Information Asymmetry Around Earnings Announcements:

Information Asymmetry Around Earnings Announcements: A Simple Model to Decompose the Bid-Ask Spread Gerhard Kling Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Übersicht: • Einführung in die Bid-Ask Spread Thematik • Von der Theorie zum empirischen Modell • Daten und Klassifikation • Modellspezifikation • Panel Struktur: 2 Zeitdimensionen • Ergebnisse • Probleme und Diskussion Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Einführung: • Wir betrachten einen Dealer Markt • Dealer agiert als Intermediär • Dealer kauft zum Bid und verkauft zum Ask • Spread soll Kosten decken (Konkurrenz!) • Bearbeitungskosten • Informationskosten • Inventarkosten Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Bearbeitungskosten: • Konkrete Kosten, die dem Dealer bei Durchführung einer Transaktion entstehen • Bsp: Personalkosten, Datenverarbeitung, etc. Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Informationskosten: Copeland; Galai (1983); Glosten; Milgrom (1985) • Insider, die wahren Wert der Aktie kennen • Insider wird nur dann von Dealer kaufen, wenn wahrer Wert > Ask Preis • Insider wird nur dann an Dealer verkaufen, wenn wahrer Wert < Bid Preis • Systematische Verluste bei Handel mit Insidern • Setzen des Spreads kompensiert diese Verluste durch Handel mit Outsidern Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Informationskosten: • Anpassung der Erwartungen über wahren Wert durch den Dealer (Bayes Updating!) nachdem Handel erfolgte. • Anpassung dann abgeschlossen, wenn Ask=Bid=wahrer Wert • Schock privater Information in t; Anpassung des wahren Wertes um halben Spread nach oben oder unten in t+1 • Wieder neuer Schock in t+1 etc. Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Inventarkosten:Ho und Stoll (1981); (1983) • Dealer hat optimal diversifiziertes Portfolio • Er ist gezwungen Aktien auf- oder abzugeben • Dies „treibt“ ihn aus optimalem Portfolio • Verlust an Erwartungsnutzen • Dieser Verlust wird durch Spread kompensiert • Durch setzten des Bid und Ask versucht er Handelsrichtung zu beeinflussen Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Inventarkosten: Bsp: In t kauft jemand eine Aktie zum Ask. Dealer„verdient“ den halben Spread (Differenz: Ask und wahrer Wert). In t+1 hat Dealer eine Aktie zu wenig. Er würde gerne eine Aktie zum Bid kaufen. Kauft er tatsächlich eine Aktie zum Bid benötigt er keine Kompensation für diese Runde. Dealer erhöht in t+1 den Bid und Ask um den halben Spread Bid = wahrer Wert damit: Anreize gesetzt! Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Dealer verkauft in t eine Aktie Ask und Bid steigen um ½ Spread Dealer passt Ask und Bid an Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Von der Theorie zur Empirie: • Wahre Wert Vt hängt nur von öffentlicher Information ab (White-Noise Prozess). • Anpassung der Erwartungen: • Definition: • Anteil der Informationskosten am Spread  • Handelsindikator Qt Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Von der Theorie zur Empirie: • Definition des mittleren Preises Mt: • „Einbauen“ der Inventarkosten ins Modell: Also: Abweichung des mittleren Preises vom wahren Wert gibt Anreiz in die vom Dealer gewünschte Richtung zu handeln. Wahrscheinlichkeit der Änderung der Handelsrichtung  nach oben „verzerrt“! Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Von der Theorie zur Empirie: • Transaktionspreis Pt: • Zentrale Gleichungen des Modells: Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Daten und Klassifikation: • Intraday Daten von der NASDAQ: • Jede Transaktion, Transaktionspreis, Bid, Ask und Volumen vorhanden • Erlaubt direkte Klassifikation • Direkte Klassifikation durch Vergleich des Transaktionspreises mit Ask und Bid Preisen Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

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Modellspezifikation: • Direkte Schätzung der Gleichung • Kurzfristige Komponente K (Bearbeitungskosten des halben Spreads) • Langfristige Komponente L (Informationskosten des halben Spreads) Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Modellspezifikation: • Handelsvolumen linkssteil, deshalb Logarithmierung • Spezifikation des Einflusses des Handelsvolumens Zt auf die Informationskosten? • Man lässt die Veränderung der Informationskosten von Transaktion zu Transaktion zu. Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Graphik: Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Tabelle: Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Panelstruktur: • Die grundlegende Schätzgleichung ist: • Man variiert nun Referenzgruppen durch geeignete Wahl der Dummies • Fünf Tage um eine Gewinnmeldung j=-3; -2; -1; 0; +1; +2 und ein Tag als Referenzwert, der von Meldeperiode weit entfernt liegt • Fünf aufeinanderfolgende Transaktionen je Tag j und je Aktie i=1, 2, ..., 20 Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Panelstruktur: • Wozu benötigt man 2 Zeitdimensionen? • Datenmenge zu groß, da intraday Daten! Bsp: Dell am 2.10.2000 42296 Transaktionen • „Brüche“ existieren, dies ist nicht modellkonform • Es gibt intraday Variabilität des Spreads, deshalb gleicher Tageszeitpunkt verwendet • Schlußkurs- /Eröffnungskurs Verzerrungen Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Panelstruktur: • Schätzung der Gleichung mit SOLS bzw. POLS • Konsistenz der Koeffizientenschätzungen bei der Annahme von gleichzeitiger Exogenität erfüllt • I.d.R. ist Schätzung der Varianzmatrix wegen serieller Korrelation und Heteroskedastie verzerrt • Verwendung des Newey-West Verfahrens • Clustering Verfahren und „Superbeobachtungen“ • Ist das Modell falsch spezifiziert? Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Empirische Ergebnisse: • Am Tag der Ankündigung Anstieg des Koeffizienten, wenn die Erwartungen des Marktes nicht erfüllt werden • Was bedeutet inhaltlich der Anstieg des Koeffizienten? • Die zwei Quellen der Informationskosten • Allgemeiner Anstieg des Volumens • Dies legt eine „Zweiteilung“ nahe Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Empirische Ergebnisse: • Was heißt eigentlich den Markt enttäuschen? • Was wäre eine geeignete Verlustfunktion? • Probleme bei „vordefinierter“ Verlustfunktion • Man lässt „Daten sprechen“ Verlustfunktionen: • Bestimmung einer geeigneten Verlustfunktion Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Empirische Ergebnisse: • Zwei Effekte bei Anstieg der Informationskosten: • Genereller Volumenanstieg • Abh. von Enttäuschung ändert sich Liquidität • Bedeutung beider Effekte bei guten und schlechten Nachrichten (average firm) • Veranschaulichung des Modells Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Schlussfolgerung: • Asymmetrische Verlustfunktion Erhebliche Verbesserung im Vergleich zu groben Einteilungen über Kategorien • Man kann Volumen- von Liquiditätseffekten trennen • Man überwindet Probleme bisheriger Modelle Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Wozu ein neues Modell? • Serielle Kovarianzmodelle nach Stoll (1989): • Dabei ist  definiert als: Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Wozu ein neues Modell? • Bearbeitungskosten: • Informationskosten: • Inventarkosten: Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Wozu ein neues Modell? • Problem der Nichtlinearität der Komponenten • Bootstrapping Methoden bei Vergleich von Komponentenschätzungen über die Zeit • Es ist nicht möglich den Einfluss z.B. des Handelsvolumens auf Informationskosten zu testen Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Wozu ein neues Modell? • Annahme des konstanten Spreads über die Zeit • Herleitung der Kovarianzen darf Spread höchstens ein White-Noise Prozess sein • Dies ist in Zeitperiode um Gewinnmeldung nicht erfüllt • Ändert sich ein Komponentenanteil, so ändert dies die beiden anderen auch  keine Trennung! Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Autokorrelation: • Woher kommt negative Autokorrelation? • Vernachlässigung von Inventarkosten • „Bundling“ von Aufträgen • Warum werden Aufträge gebündelt? • Statistischer Grund (vgl. Graphik) • Informationstheoretischer Grund vgl. Kyle (1985); Effekte großer Aufträge Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Inventarkosten: • „Einbauen“ von Inventarkosten ins Modell: • Wurden implizit bereits zuvor ausgeschlossen • Damit ergeben sich Grundgleichungen: Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

Inventarkosten: • Inventarkosten und negative Autokorrelation: • Warum werden sie dann vernachlässigt? • Auch „Bundling“ beeinflusst Autokorrelation • Ist es möglich Inventarkosten zu schätzen? Dipl. Volkswirt Gerhard Kling

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