This volume is a collection of three essays relating to the pricing of securities in financial markets, such as stock markets, where a large number of individual securities are traded. Lead-Lag Effects in a Competitive REE MarketThis essay introduces a model of cross-security information aggregation. The model is essentially an extension of Chan (Journal of Finance, 1993) to the case of simultaneous auction markets where revealed information is correlated across securities.The model provides clear predictions of lead-lag effects between securities returns. Several of the model's predictions are confirmed empirically using data from the Paris Bourse. Other models of price formation, including the basic Chan model and nonsynchronous trading, are rejected as they cannot account for observed return patterns. Learning the True Index LevelThis essay extends the model of cross-security information aggregation by deriving implications for autocorrelation in index returns. Both time series and cross-sectional predictions are confirmed by empirical evidence from the Paris Bourse. In addition, the time series predictions are consistent with earlier, partly unexplained, empirical evidence from the US market. An Empirical Study of Index Return AutocorrelationThis essay studies return autocorrelation on the Stockholm Stock Exchange focusing on the relation between index returns and indvidual stock returns. It is demonstrated that the two return types have similar time series properties, and it is concluded that the causes of autocorrelation are the same in both cases. / <p>Diss. Stockholm : Handelshögskolan, 1997</p>

[pt] Esta tese é composta por dois capítulos. O primeiro capítulo mostra que a presença de efeitos lead-lag no mercado de ações dos EUA é um fenômeno mais amplo do que previamente reportado pela literatura e está associado à existência de momentum de fatores de um dia. Os efeitos lead-lag estão presentes na frequência diária, sempre que as ações são expostas ao mesmo fator de risco, difundidas por quase 100 fatores. Este fenômeno não é explicado pelo efeito por indústria, reportado previamente pela literatura, efeitos de firmas de baixo valor de mercado reagindo a firmas com maior valor de mercado, assim como outros efeitos de lead-lag. O momentum de fatores de um dia está diretamente relacionado à existência de autocovariância cruzada entre ações expostas aos mesmos fatores de risco e está presente tanto na seção transversal quanto na série temporal. O momentum do fator de um dia é rentável mesmo após os custos de negociação e não apresenta quedas bruscas como outras estratégias de momentum. O momentum do fator de um mês é absorvido pelo momentum do fator de um dia, apresentando alfa negativo. A relevância do efeito do primeiro dia é confirmada com técnicas de machine learning. As reversões de curto prazo em ações também se tornam mais fortes depois de controlarmos para esse efeito de autocovariância cruzada que vem pelo componente de fatores. O segundo capítulo mostra como o momentum de fatores impacta o desempenho das estratégias de reversão de curto prazo em ações nos Estados Unidos. Benefícios significativos no desempenho podem ser alcançados se os efeitos do momento do fator forem considerados na construção de estratégias de reversão. As estratégias tradicionais de reversão de curto prazo em ações padrão têm uma exposição negativa ao momentum de fatores, uma vez que vendem as ações vencedoras de curto prazo que, em média, estão mais expostas aos fatores vencedores de curto prazo e compram ações perdedoras de curto prazo que, em média, estão mais expostas aos fatores perdedores de curto prazo. A melhor maneira de neutralizar esse efeito que prejudica a rentabilidade da reversão de curto prazo é proteger simultaneamente as exposições das ações a um conjunto elevado de fatores de risco. Por exemplo, o hedge feito apenas para os 3 fatores Fama-French não elimina completamente a exposição ao momentum de fatores. Classificar ações pelo usando o resíduo dos retornos não é tão eficiente quanto classificar nos retornos totais, pois tal estratégia não neutraliza completamente a exposição negativa ao momentum do fator. Propomos uma estratégia de reversão totalmente hedgeada que, diferentemente das estratégias convencionais de reversão de curto prazo, é lucrativa após os custos de transação, que não apresenta quedas bruscas como outras estratégias de momentum tradicional, que tem índice de Sharpe 2,5 vezes maior do que as estratégias de reversão convencionais e que é lucrativa mesmo se for restrita a apenas a ações com alto valor de mercado. / [en] This thesis is composed by two chapters. The first chapter shows that the presence of lead-lag effects in the US equity market is a broader phenomenon than previously found in the literature and is associated with the existence of a strong one-day factor momentum. Lead-lag effects are present whenever stocks are exposed to the same common risk factor, holding for almost 100 factors on a daily frequency. This phenomenon is not explained by the previously reported industry, large-cap to small-cap and other lead-lag effects. One-day factor momentum is directly related to the existence of factor-based stock cross-autocovariance and is present both in the cross-section and the time series. One-day factor momentum is profitable after trading costs and does not present crashes. One-month factor momentum is subsumed by one-day factor momentum with negative alpha in spanning tests. The relevance of the one-day effect is confirmed with machine learning techniques. Short-term reversals in stocks also become stronger after we control for this factor-based cross-autocovariance pattern. The second chapter shows how factor momentum impacts the performance of standard short-term single-equity reversal strategies in the US equity market. Significant benefits in performance can be achieved if the effects of factor momentum is considered in the construction of reversal strategies. Standard short-term reversal strategies have a negative exposure to factor momentum since they sell winner stocks that on average are more exposed to the winner factors and buy loser stocks that on average are more exposed to loser factors. The best way to neutralize this effect that drags down short-term reversal performance is to hedge stocks exposures simultaneously to a very large set of factors. For instance, hedging only with the 3 Fama-French factors does not eliminate the exposure to factor momentum. Sorting stocks using residual returns is not as efficient as sorting on total returns as it does not completely neutralize the negative exposure to factor momentum. We propose a fully-hedged reversal strategy that, differently from conventional short-term reversal strategies, is profitable after trading costs, that do not present crashes, that has Sharpe ratio 2.5 times higher than the conventional reversal strategies and that is profitable even if we restrict our sample to only large-cap stocks.