Reduzierte stochastische Modelle für die Liquidität im Limit-Order-Markt

Zusammenfassung

Diese Arbeit entwickelt parametrische stochastische Modelle für Limit-Order-Märkte, indem sie klassische Modelle perfekt liquider Märkte um wenige Risikofaktoren zur Beschreibung der Orderbuchliquidität erweitert. Der reduzierte Ansatz soll handhabbar bleiben: Die Modelle lassen sich mit Standardmethoden für multivariate stochastische Prozesse kalibrieren und analysieren. Die Arbeit argumentiert, dass diese kompakte Darstellung dennoch mehrere in der Mikrostrukturforschung identifizierte Markteigenschaften erfassen kann.

Ein zeitkontinuierliches Modell mit drei Faktoren wird anhand von Daten der Kopenhagener Börse kalibriert. Die Kalibrierung zeigt eine Rückkehr der Liquidität zum Mittelwert und einen Verdrängungseffekt, der spätere Mittelkursbewegungen beeinflusst. Die Autoren stellen die dynamischen Modelle außerdem als Möglichkeit dar, die Widerstandsfähigkeit des Marktes nach Liquiditätsschocks zu untersuchen. Die beschriebene Evidenz besteht aus einer Kalibrierung anhand der Daten einer Börse; die Zusammenfassung enthält keine Prognoseergebnisse außerhalb der Stichprobe, konkreten Kalibrierungsdetails oder Belege dafür, dass dasselbe Verhalten an anderen Märkten auftritt. Die Arbeit bietet einen Modellierungsrahmen für die Liquiditätsdynamik und keine Handelsstrategie.

Kernaussagen

• Liquiditätseigenschaften lassen sich darstellen, indem ein klassisches Marktmodell um wenige Risikofaktoren ergänzt wird.
• Die vorgeschlagenen stochastischen Modelle sind für gängige Kalibrierungs- und Analysemethoden ausgelegt.
• Die Kalibrierung anhand der Kopenhagener Börse zeigt zum Mittelwert zurückkehrende Liquidität und einen Verdrängungseffekt auf spätere Mittelkursbewegungen.
• Der dynamische Rahmen kann zur Analyse der Widerstandsfähigkeit nach Liquiditätsschocks verwendet werden.

Schlagwörter

# Reduced form modeling of limit order markets


# Reduced form modeling of limit order markets









This paper proposes a parametric approach for stochastic modeling of limit order markets. The models are obtained by augmenting classical perfectly liquid market models by few additional risk factors that describe liquidity properties of the order book. The resulting models are easy to calibrate and to analyze using standard techniques for multivariate stochastic processes. Despite their simplicity, the models are able to capture several properties that have been found in microstructural analysis of limit order markets. Calibration of a continuous-time three-factor model to Copenhagen Stock Exchange data exhibits e.g.\ mean reversion in liquidity as well as the so called crowding out effect which influences subsequent mid-price moves. Our dynamic models are well suited also for analyzing market resiliency after liquidity shocks.

Vollständig mit Quellenangabe unter der Lizenz der Quelle angezeigt. Lizenz: abstract CC0

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