Marktregimewechsel mit Anlegerverhalten und Regulierung modellieren

Zusammenfassung

Dieses Dokument beschreibt ein kontinuierliches Zeitmodell für einen einzelnen Vermögenswert, der von heterogenen Agenten gehandelt wird. Seine Dynamik zweiter Ordnung bildet Verzögerungen zwischen Anlageentscheidungen und Trades ab. Das Modell umfasst wertorientierte Mean Reversion, spekulatives oder konträres Trading, Marktfriktionen, Unsicherheit über den fundamentalen Wert, Momentum-Effekte und regulatorische Grenzen für Fehlbewertungen. Es erzeugt Gleichgewichtszustände, anhaltende Preis-Konventionen und zyklisches Verhalten. Welches Regime entsteht, hängt vom Gleichgewicht zwischen Value- und Momentum-Strategien, der Unsicherheit über Fundamentaldaten und dem Regulierungsgrad ab. Stochastische Preisverläufe können spontan zwischen Regimen wechseln. Die Darstellung präsentiert diese Ergebnisse als Eigenschaften des vorgeschlagenen Rahmens. Der vorliegende Text enthält weder empirische Daten noch Kalibrierungsdetails oder quantitative Tests, sodass sich der praktische Prognose- oder Trading-Nutzen anhand dieser Beschreibung allein nicht beurteilen lässt.

Kernaussagen

• Ein kontinuierliches Modell zweiter Ordnung bildet Verzögerungen zwischen Handelsentscheidungen und Investitionen ab.
• Der Rahmen verbindet wertgetriebene Mean Reversion, spekulatives Trading, Momentum, Friktionen, Unsicherheit und Regulierung.
• Gleichgewicht, anhaltende Preis-Konventionen und konjunkturähnliches Preisverhalten können nebeneinander bestehen.
• Die relative Stärke der Strategien, fundamentale Unsicherheit und Regulierung beeinflussen das Marktregime.
• Stochastische Dynamik ermöglicht spontane Wechsel zwischen Marktregimen.

Schlagwörter

# Nonlinear Dynamical Model of Regime Switching Between Conventions and Business Cycles


# Nonlinear Dynamical Model of Regime Switching Between Conventions and Business Cycles









We introduce and study a non-equilibrium continuous-time dynamical model of the price of a single asset traded by a population of heterogeneous interacting agents in the presence of uncertainty and regulatory constraints. The model takes into account (i) the price formation delay between decision and investment by the second-order nature of the dynamical equations, (ii) the linear and nonlinear mean-reversal or their contrarian in the form of speculative price trading, (iii) market friction, (iv) uncertainty in the fundamental value which controls the amplitude of mispricing, (v) nonlinear speculative momentum effects and (vi) market regulations that may limit large mispricing drifts. We find markets with coexisting equilibrium, conventions and business cycles, which depend on (a) the relative strength of value-investing versus momentum-investing, (b) the level of uncertainty on the fundamental value and (c) the degree of market regulation. The stochastic dynamics is characterized by nonlinear geometric random walk-like processes with spontaneous regime shifts between different conventions or business cycles. This model provides a natural dynamical framework to model regime shifts between different market phases that may result from the interplay between the effects (i-vi).

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