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- Ökonometrische Modellierung von Transaktionsintensitäten auf Finanzmärkten : eine Anwendung von Autoregressive-conditional-duration-Modellen auf die IPO der Deutschen Telekom (1998)
- Wir verwenden eine neue, auf der Burr-Verteilung basierende Spezifikation aus der Familie der Autoregressive Conditional Duration (ACD) Modelle zur ökonometrischen Analyse der Transaktionsintensitäten während der Börseneinführung (IPO) der Deutsche Telekom Aktie. In diesem Fallbeispiel wird die Leistungsfähigkeit des neu entwickelten Burr-ACD-Modells mit den Standardmodellen von Engle und Russell verglichen, die im Burr-ACD Modell als Spezialfälle enthalten sind. Wir diskutieren außerdem alternative Möglichkeiten, Intra- Tagessaisonalitäten der Handelsintensität in ACD Modellen zu berücksichtigen.
- A two-step indirect inference approach to estimate the long-run risk asset pricing model (2017)
- The long-run consumption risk model provides a theoretically appealing explanation for prominent asset pricing puzzles, but its intricate structure presents a challenge for econometric analysis. This paper proposes a two-step indirect inference approach that disentangles the estimation of the model's macroeconomic dynamics and the investor's preference parameters. A Monte Carlo study explores the feasibility and efficiency of the estimation strategy. We apply the method to recent U.S. data and provide a critical re-assessment of the long-run risk model's ability to reconcile the real economy and financial markets. This two-step indirect inference approach is potentially useful for the econometric analysis of other prominent consumption-based asset pricing models that are equally difficult to estimate.
- Informationsbasierter Aktienhandel über IBIS (1999)
- Kursänderungen auf Aktienmärkten können informationsinduziert durch neu zu verarbeitende Informationen oder liquiditätsinduziert durch kurzfristige Angebots- bzw. Nachfrageüberhänge auftreten. Diese zwei so unterschiedlich verursachten Kursreaktionen sind in empirischen Untersuchungen nur schwer zu trennen. Das Modell von Easley, Kiefer, O’Hara und Paperman (1996) bietet eine theoretische Basis zur separaten Erfassung von liquiditätsorientiertem und informationsbasiertem Handel und eröffnet darüber hinaus auch einen Weg zur empirischen Quantifizierung dieser Größen. In der vorliegenden Untersuchung nutzen wir diesen Ansatz zur Analyse des Handels deutscher Aktien über das Computerhandelssystem IBIS. Dabei zeigt sich, daß innerhalb der DAX-Werte Informationsereignisse bei den sehr stark gehandelten Aktien nicht häufiger als bei weniger oft gehandelten Werten auftreten. Die Unterschiede im Handelsvolumen sind auf unterschiedlich starke Handelsaktivität sowohl informierter als auch uninformierter Marktteilnehmer zurückzuführen. Weiterhin zeigt sich, daß das Risiko, mit informierten Marktteilnehmern zu handeln, bei den sehr umsatzstarken Aktien am geringsten ist. In Einklang mit dem sogenannten Montagseffekt ist die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von negativen Informationsereignissen zu Wochenanfang besonders groß. Dieses Ergebnis könnte durch eine Tendenz von Managern erklärt werden, negative Informationen freitags nach Börsenschluß zu veröffentlichen. Eine getrennte Untersuchung für Handelstage mit niedriger und solche mit hoher Volatilität zeigt, daß an Handelstagen mit höherer Volatilität die Handelsintensität sowohl informierter als auch uninformierter Investoren größer ist. Auch die Wahrscheinlichkeit, an solchen Tagen mit besser informierten Marktteilnehmern zu handeln, steigt. Dieser Anstieg ist allerdings nicht statistisch signifikant.
- Non-standard errors (2021)
- In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in sample estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: non-standard errors. To study them, we let 164 teams test six hypotheses on the same sample. We find that non-standard errors are sizeable, on par with standard errors. Their size (i) co-varies only weakly with team merits, reproducibility, or peer rating, (ii) declines significantly after peer-feedback, and (iii) is underestimated by participants.
- Give me strong moments and time: combining GMM and SMM to estimate long-run risk asset pricing models (2014)
- The long-run consumption risk (LRR) model is a promising approach to resolve prominent asset pricing puzzles. The simulated method of moments (SMM) provides a natural framework to estimate its deep parameters, but caveats concern model solubility and weak identification. We propose a two-step estimation strategy that combines GMM and SMM, and for which we elicit informative macroeconomic and financial moment matches from the LRR model structure. In particular, we exploit the persistent serial correlation of consumption and dividend growth and the equilibrium conditions for market return and risk-free rate, as well as the model-implied predictability of the risk-free rate. We match analytical moments when possible and simulated moments when necessary and determine the crucial factors required for both identification and reasonable estimation precision. A simulation study – the first in the context of long-run risk modeling – delineates the pitfalls associated with SMM estimation of a non-linear dynamic asset pricing model. Our study provides a blueprint for successful estimation of the LRR model.
- Internationally cross-listed stock prices during overlapping trading hours : price discovery and exchange rate effects (2001)
- We analyze exchange rates along with equity quotes for 3 German firms from New York (NYSE) and Frankfurt (XETRA) during overlapping trading hours to see where price discovery occurs and how stock prices adjust to an exchange rate shock. Findings include: (a) the exchange rate is exogenous with respect to the stock prices; (b) exchange rate innovations are more important in understanding the evolution of NYSE prices than XETRA prices; and (c) most (but not all) of the fundamental or random walk component of firm value is determined in Frankfurt.
