Trade auch bei größeren Markttiefen plausibel uninformiert bleiben als unter gaußschen Annahmen. Dadurch wird der Preiseffekt flacher und das Lernen langsamer, obwohl hinreichend extreme Trades weiterhin auf private Informationen hindeuten können.

Die Autoren charakterisieren das Gleichgewicht mithilfe einer nichtlinearen Fixpunktgleichung und weisen unter Bedingungen an die Verteilungsschwänze die Existenz nach; außerdem zeigen sie die Konsistenz der Posteriorverteilung und asymptotische Ergebnisse zu Kosten und Orderfluss. Sie leiten zudem eine letztliche Dominanz informierter Nachfrage und die Monotonie des Orderbuchs in den äußeren Verteilungsbereichen her. Eine empirische Analyse von AAPL-Daten mit zehn Orderbuchstufen berichtet weiter außen liegende Crossover-Diagnostiken und anhaltende Geld-Brief-Spannen nach großen Trades mit schweren Verteilungsschwänzen. Modell und Evidenz betreffen eine bestimmte Informations- und Liquiditätskonstellation; das Abstract belegt nicht, dass dieselben Muster für andere Assets, Handelsplätze oder Orderbuchmechanismen gelten.

Kernaussagen

• Uninformierter Orderfluss mit schweren Verteilungsschwänzen kann dazu führen, dass große Trades nicht sofort auf private Informationen hindeuten.
• Der resultierende Preiseffekt ist flacher, und Liquiditätsanbieter lernen über einen größeren Bereich von Markttiefen hinweg langsamer.
• Extreme Trades können weiterhin informativ werden, wenn die informierte Nachfrage in den Verteilungsschwänzen dominiert.
• Die Arbeit weist Gleichgewichtseigenschaften mithilfe eines Fixpunktansatzes mit kontrollierten Verteilungsschwänzen nach.
• Zehnstufige AAPL-Daten zeigen Crossover-Diagnostiken und anhaltende Spannen nach großen Trades mit schweren Verteilungsschwänzen.

Schlagwörter

# When large trades are not (automatically) news: liquidity tail risk and price discovery


# When large trades are not (automatically) news: liquidity tail risk and price discovery









We examine how heavy-tailed liquidity demand changes price discovery in a sequential limit order book with asymmetric information. In our setting, liquidity suppliers observe aggregate order flow, not its decomposition into informed demand and uninformed liquidity shocks. With heavy-tailed uninformed aggregated order flow, large trades remain plausibly uninformed over a wider range of depths, flattening price impact and slowing learning; sufficiently extreme trades can nevertheless become informative. We characterize equilibrium through a non-linear fixed point equation for the marginal-cost schedule; heavy-tailed uninformed aggregated order flow invalidates the monotonicity and compactness arguments available under Gaussianity. Therefore, we establish fixed-point existence within a tail-controlled class, prove posterior consistency for liquidity suppliers in the presence of endogenous dependent order flow, and derive tail asymptotics for marginal costs, informed demand, and aggregate order flow. Additionally, we obtain eventual informed-demand dominance and eventual monotonicity of the book in the far tails. Empirically, using 10-level AAPL data, we document farther-out crossover diagnostics and persistent bid-ask spreads following large heavy-tailed trades.

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