Gärtner Liquidität am deutschen Kapitalmarkt

Erholungsfähigkeit der DAX-30-Titel
1. Auflage 2007
ISBN: 978-3-8350-5401-1
Verlag: Deutscher Universitätsverlag
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 270 Seiten

Reihe: Business and Economics (German Language)

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.

Autoren/Hrsg.

Gärtner, Christian

Inhaltsverzeichnis

1;Geleitwort;6
2;Vorwort;8
3;Inhaltsverzeichnis;10
4;Abbildungsverzeichnis;16
5;Tabellenverzeichnis;18
6;Abkürzungsverzeichnis;20
7;1 Einführung;24
7.1;1.1 Problemstellung;24
7.2;1.2 Drei Alleinstellungsmerkmale der vorliegenden Arbeit;25
7.3;1.3 Vorgehensweise der Untersuchung und Zielsetzung;26
8;2 Stand der Forschung;28
8.1;2.1 Einleitung und Überblick;28
8.2;2.2 Determinanten der Marktliquidität und ihre empirische Erhebung;30
8.2.1;2.2.1 Markttiefe;31
8.2.2;2.2.2 Marktbreite;31
8.2.3;2.2.3 Erholungsfähigkeit;32
8.3;2.3 Markt-Mikrostruktur elektronischer Handelssysteme;34
8.3.1;2.3.1 Theoretische Diskussion eines offenen Limitorderbuchs;34
8.3.2;2.3.2 Empirische Untersuchungen ;37
8.3.3;2.3.3 Gleichgewichtsmodelle des Limitorderbuchs ;52
8.4;2.4 Weiterführende Ansätze der Markt-Mikrostrukturforschung ;79
8.4.1;2.4.1 Adverse Selection-Kosten;79
8.4.2;2.4.2 Beobachtbare Kursmuster im Laufe einer Erholungsbewegung;82
8.5;2.5 Optionspreistheorie;89
8.5.1;2.5.1 Bewertung limitierter Orders mittels der Optionspreistheorie;89
8.5.2;2.5.2 Anwendung der Black-Scholes-Optionswerte auf ein Limitorderbuch;90
8.5.3;2.5.3 Annahmen des Black-Scholes-Modells;91
8.5.4;2.5.4 Optionswertberechnung mit Black-Scholes;92
8.5.5;2.5.5 Fehlbepreisungen mit Black-Scholes;93
8.5.6;2.5.6 Methoden der Schätzung der kurzfristigen Volatilität ;95
8.5.7;2.5.7 Modifikationen des Modells von Black-Scholes;101
8.5.8;2.5.8 Zusammenfassung der Optionspreistheorie;108
8.6;2.6 Zusammenfassung der Literaturübersicht und weiteres Vorgehen;109
9;3 Modell der Erholungsfähigkeit;112
9.1;3.1 Einführung in die Entwicklung des Modells der Erholungsfähigkeit;112
9.2;3.2 Einfluss der Volatilität auf den Handlungswillen und den Optionswert;113
9.2.1;3.2.1 Der Basispreis im Optionspreismodell;116
9.2.2;3.2.2 Die Restlaufzeit im Optionspreismodell;116
9.2.3;3.2.3 Der Aktienkurs im Optionspreismodell;118
9.2.4;3.2.4 Der Zinssatz im Optionspreismodell;121
9.2.5;3.2.5 Die Volatilität im Optionspreismodell;121
9.2.6;3.2.6 Optionswertberechnung limitierter Aufträge und Willensbestimmung ;124
9.2.7;3.2.7 Grafische Darstellung des Orderbuchs anhand der Optionswerte;128
9.2.8;3.2.8 Bestimmung des Optionswertes einer ganzen Orderbuchseite;131
9.3;3.3 Gleichgewichtsmodell;133
9.3.1;3.3.1 Modell der Spannung im Orderbuch;133
9.3.2;3.3.2 Modell eines Gleichgewichts in einem offenen Orderbuch ;137
9.3.3;3.3.3 Exchange Liquidity Measure (XLM) als alternatives Gleichgewicht;142
9.4;3.4 Die Zeitkomponente im Modell der Erholungsfähigkeit;145
9.4.1;3.4.1 Unterteilung der Erholungsfähigkeit in 4 Phasen;145
9.4.2;3.4.2 Berechnung der Erholungsfähigkeit ;149
9.5;3.5 Zusammenfassung des Modells der Erholungsfähigkeit;153
9.6;3.6 Aus der aktuellen Forschung und dem Modell resultierende Hypothesen;154
9.6.1;3.6.1 Einflussfaktoren auf die Erholungsfähigkeit;154
9.6.2;3.6.2 Zusammenhang Marktbreite, Markttiefe und Erholungsfähigkeit;154
9.6.3;3.6.3 Prognose der Erholungsfähigkeit und der Kursentwicklung für Handelsstrategien;154
10;4 Empirische Untersuchung der Erholungsfähigkeit der DAX-Titel;156
10.1;4.1 Aufbau der empirischen Studie;156
10.2;4.2 Datenbasis;157
10.2.1;4.2.1 Generierung der Datenbasis;157
10.2.2;4.2.2 Bereinigung der Datenbasis ;159
10.2.3;4.2.3 Limitierung der Datenbasis;160
10.2.4;4.2.4 Erweiterungsmöglichkeiten der Datenerfassung für zukünftige Arbeiten;161
10.3;4.3 Charakterisierung des Datensatzes;163
10.3.1;4.3.1 Allgemeine Charakterisierung des Datensatzes;164
10.3.2;4.3.2 Charakterisierung des Datensatzes mit dem Schwerpunkt Marktbreite;168
10.3.3;4.3.3 Charakterisierung des Datensatzes mit dem Schwerpunkt Markttiefe;174
10.4;4.4 Institutionelle Aspekte des Xetra-Handelssystems;177
10.5;4.5 Vergleich der Steigung mit einem optionsbewerteten Orderbuch;183
10.6;4.6 Test der Modellparameter der Erholungsfähigkeit;187
10.6.1;4.6.1 Sensitivitätsanalyse: Bestimmung der außerordentlichen Volatilität;188
10.6.2;4.6.2 Sensitivitätsanalyse: Bestimmung eines Gleichgewichts;191
10.6.3;4.6.3 Sensitivitätsanalyse: Bestimmung des Beobachtungszeitraums;196
10.7;4.7 Algorithmus für die Berechnung der Erholungsfähigkeit;199
10.8;4.8 Untersuchung der Erholungsfähigkeit;201
10.8.1;4.8.1 Berechnung der Erholungsfähigkeit anhand des entwickelten Modells;201
10.8.2;4.8.2 Grafische Darstellung der Erholungsfähigkeit;208
10.8.3;4.8.3 Test der Hypothesen;213
10.9;4.9 Handelsstrategien für einen Agenten;221
10.9.1;4.9.1 Kursreversalstrategien;221
10.9.2;4.9.2 Kursreversalstrategien mit zusätzlicher Nutzung der Optionswerte;224
10.9.3;4.9.3 Kursreversalstrategien mit zusätzlicher Nutzung der Erholungsfähigkeit;226
10.9.4;4.9.4 Kurzfristige Prognose und Erklärung der Erholungsfähigkeit;229
10.10;4.10 Zusammenfassung der Empirie;230
11;5 Schlussbetrachtung;232
11.1;5.1 Ergebnisse bezüglich des Modells der Erholungsfähigkeit;232
11.2;5.2 Ergebnisse zur Charakterisierung der Erholungsfähigkeit einzelner Titel;233
11.3;5.3 Ergebnisse für einen Handelsautomaten;233
11.4;5.4 Empfehlung für die Ausgestaltung des Xetra;234
11.5;5.5 Ansatzpunkte für weitere wissenschaftliche Forschung;235
12;Anhang;238
12.1;Anhang 1: Änderung der Tick Size im CAC-40 durch die Umstellung auf Euro;238
12.2;Anhang 2: Maximale Entfernung eines limitierten Gebotes mit ökonomischer Relevanz;240
12.3;Anhang 3: Grenzwerte für das Minimum und Maximum des Optionswertes nach Black- Scholes;241
12.4;Anhang 4: Hedgingstrategien der Market-Maker;242
12.5;Anhang 5: Erfasste Parameter in 2003 Parameter Frequenz;242
12.6;Anhang 6: Sektorzugehörigkeit und Indexgewichtung der Einzeltitel im DAX;243
12.7;Anhang 7: Ad hoc Meldungen für die 28 beobachteten Aktien;244
12.8;Anhang 8: Fehlende Datensätze Kalenderwoche ( KW) Datum Uhrzeit fehlende Handelsstunden;247
12.9;Anhang 9: Eurex-Optionskurse kurz vor Optionsverfall;248
12.10;Anhang 10: Durchschnittliche Steigung der Geldseite des Orderbuchs in Cent;252
12.11;Anhang 11: Durchschnittliche Steigung des Briefseite des Orderbuchs in Cent;253
12.12;Anhang 12: Erholungsfähigkeit – grafische Darstellung Illiquide Titel;254
12.13;Anhang 13: Algorithmus der wichtigsten Programmroutinen;258
12.14;Anhang 14: DAX-Titel mit einer offiziellen Notierung in den USA in 2003;262
12.15;Anhang 15: Limitorderstrategien mit Optionswertverhältnissen im Zeitablauf;263
12.16;Anhang 16: Limitorderstrategien mit Optionswerten zu einem Zeitpunkt;265
13;Literaturverzeichnis;268

Leseproben

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.