Diese Arbeit enthält vier Aufsätze über die Beziehungen zwischen Handelsstrategien auf Aktienmärkten und dem Zustand des Marktes. Es werden ökonometrische Methoden angewendet um den Markteinfluss von limit order Platzierungen, die Eigenschaften von limit ordern sowie die Verwendung von versteckten ordern zu analysieren. Im Kapitel 1 quantifizieren wir die Effekte der limit order Platzierung auf Preisquotierungen am Börsenplatzes Euronext. Wir zeigen, dass eine limit order signifikante Informationen enthält und illustrieren inwieweit ihr Einfluss auf den Markt von ihren Charakteristika und dem Zustand des Orderbuchs abhängt. Das Kapitel 2 enthält empirische Resultate über die limit order Aktivität und den Markteinfluss von limit orders an der New Yorker NASDAQ Börse. Wir dokumentieren, dass Marktteilnehmer die Platzierung von limit orders mit kleinen Volumina präferieren, diese aber sofort nach ihrem Einsatz wieder löschen. Basierend auf der geschätzten Marktauswirkung einer limit order schlagen wir eine Methode zur Prognose ihres optimalen Volumens vor. Im Kapitel 3 werden die limit order-Strategien von Marktteilnehmern in intransparenten Märkten untersucht. Wir zeigen, dass die Position der sogenannten versteckten Liquidität im Orderbuch von diversen Variablen abhängt, die den Zustand des Marktes beschreiben. Die Daten suggerieren, dass Händler die Platzierung sogenannter hidden orders im Hinblick auf günstige Liquidität am Markt und dem "picking-off"-Risiko ausbalancieren. Im letzten Kapitel 4 präsentieren wir ein Softwaresystem zur Rekonstruktion von Orderbüchern und zur Extrahierung von Orderflussinformationen aus message stream Daten. Die Basismodule des Systems basieren auf allgemeinen Orderbuch-Ereignissen. Sie sind abstrakt gehalten und können so einfach auf beliebige Märkte mit elektronischen Orderbüchern angewendet werden. / In four essays, this thesis examines the interaction between traders'' strategies and the state of market by the econometric analysis of maket impact of limit order submission, the typical properties of order flow and the traders'' usage of hidden orders. Chapter 1 quantifies short-term and long-term effects of limit order submissions on quotes in Euronext. We show that limit orders have significant information content and the maginitude of their impact on the quotes depends on both the order''s characteritics and the state of limit order books (LOBs). Chapter 2 provides new empirical evidence on order submission activities and market impacts of limit orders at NASDAQ. We find that traders dominantly submit small size limit orders and cancell most of them immediately after submission. Based on the estimated market impact of orders, we propose a method to predict the optimal size of a limit order conditional on its position in the LOB and the desired impact. Chapter 3 analyzes traders'' decisions on using undisclosed orders in opaque markets. Our empirical findings show that market conditions affect traders'' order submission strategies and suggest that traders balance their hidden order placements to compete for the provision of liquidity and protect themselves against picking-off risk. Chapter 4 presents a program framework for reconstructing LOBs as well as extracting order flow information from message stream data. We design the basic modules of the system in an abstract layer based on common order events in limit order markets, so that it can be easily adapted to data at any limit order markets.

Diese Arbeit untersucht Inferenz für Streuungsparameter bedingter Gaußprozesse anhand diskreter verrauschter Beobachtungen in einem Hochfrequenz-Setting. Unser Ziel dabei ist es, eine asymptotische Charakterisierung von effizienter Schätzung in einem allgemeine Gaußschen Rahmen zu finden. Für ein parametrisches Fundamentalmodell wird ein Hájek-Le Cam-Faltungssatz hergeleitet, welcher eine exakte asymptotische untere Schranke für Schätzmethoden liefert. Dazu passende obere Schranken werden konstruiert und die Bedeutung des Satzes wird verdeutlicht anhand zahlreicher Beispiele wie der (fraktionellen) Brownschen Bewegung, dem Ornstein-Uhlenbeck-Prozess oder integrierten Prozessen. Die Herleitung der Effizienzresultate basiert auf asymptotischen Äquivalenzen und kann für verschiedene Verallgemeinerungen des parametrischen Fundamentalmodells verwendet werden. Als eine solche Erweiterung betrachten wir das Schätzen der quadrierten Kovariation eines stetigen Martingals anhand verrauschter asynchroner Beobachtungen, welches ein fundamentales Schätzproblem in der Öknometrie ist. Für dieses Modell erhalten wir einen semi-parametrischen Faltungssatz, welcher bisherige Resultate im Sinne von Multidimensionalität, Asynchronität und Annahmen verallgemeinert. Basierend auf den vorhergehenden Herleitungen entwickeln wir einen statistischen Test für den Hurst-Parameter einer fraktionellen Brownschen Bewegung. Ein Score- und ein Likelihood-Quotienten-Test werden implementiert sowie analysiert und erste empirische Eindrücke vermittelt. / This work studies inference on scaling parameters of a conditionally Gaussian process under discrete noisy observations in a high-frequency regime. Our aim is to find an asymptotic characterisation of efficient estimation for a general Gaussian framework. For a parametric basic case model a Hájek-Le Cam convolution theorem is derived, yielding an exact asymptotic lower bound for estimators. Matching upper bounds are constructed and the importance of the theorem is illustrated by various examples of interest such as the (fractional) Brownian motion, the Ornstein-Uhlenbeck process or integrated processes. The derivation of the efficiency result is based on asymptotic equivalences and can be employed for several generalisations of the parametric basic case model. As such an extension we consider estimation of the quadratic covariation of a continuous martingale from noisy asynchronous observations, which is a fundamental estimation problem in econometrics. For this model, a semi-parametric convolution theorem is obtained which generalises existing results in terms of multidimensionality, asynchronicity and assumptions. Based on the previous derivations, we develop statistical tests on the Hurst parameter of a fractional Brownian motion. A score test and a likelihood ratio type test are implemented as well as analysed and first empirical impressions are given.

In dieser Dissertation befassen wir uns mit ökonometrischen Modellen und empirischen Eigenschaften von Intra-Tages (Hochfrequenz-) Aktienmarktdaten. Der Fokus liegt hierbei auf der Analyse des Einflusses, den die Veröffentlichung von Wirtschaftsnachrichten auf die Aktienmarktaktivität hat, der Vorhersage der Geld-Brief-Spanne sowie der Modellierung von Volatilitätsmaßen auf Intra-Tages-Zeitintervallen. Zunächst quantifizieren wir die Marktreaktionen auf Marktneuigkeiten innerhalb eines Handelstages. Zu diesem Zweck benutzen wir linguistisch vorab bearbeitete Unternehmensnachrichtendaten mit Indikatoren über die Relevanz, Neuheit und Richtung dieser Nachrichten. Mit einem VAR Modell für 20-Sekunden Marktdaten der London Stock Exchange weisen wir durch Nachrichten hervorgerufene Marktreaktionen in Aktienkursrenditen, Volatilität, Handelsvolumina und Geld-Brief-Spannen nach. In einer zweiten Analyse führen wir ein long memory autoregressive conditional Poisson (LMACP)-Modell zur Modellierung hoch-persistenter diskreter positivwertiger Zeitreihen ein. Das Modell verwenden wir zur Prognose von Geld-Brief-Spannen, einem zentralen Parameter im Aktienhandel. Wir diskutieren theoretische Eigenschaften des LMACP-Modells und evaluieren rollierende Prognosen von Geld-Brief-Spannen an den NYSE und NASDAQ Börsenplätzen. Wir zeigen, dass Poisson-Zeitreihenmodelle in diesem Kontext signifikant bessere Vorhersagen liefern als ARMA-, ARFIMA-, ACD- und FIACD-Modelle. Zuletzt widmen wir uns der optimalen Messung von Volatilität auf kleinen 20 Sekunden bis 5 Minuten Zeitintervallen. Neben der Verwendung von realized volatility-Ansätzen konstruieren wir Volatilitätsmaße durch Integration von spot volatility-Schätzern, sodass auch Beobachtungen außerhalb der kleinen Zeitintervalle in die Volatilitätsschätzungen eingehen. Ein Vergleich der Ansätze in einer Simulationsstudie zeigt, dass Volatilitätsmaße basierend auf spot volatility-Schätzern den RMSE minimieren. / In this thesis we present econometric models and empirical features of intra-daily (high frequency) stock market data. We focus on the measurement of news impacts on stock market activity, forecasts of bid-ask spreads and the modeling of volatility measures on intraday intervals. First, we quantify market reactions to an intraday stock-specific news flow. Using pre-processed data from an automated news analytics tool we analyze relevance, novelty and direction signals and indicators for company-specific news. Employing a high-frequency VAR model based on 20 second data of a cross-section of stocks traded at the London Stock Exchange we find distinct responses in returns, volatility, trading volumes and bid-ask spreads due to news arrivals. In a second analysis we introduce a long memory autoregressive conditional Poisson (LMACP) model to model highly persistent time series of counts. The model is applied to forecast quoted bid-ask spreads, a key parameter in stock trading operations. We discuss theoretical properties of LMACP models and evaluate rolling window forecasts of quoted bid-ask spreads for stocks traded at NYSE and NASDAQ. We show that Poisson time series models significantly outperform forecasts from ARMA, ARFIMA, ACD and FIACD models in this context. Finally, we address the problem of measuring volatility on small 20 second to 5 minute intra-daily intervals in an optimal way. In addition to the standard realized volatility approaches we construct volatility measures by integrating spot volatility estimates that include information on observations outside of the intra-daily intervals of interest. Comparing the alternative volatility measures in a simulation study we find that spot volatility-based measures minimize the RMSE in the case of small intervals.

This master thesis concentrates on the influence of liquidity measures on the prediction of volatility and given the magic triangle phenomena subsequently on the expected return. Liquidity measures Amihud Illiquidity, Amivest Liquidity and Roll adjusted for high frequency data have been utilized. Dataset used for the modeling was consisting of 98 shares that were traded on S&P 100. The time range was from 1st January 2013 to 31st December 2014. We have found out that the liquidity truly enters into the return-volatility relationship and influences these variables - the magic triangle interacts. However, contrary to our hypothesis, the model shows up that lower liquidity signifies lower realized risk. This inference has been suggested by all three models (3SLS, 2SLS and OLS). Furthermore, we have used the realized variance and bi-power variation to separate the jump. Our second hypothesis that lower liquidity signifies higher frequency of jumps was confirmed only for one of two liquidity proxies (Roll) included in the resulting logit FE model. Keywords liquidity, risk, volatility, expected return, magic triangle, price jumps, realized variance, bi-power variation, three-stage least squares model, logit, high-frequency data, S&P 100 Author's e-mail david.brandejs@seznam.cz Supervisor's e-mail...

[pt] O objetivo do presente trabalho é o desenvolvimento de um algoritmo estatístico de previsão da potência transmitida pela usina geradora termelétrica de Linhares, localizada no Espírito Santo, medida no ponto de entrada da rede da concessionária regional, a ser integrado em plataforma composta por sistema supervisório em tempo real em ambiente MS Windows. Para tal foram comparadas as metodologias de Modelos Arima(p,d,q), regressão usando polinômios ortogonais e técnicas de amortecimento exponencial para identificar a mais adequada para a realização de previsões 5 passos-à-frente. Os dados utilizados são provenientes de observações registradas a cada 5 minutos, contudo, o alvo é produzir estas previsões para observações registradas a cada 5 segundos. Os resíduos estimados do modelo ajustado foram analisados via gráficos de controle para checar a estabilidade do processo. As previsões produzidas serão usadas para subsidiar decisões dos operadores da usina, em tempo real, de forma a evitar a ultrapassagem do limite de 200.000 kW por mais de quinze minutos. / [en] The objective of this study is to develop a statistical algorithm to predict the power transmitted by a thermoelectric power plant in Linhares, located at Espírito Santo state, measured at the entrance of the utility regional grid, which will be integrated to a platform formed by a real time supervisor system developed in MS Windows. To this end we compared Arima (p,d,q), Regression using Orthogonal Polynomials and Exponential Smoothing techniques to identify the best suited approach to make predictions five steps ahead. The data used are observations recorded every 5 minutes, however, the target is to produce these forecasts for observations recorded in every five seconds. The estimated residuals of the fitted model were analysed via control charts to check on the stability of the process. The forecasts produced by this model will be used to help not to exceed the 200.000 kW energy generation upper bound for more than fifteen minutes.

Les marchés financiers sont sujets quotidiennement à la diffusion de statistiques économiques ainsi que leurs prévisions par des institutions publiques et privées. Ces annonces sont prévues ou non prévues. Les annonces prévues sont organisées selon un calendrier connu à l’avance par tous les opérateurs. Ces annonces telles que les statistiques d'activité, d’exportation ou de sentiments, sont publiées une fois par mois par des agences spécialisées telles que Bloomberg. La diffusion d’une statistique économique ou financière est toujours précédée par la publication de sa prévision calculée comme la médiane de toutes les prévisions individuelles fournies par les agents. Cette médiane est un proxy de la vision commune des opérateurs et aide à la construction d'une représentation collective de l'environnement économique. Le premier chapitre de ma thèse a pour objectif d'analyser l'hétérogénéité dans la prévision des annonces macroéconomiques est testée grâce à des données mensuelles de prévisions issues d'enquêtes conduites par Bloomberg, sur une série d'indicateurs macroéconomiques. S’ensuit alors une deuxième problématique. Quels sont aux yeux des investisseurs, les critères qui permettent de considérer qu’une annonce est plus importante qu’une autre ? L’analyse du processus par lequel une information est incorporée dans les cours, nous a éclairés sur l’existence d’une forte rotation dans les statistiques considérées comme importantes (Market Mover indicators). Le deuxième chapitre tente donc de répondre à cette problématique. Dans un dernier chapitre je m’interroge sur la dynamique des prix post-publications d’annonces macroéconomiques et financières. Des connections sont réalisées entre les Jumps sur les cours des actifs et les annonces macroéconomiques, financières mais aussi imprévues. / Financial markets are subjected daily to the diffusion of economic indicators and their forecasts by public institutions and even private ones. These annoncements can be scheduled or unscheduled. The scheduled announcements are organized according to a specific calendar and known in advance by all operators. These news such as activity indicators, credit, export or sentiments’ surveys, are published monthly or quarterly by specialized agencies to all operators in real time. Our thesis contributes to diferent literatures and aims to thoroughly analyze the three phases of the diffusion process of new information on financial markets : anticipation of the announcement before its publication, interest that arouse its publication and impact of its publication on market dynamics. The aim of the first chapter is to investigate heterogeneity in macroeconomic news forecasts using disaggregate data of monthly expectation surveys conducted by Bloomberg on macroeconomic indicators from January 1999 to February 2013. The second chapter examines the impact of surprises associated with monthly macroeconomic news releases on Treasury-bond returns, by paying particular attention to the moment at which the information is published in the month. In the third chapter we examine the intraday effects of surprises from scheduled and unscheduled announcements on six major exchange rate returns (jumps) using an extension of the standard Tobit model with heteroskedastic and asymmetric errors.

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