Modèles stochastiques réduits de la liquidité des marchés à ordres limités

Résumé

Cet article élabore des modèles stochastiques paramétriques des marchés à ordres limités, en étendant les modèles classiques de marchés parfaitement liquides à l’aide d’un petit nombre de facteurs de risque décrivant la liquidité du carnet d’ordres. L’approche de forme réduite vise à rester maniable : ses modèles peuvent être calibrés et analysés avec des méthodes classiques pour les processus stochastiques multivariés. L’article avance que cette représentation compacte peut néanmoins saisir plusieurs propriétés de marché identifiées par les recherches en microstructure.

Un modèle en temps continu à trois facteurs est calibré sur des données de la Bourse de Copenhague. Le calibrage fait apparaître un retour à la moyenne de la liquidité et un effet d’éviction qui influe sur les mouvements ultérieurs du cours médian. Les auteurs présentent également ces modèles dynamiques comme un moyen d’étudier la résilience du marché après des chocs de liquidité. Les éléments décrits se limitent au calibrage sur les données d’une seule Bourse ; la synthèse ne fournit ni résultats de prévision hors échantillon, ni détails précis sur le calibrage, ni preuve que le même comportement s’observe sur d’autres marchés. Il s’agit d’un cadre de modélisation de la dynamique de la liquidité, et non d’une stratégie de trading.

Idées clés

• Les propriétés de liquidité peuvent être représentées en ajoutant quelques facteurs de risque à un modèle classique de marché.
• Les modèles stochastiques proposés sont conçus pour être calibrés et analysés avec des méthodes classiques.
• Le calibrage sur la Bourse de Copenhague fait apparaître une liquidité à retour à la moyenne et un effet d’éviction sur les mouvements ultérieurs du cours médian.
• Le cadre dynamique permet d’analyser la résilience après des chocs de liquidité.

Étiquettes

# 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.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.