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Liquidität am deutschen Kapitalmarkt

Erholungsfähigkeit der DAX-30-Titel

AutorChristian Gärtner
VerlagDUV Deutscher Universitäts-Verlag
Erscheinungsjahr2007
Seitenanzahl270 Seiten
ISBN9783835054011
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis40,00 EUR
Christian Gärtner entwickelt ein Berechnungsmodell für die Liquidität mit besonderem Schwerpunkt auf der Erholungsfähigkeit der DAX-30-Titel. Dieses testet er mit den Intradaydaten für die DAX-30-Titel des vollständigen Handelsjahres 2003, indem er aus der Orderbuchtiefe Optionswerte berechnet.

Dr. Christian Gärtner promovierte bei Prof. Dr. Wolfgang Gerke am Lehrstuhl für Bank- und Börsenwesen der Universität Erlangen-Nürnberg. Er ist Geschäftsführer der Kapitalanlagegesellschaft MPC Münchmeyer Petersen Capital (Liechtenstein) AG.

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Leseprobe
1 Einführung (S. 1)

1.1 Problemstellung

Die Organisation und Konfiguration des deutschen Kapitalmarktes wurde mit der Einführung des Xetra-Handelssystems am 28. November 1997 grundlegend modifiziert. Dort können alle Teilnehmer ihre verbindlichen Gebote in das Computersystem einstellen und gleichzeitig Aufträge von anderen Marktteilnehmern beobachten. Dadurch wurde die Voraussetzung geschaffen, einem großen Kreis von Kapitalmarktteilnehmern eine immer umfangreichere Menge an Informationen mit besserer Qualität und schnellerer Verfügbarkeit zu liefern.

Dies ermöglicht Investoren einen sehr guten und zeitnahen Einblick in die Angebots- und Nachfragesituation z.B. der DAX-Werte. Diese Verbesserung der Informationsqualität, der standortunabhängige Zugang mit zeitgleichen, identischen Informationen sowie die geringen Transaktionsgebühren haben dazu beigetragen, dass sich die Liquidität der DAX-Aktien im Xetra konzentriert hat. Dies führt zu der Annahme, dass sich im Vergleich zu der Zeit vor der Einführung von Xetra die Aktionszeit für die Umsetzung von Investitionsentscheidungen und die Reaktionszeit auf neue Informationen deutlich verringert haben. Für die Beurteilung von Börsen ist neben der Abwicklungs-, Bewertungs-, Informations- und Kosteneffizienz die Preisbildungseffizienz ein Hauptkriterium.

Diese wird als eine geringst mögliche Volatilität der Ausführungskurse bei nicht informationsinduzierten Transaktionen verstanden. Die bisher zu den aufgezählten Hauptkriterien durchgeführten Untersuchungen konzentrieren sich im Wesentlichen auf die Liquidität und ihre Determinanten Marktbreite, Markttiefe und den Sofortigkeitsservice. Diese drei Faktoren sind entscheidend für die Beurteilung der Preisbildungseffizienz.

Es existieren bisher relativ wenige Arbeiten über die Erholungsfähigkeit, die die Fähigkeit eines Marktes kennzeichnet, nach temporären, nicht informationsbedingten Preisveränderungen möglichst umgehend wieder ein neues Marktgleichgewicht mit ausreichender Markttiefe und -breite herzustellen. Vor allem durch die zunehmende Teilnehmerzahl und ihre immer zeitnähere Versorgung mit detaillierteren Orderbuchinformationen erscheint die Erholungsfähigkeit von hohem Interesse für die Beurteilung der Qualität eines Handelsplatzes.

Zudem ist ihre Berücksichtigung für eine umfassende Analyse von Aktienkursbewegungen im Tagesablauf oder für den Vergleich verschiedener Ausgestaltungen der Marktorganisation oder Marktkonfiguration unerlässlich. Dies wird vor allem vor dem Hintergrund deutlich, dass weder die Marktbreite noch die Markttiefe Faktoren wie die Volatilität oder die Zeitdimension von Kursbewegungen ausreichend beachten. In den letzten Jahren erfährt die Volatilität eine hohe Aufmerksamkeit wegen ihres großen Einflusses auf die Derivatemärkte und deren starken Wachstums. Somit erscheint die Berücksichtigung der Volatilität bei einer Beurteilung von dynamischen Kursbewegungen und der Erholungsfähigkeit unerlässlich.

1.2 Drei Alleinstellungsmerkmale der vorliegenden Arbeit

Der empirische Teil der Arbeit nutzt eine speziell generierte Datenbank mit etwa 106 Mio. Xetra-Datensätzen. Es sind alle Transaktionen und die jeweils 10 besten Geld- und Briefgebote für die DAX-Titel für das Handelsjahr 2003 erfasst. Die Analyse dieser großen Datenmenge von ca. 82 Gigabyte Rohdaten, stellte dabei eine EDV-technische Herausforderung dar, die nur mit Unterstützung des Rechenzentrums der Universität Erlangen-Nürnberg realisiert werden konnte.

Dort wurden für einen Zeitraum von etwa zehn Wochen mit 18 Prozessoren (2,33 GHz) die Optionswerte für alle erfassten Datensätze berechnet. Für einzelne Aktien werden Phasen mit hohen Kursausschlägen untersucht. Dabei wird die Erholungsfähigkeit für die jeweiligen Situationen bestimmt. Die Besonderheit in der durchgeführten Untersuchung ist die Berechnung des Optionswertes für jedes der 10 besten Geld- und Briefgebote im Orderbuch.

Dies wurde bisher in keiner Studie kontinuierlich für die Orderbuchtiefe über einen Zeitablauf von 12 Monaten durchgeführt. Mit dieser Berechnung von extrem kurzlaufenden Optionen mit einer Restlaufzeit von 15 Minuten begibt sich die Arbeit auf ein Gebiet mit hoher praktischer Relevanz, das aber durch die fehlende Datenbasis, bis zum heutigen Tage in der Forschung wenig bearbeitet wurde.
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort6
Vorwort8
Inhaltsverzeichnis10
Abbildungsverzeichnis16
Tabellenverzeichnis18
Abkürzungsverzeichnis20
1 Einführung24
1.1 Problemstellung24
1.2 Drei Alleinstellungsmerkmale der vorliegenden Arbeit25
1.3 Vorgehensweise der Untersuchung und Zielsetzung26
2 Stand der Forschung28
2.1 Einleitung und Überblick28
2.2 Determinanten der Marktliquidität und ihre empirische Erhebung30
2.2.1 Markttiefe31
2.2.2 Marktbreite31
2.2.3 Erholungsfähigkeit32
2.3 Markt-Mikrostruktur elektronischer Handelssysteme34
2.3.1 Theoretische Diskussion eines offenen Limitorderbuchs34
2.3.2 Empirische Untersuchungen37
2.3.3 Gleichgewichtsmodelle des Limitorderbuchs52
2.4 Weiterführende Ansätze der Markt-Mikrostrukturforschung79
2.4.1 Adverse Selection-Kosten79
2.4.2 Beobachtbare Kursmuster im Laufe einer Erholungsbewegung82
2.5 Optionspreistheorie89
2.5.1 Bewertung limitierter Orders mittels der Optionspreistheorie89
2.5.2 Anwendung der Black-Scholes-Optionswerte auf ein Limitorderbuch90
2.5.3 Annahmen des Black-Scholes-Modells91
2.5.4 Optionswertberechnung mit Black-Scholes92
2.5.5 Fehlbepreisungen mit Black-Scholes93
2.5.6 Methoden der Schätzung der kurzfristigen Volatilität95
2.5.7 Modifikationen des Modells von Black-Scholes101
2.5.8 Zusammenfassung der Optionspreistheorie108
2.6 Zusammenfassung der Literaturübersicht und weiteres Vorgehen109
3 Modell der Erholungsfähigkeit112
3.1 Einführung in die Entwicklung des Modells der Erholungsfähigkeit112
3.2 Einfluss der Volatilität auf den Handlungswillen und den Optionswert113
3.2.1 Der Basispreis im Optionspreismodell116
3.2.2 Die Restlaufzeit im Optionspreismodell116
3.2.3 Der Aktienkurs im Optionspreismodell118
3.2.4 Der Zinssatz im Optionspreismodell121
3.2.5 Die Volatilität im Optionspreismodell121
3.2.6 Optionswertberechnung limitierter Aufträge und Willensbestimmung124
3.2.7 Grafische Darstellung des Orderbuchs anhand der Optionswerte128
3.2.8 Bestimmung des Optionswertes einer ganzen Orderbuchseite131
3.3 Gleichgewichtsmodell133
3.3.1 Modell der Spannung im Orderbuch133
3.3.2 Modell eines Gleichgewichts in einem offenen Orderbuch137
3.3.3 Exchange Liquidity Measure (XLM) als alternatives Gleichgewicht142
3.4 Die Zeitkomponente im Modell der Erholungsfähigkeit145
3.4.1 Unterteilung der Erholungsfähigkeit in 4 Phasen145
3.4.2 Berechnung der Erholungsfähigkeit149
3.5 Zusammenfassung des Modells der Erholungsfähigkeit153
3.6 Aus der aktuellen Forschung und dem Modell resultierende Hypothesen154
3.6.1 Einflussfaktoren auf die Erholungsfähigkeit154
3.6.2 Zusammenhang Marktbreite, Markttiefe und Erholungsfähigkeit154
3.6.3 Prognose der Erholungsfähigkeit und der Kursentwicklung für Handelsstrategien154
4 Empirische Untersuchung der Erholungsfähigkeit der DAX-Titel156
4.1 Aufbau der empirischen Studie156
4.2 Datenbasis157
4.2.1 Generierung der Datenbasis157
4.2.2 Bereinigung der Datenbasis159
4.2.3 Limitierung der Datenbasis160
4.2.4 Erweiterungsmöglichkeiten der Datenerfassung für zukünftige Arbeiten161
4.3 Charakterisierung des Datensatzes163
4.3.1 Allgemeine Charakterisierung des Datensatzes164
4.3.2 Charakterisierung des Datensatzes mit dem Schwerpunkt Marktbreite168
4.3.3 Charakterisierung des Datensatzes mit dem Schwerpunkt Markttiefe174
4.4 Institutionelle Aspekte des Xetra-Handelssystems177
4.5 Vergleich der Steigung mit einem optionsbewerteten Orderbuch183
4.6 Test der Modellparameter der Erholungsfähigkeit187
4.6.1 Sensitivitätsanalyse: Bestimmung der außerordentlichen Volatilität188
4.6.2 Sensitivitätsanalyse: Bestimmung eines Gleichgewichts191
4.6.3 Sensitivitätsanalyse: Bestimmung des Beobachtungszeitraums196
4.7 Algorithmus für die Berechnung der Erholungsfähigkeit199
4.8 Untersuchung der Erholungsfähigkeit201
4.8.1 Berechnung der Erholungsfähigkeit anhand des entwickelten Modells201
4.8.2 Grafische Darstellung der Erholungsfähigkeit208
4.8.3 Test der Hypothesen213
4.9 Handelsstrategien für einen Agenten221
4.9.1 Kursreversalstrategien221
4.9.2 Kursreversalstrategien mit zusätzlicher Nutzung der Optionswerte224
4.9.3 Kursreversalstrategien mit zusätzlicher Nutzung der Erholungsfähigkeit226
4.9.4 Kurzfristige Prognose und Erklärung der Erholungsfähigkeit229
4.10 Zusammenfassung der Empirie230
5 Schlussbetrachtung232
5.1 Ergebnisse bezüglich des Modells der Erholungsfähigkeit232
5.2 Ergebnisse zur Charakterisierung der Erholungsfähigkeit einzelner Titel233
5.3 Ergebnisse für einen Handelsautomaten233
5.4 Empfehlung für die Ausgestaltung des Xetra234
5.5 Ansatzpunkte für weitere wissenschaftliche Forschung235
Anhang238
Anhang 1: Änderung der Tick Size im CAC-40 durch die Umstellung auf Euro238
Anhang 2: Maximale Entfernung eines limitierten Gebotes mit ökonomischer Relevanz240
Anhang 3: Grenzwerte für das Minimum und Maximum des Optionswertes nach Black- Scholes241
Anhang 4: Hedgingstrategien der Market-Maker242
Anhang 5: Erfasste Parameter in 2003 Parameter Frequenz242
Anhang 6: Sektorzugehörigkeit und Indexgewichtung der Einzeltitel im DAX243
Anhang 7: Ad hoc Meldungen für die 28 beobachteten Aktien244
Anhang 8: Fehlende Datensätze Kalenderwoche ( KW) Datum Uhrzeit fehlende Handelsstunden247
Anhang 9: Eurex-Optionskurse kurz vor Optionsverfall248
Anhang 10: Durchschnittliche Steigung der Geldseite des Orderbuchs in Cent252
Anhang 11: Durchschnittliche Steigung des Briefseite des Orderbuchs in Cent253
Anhang 12: Erholungsfähigkeit – grafische Darstellung Illiquide Titel254
Anhang 13: Algorithmus der wichtigsten Programmroutinen258
Anhang 14: DAX-Titel mit einer offiziellen Notierung in den USA in 2003262
Anhang 15: Limitorderstrategien mit Optionswertverhältnissen im Zeitablauf263
Anhang 16: Limitorderstrategien mit Optionswerten zu einem Zeitpunkt265
Literaturverzeichnis268

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