Zusammenfassung
Die Organisation des Börsenhandels unterliegt im In- und Ausland tiefgreifenden Veränderungsprozessen. Die fortschreitende Automatisierung des Wertpapierhandels in den letzten Jahren hat das Spektrum der Ausgestaltungsformen eines Börsenhandels stark erweitert. Die weltweiten Börsencrashs im Oktober 1987 und 1989 haben zudem die Kritik und Aufmerksamkeit der Öffentlichkeit verstärkt auf die institutionellen Rahmenbedingungen einer Börse gelenkt.1 Zunehmend rückt auch der globale Wettbewerb der Börsen untereinander die Effizienz eines Wertpapierhandelssystems in den Mittelpunkt der Anlegerinteressen. Die wichtigsten Kennzeichen einer vorteilhaften Börsenorganisation aus Sicht eines Anlegers sind niedrige Transaktionskosten und hohe Liquidität. Insbesondere führt Insiderhandel potentiell zu einer Erhöhung der Geld-Brief-Spannen von Market Makern und belegt damit alle Anleger mit zusätzlichen Kosten (Funktionenschutzargument). Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist es, die Auswirkungen potentiellen Insiderhandels auf die Funktionsfähigkeit des deutschen Finanzmarktes zu analysieren.
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Literature
Vgl. auch Hasbrouck [ 1990 ] S. 230.
Vgl. Schwartz [ 1991 ] S. 123.
Bereits der französische Ökonom Walras (1834–1910) beschäftigte sich mit den Eigenschaften von Auktionsmärkten.
Auktionen lassen sich nach der Häufigkeit der Kursfeststellung in Call und Continous unterscheiden.4 Bei der Call oder Gesamtpreisauktion findet meist ein-oder mehrmals täglich, zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Kursfeststellung statt. Der Auktionator fordert dabei die Börsenteilnehmer auf, Gebote abzugeben. Nachdem eine entsprechende Anzahl von Aufträgen gesammelt wurde, kann ein Kurs festgestellt werden. Die kontinuierliche Auktion hingegen findet stetig über den Tag hinweg statt, ohne daß gesondert zur Gebotsaufgabe aufgerufen wird. Sobald eine genügende Anzahl von Geboten vorliegt, wird ein Kurs festgestellt. Bei mehrmals täglichen Calls ist eine Unterscheidung von der Continous Auktion nicht mehr möglich. Beispiele für Call Auktionen sind die NYSE vor 1870, die Pariser Börse vor 1986 und der Kassahandel der Frankfurter Wertpapierbörse. Vgl. hierzu insbesondere Stoll [ 1992 ].
Unter Ausführungsrisiko wird das Risiko verstanden, nur wenige oder keinen Kontraktpartner zum Handeln zu finden. Vgl. z.B. Pagano/Roell [ 1993a ] S. 201.
Vgl. auch Hirth [ 1998 ] S. 5.
An der NYSE agieren die sogenannten „Specialists“ sowohl als Auktionator, in dem sie die Preisfeststellung bei korrespondierenden Kundenaufträgen vornehmen als auch als Market Maker, in dem sie ständig Bids und Asks stellen. Insofern weist die NYSE Kennzeichen sowohl eines Auktionsmarktes als auch eines Market-MakerMarktes auf. Dies trifft für die meisten realen Börsen zu und wird auch als Hybridstruktur bezeichnet.
Vgl. Stoll [1985] S.67.
Unter Volatilität wird i.d.R. die Standardabweichung der tatsächlichen Renditen von einer mittleren Rendite verstanden.
Der Specialist an der NYSE unterliegt der expliziten Verpflichtung, große Preisausschläge zu verhindern. Dies bedeutet, daß er bei Auftragsungleichgewichten einschreiten muß, um die Preisänderungen auf einem akzeptablen Niveau zu halten. Gelingt ihm dies nicht, kann er mit Zustimmung der Börsenaufsicht einen Handelsstop verhängen. Der Handelsstop soll Investoren Gelegenheit geben, neue Informationen zu Überdenken und Aufträge eventuell zu revidieren. Damit sollen panikartige Reaktionen verhindert werden.
Grossman/Miller [ 1988 ] S. 620 sehen darin die Funktion eines Spezialisten an der NYSE für Werte wie IBM oder AT and T.
In der angelsächsischen, insbesondere in der englischen, Literatur, ist häufig die Rede von Single-Capacity versus Dual-Capacity Dealing. Vgl. z.B. Pagano/Röell [ 1990 ] S. 100. Hierzu ist folgendes anzumerken. Vor der einschneidenden Börsenreform in London, dem sogenannten „Big Bang“, wurde das Prinzip des Single-Capacity Dealers verwirklicht. Dies bedeutete eine strikte Funktionstrennung in Broker, die ausschließlich mit Kundenaufträgen handelten, und sogenannten Jobbern, die Aufträge der Broker erhielten und die Wertpapiere selbst an- und verkauften. Nach dem sogenannten Big Bang in London wurde jedoch auf eine solche Funktionstrennung verzichtet. Jobber wie Broker handeln nun mit Brokern und auch direkt mit den Kunden, sogenanntes „Dual-Capacity Dealing”. Folglich werden die Begriffe Market Maker, Dealer und Broker zunehmend auch als Synonyme verwendet.
Darüber hinaus hängen Transaktionskosten auch von der Höhe des Transaktionsvolumens und der Art des Investors ab. Vgl. Pagano/Röell [ 1990 ].
In Deutschland wurde beispielsweise bis 1990 eine Börsenumsatzsteuer von zuletzt 0,25% erhoben.
Vgl. Hasbrouck/Schwartz [ 1988 ] S. 10.
An der DTB wurde beispielsweise die minimale Preisabstufung für Optionen von DM 0,10 auf DM 0,01 gesenkt.
Vgl. beispielsweise die Untersuchung von Haller/Stoll [ 1989 ] S. 698.
Vgl. Neal [ 1992 ] S. 323.
Vgl. z.B. Phillips/Roberts [1979] zitiert in Phillips/Smith [ 1980 ] S. 183. Phillips/Roberts erhalten far Optionen der AMEX, bzw. der CBOE, als Ergebnis, daß ca. 40% aller Transaktionen innerhalb der Spreads stattfinden. Sie vermuten aber, daß durch neue Informationen kein „Spread Up Dating“ stattgefunden hat. Folglich erwarten die Autoren, daß der tatsächliche Prozentsatz der Transaktionen innerhalb der Quotierungen noch wesentlich größer ist als der beobachtete. Neal [1992] S. 328 kann nachweisen, daß 29,48% der Transaktionen ftlr CBOE Optionen und 40,05% der Transaktionen flir AMEX Optionen innerhalb der berichteten Quotierungen stattfanden.
Vgl. Stoll [1989].
Für eine genaue Beschreibung der Methodik s. Abschnitt 3.2.1 oder vgl. Roll [ 1984 ].
Vgl. auch die Diskussion bei Schwartz [ 1991 ] S. 132/133.
Vgl. Stoll [1978], Roll [ 1984 ].
Vgl. Ho/Stoll [1981], [1983] und Garman [ 1976 ].
Vgl. Stoll [1978], Ho/Stoll[1981], Amihud/Mendelson [ 1980 ].
Bei einem symmetrischen Stellen des Spreads um den wahren. unbeobachtbaren Gleichgewichtskurs wird angenommen, daß Transaktionen auf beiden Marktseiten gleich wahrscheinlich sind. Vgl. Roll [ 1984 ].
Empirische Studien, die mit Intraday Daten arbeiten, finden nur schwache Indizien für die Bestandskontrolle der Market Maker. Vgl. beispielsweise Hasbrouck [1988], Madhavan/Smidt [1991], [ 1993 ].
Vgl. beispielsweise die Arbeiten von Bagehot [1971], Amihud/Mendelson [1980], Copeland/Galai [1983], Glosten/Milgrom [ 1985 ], Easley/O’Hara [1987], Admati/Pfleiderer [1988].
Vgl. die Ausführungen in Kapitel 2, insbesondere Kapitel 2.3.3 Insidertatsache.
Vgl. auch Abschnitt 2.1 Funktionenschutzargument der Insiderregulierung.
Nicht informierte Börsenteilnehmer können sich durch das Vorhandensein von Insidern übervorteilt fühlen und andere Anlageformen ihres Geldes suchen. Die uninformierten Investoren verlassen den Markt und erhöhen über dieses Verhalten die Konzentration der informierten Investoren. Dies veranlaßt die Market Maker, erneut ihre Geld-Brief-Spannen zu erhöhen.
Vgl. Garman [1976].
Vgl. Neuberger [ 1992 ] S. 343.
Vgl. z. B. die Arbeiten von Ho/Stoll [1981], Amihud/Mendelson [1980] und O’ Hara/Oldfiled [ 1986 ].
Vgl. Stoll [ 1985a ]. Anders hierzu Glosten [1989], der argumentiert, daß der monopolistische Market Maker beim Vorhandensein von asymmetrischen Informationen nur im Durchschnitt einen Gewinn erzielen muß. Wie sich Wettbewerb auf die Geld-Brief-Spanne auswirkt, hängt letztlich von der angenommenen Nutzenfunktion des Market Maker ab.
Siehe Abschnitt 3.1.1.
Vorangetrieben durch den technischen Fortschritt und die gesunkenen Kosten für Datenbanken wurden Ende der achtziger Jahre zunehmend auch Quotierungsdaten aufgezeichnet und der Finanzmarktforschung zur Verfigung gestellt. Die Qualität der aufgezeichneten Daten beeinflußte die Fragestellungen der empirisch orientierten Forschungsarbeiten entscheidend mit. Aber auch die zunehmende Verfügbarkeit von quotierten Spreadbeobachtungen ist jedoch mit Problemen bei der empirischen Analyse behaftet, weil diese nur in unzureichender Weise die Höhe der Transaktionskosten in Form der Geld-Brief-Spannen wiedergeben, die ein Investor zu bezahlen hat. In diesem Zusammenhang ist anzumerken, daß bei den Datenaufzeichnungen fir die NYSE und die NASDAQ die Transaktionskurse i.d.R. zwischen den quotierten Spreadbeobachtungen liegen. Roll [1984] S. 1127 „ The quoted spread is published for a few markets but the actual trading is done mostly within the quotes.“
Roll zog in diesem Fall das Minuszeichen aus der Klammer. Dadurch erhielt er negative Geld-Brief-Spannen. Diese erscheinen ökonomisch nicht besser interpretierbar, als die zuvor komplexen Lösungen für die Spreadhöhe bei negativen Werten unter den Wurzelausdrücken. Ein solches Vorgehen wird unverständlicherweise auch von Haller/Stoll [1989] in einer Folgeuntersuchung angewendet, die Rolls impliziten Spread fir Aktien des Frankfurter Kassamarkts schätzen.
Jegadeesh/Titman [1995] sehen die zeitraumabhängige Schätzung der Geld-Brief-Spanne als das Resultat von Bestandhaltekosten induzierten Mikrostruktureffekten des Spezialisten an. Sie zeigen, daß der Roll-Schätzer nach unten verzerrt ist, wenn die Autokovarianzen auf Basis täglichen Transaktionskursrenditen geschätzt werden, und daß er entsprechend nach oben verzerrt wird, wenn die Autokovarianzen auf Basis wöchentlicher Daten geschätzt werden.
It: Wahrscheinlichkeit einer Preisumkehr.
Respektive um die Wahrscheinlichkeit n für das Auftreten von zwei aufeinanderfolgenden Transaktionen auf verschiedenen Marktseiten.
Ebenso wie Roll gehen auch Choi/Salandro/Shastri nicht auf potentiell im Zeitablauf steigende Aktienkurse ein, die möglicherweise zu einer Verzerrung der Spreadmaße führen können. Dies erscheint für eine innertägliche Analyse (intraday) unproblematisch, weil hier von keinem systematischen Ansteigen der Kurse ausgegangen werden muß.
Vgl. Choi/Salandro/Shastri [ 1988 ] S. 221f.
Runs sind eine Abfolge von Transaktionen auf einer Marktseite innerhalb einer relativ kurzen Zeitspanne, ohne daß es zu gravierenden Veränderungen des Börsenpreises kommt. aufeinanderfolgende Transaktionen auf derselben Marktseite stattgefunden haben. War die Differenz hingegen größer als der berichtete Spread, so wurde angenommen, daß ein Marktseitenwechsel stattgefunden hat.
Wenn n=I/2 und 8–0.
Vgl. Stoll [ 1989 ], S. 120.
Vgl. auch Glosten [ 1987 ] S. 1295.
Vgl. Bagehot [1971], Copeland/Galai [1983], Glosten/Milgrom [ 1985 ].
Vgl. Stoll 119891 S. 118.
Da es sich bei rz um eine Wahrscheinlichkeit handelt, kann es folglich nicht negativ und nicht größer als I sein. Bei einem Wert von tt=0,5 erhält man wiederum das Roll-Spreadmaß. Eine Wahrscheinlichkeit von rc=1 ist ökonomisch wenig sinnvoll, weil es dann zu einem deterministischen Wechsel von Geld-zu Briefkurs und wieder zum Geldkurs käme.
Bei einem Round-Trip folgt einer Transaktion zum Ask eine Transaktion zum Bid oder nach einer Transaktion zum Bid findet eine Transaktion zum Ask statt.
Vgl. Stoll [ 1989 ], S. 122 und S. 133 f.
Bühler/Behr [1997b] entwickeln ein Verfahren, das eine Schätzung der Parameter n und S direkt aus den Zeitreihen erlaubt.
Vgl. Stoll [ 1989 ], S. 129.
Vgl. auch Huang/Stoll [ 1997 ] S. 1002 Fußnote 5.
Vgl. deiong/Nijman [1992], Wei [1992], Affleck-Graves/Hedge/Miller [1994], Neal/Wheatley [1995], Schmidt/Treske [1995], Treske [1996], Krinsky/Lee [ 1996 ], Bühler/Behr [1997b1, Behr/Bühler [1998].
Vgl. George/Kaul/Nimalendran [ 1991 ] S. 626, Fußnote 1.
Vgl. Bagehot [1971], Copeland/Galai [1983], Glosten/Milgrom [ 1985 ].
Vgl. Conrad/Kaul [1988].
Im Stoll-Modell war diese Komponente annahmegemäß Null.
I Von einer „realisierten Geld-Brief-Spanne“ kann näher betrachtet nur bei zwei aufeinanderfolgenden Transaktionen auf verschiedenen Marktseiten gesprochen werden. Bei einer einzelnen Transaktion muß ein Investor auch nur anteilige Geschäftsabwicklungskosten zahlen.
S. auch Abbildung 3–7 des Stoll-Modells.
Bei der ersten Methode zur Komponentenzerlegung von Spreads verwenden die Autoren nach einer Regression der Transaktionskursrenditen auf die erwartete Rendite eines gleichgewichteten Portfolios die Residuen dieser Regression, um aus deren Autokovarianz den adjustierten Spread zu schätzen. Dadurch werden marktbedingte Renditeänderungen aufgrund neuer bewertungsrelevanter Informationen und aufgrund von zeitlich schwankenden Renditeerwartungen neutralisiert.
Entspricht 6 im Stoll-Modell.
In Rolls Studie sind über die Hälfte der gewonnenen (Effektiv-)Spreads negativ. Vgl. Roll [ 1984 ] S. 1138.
Die Bruttogewinnkomponente umfaßt die Geschäftsabwicklungskosten, Bestandhaltekosten und einen eventuellen Gewinn des Market Maker.
Zwei Transaktionen auf derselben Marktseite.
Im Modell von Roll betrug diese 0,5, im Stoll-Modell liegt sie zwischen 0,5 und 1. Choi/Salandro/Shastri ließen aufgrund der möglichen Aufteilung einer größeren Blockorder auf mehrere, nachfolgende Kleinorder bzw. aufgrund des Stale-Order-Problems ebenfalls eine von 0,5 verschiedene Wahrscheinlichkeit zu.
Im Modell von Stoll liegt diese zwischen 0 und 0,5.
Dies steht in Einklang mit den Ergebnissen der theoretischen Modelle von Kyle [1985], Easley/O’Hara [1987] und Glosten [ 1987 ]. Bei einer Modellierung der Informationsrisikokosten wird von Glosten/Harris ein linearer Zusammenhang zwischen Ordergröße und Kosten der adversen Selektion angenommen. Das normierte Auftragsvolumen beträgt 1.000 Aktien. Aufgrund der starken Variation des Auftragsvolumens wird das maximale Ordervolumen auf 10.000 Stück begrenzt. Alle Transaktionen mit Auftragsvolumen größer als 10.000 Stück werden somit auf 10.000 normiert.
Glosten/Harris verwenden zunächst eine allgemeinere Modellgleichung, bei der beide Kostenkomponenten aus einem Fixkostenanteil und einer volumenabhängigen Komponente bestehen. Basierend auf (G-4) des Glosten-Modells bedeutet dies: a = ap + ’,war- und R = PF x * Qvar Glosten/Harris verwenden in einer Vorstudie zunächst Transaktionskurse von einer Teilstichprobe von 20 Aktien, um die Modellparameter ihres Tradelndikator-Regressionsmodells zu spezifizieren. Bei der empirischen Validierung der Modellparameter erhielten sie jedoch keine stabilen oder ökonomisch wenig sinnvolle Parameter, so daß sie ihr Modell in der dargestellten Weise einschränkten. Basierend auf den Ergebnissen ihrer Voruntersuchung legten sie deshalb fest, daß die Bruttogewinnkomponente nur aus Fixkosten (d.h. ava, =0) und die Kosten der adversen Selektion nur aus variablen (volumenabhängigen) Kosten (d.h. /jvo, =0) bestehen.
Ob eine Transaktion um Geld-oder Briefkurs stattfindet, kann von Glosten/Harris in ihrem Datenmaterial nicht beobachtet werden. Q, nimmt den Wert +1 an, wenn es sich um eine käuferinitiierte Transaktion gehandelt hat und -I, wenn es sich um eine verkäuferinitiierte Transaktion gehandelt hat. Wie auch Glosten/Harris können Huang/Stoll aus dem zur Verfügung stehenden Datenmaterial nicht mit Sicherheit feststellen, ob es sich um eine Kauf-oder Verkaufstransaktion gehandelt hat, weil ein Großteil der Transaktionen zwischen den berichteten Geld- und Briefkursen stattgefunden hat. Ist die Transaktion käuferinitiiert, d.h., findet sie oberhalb der Quotierungsmitte M, statt, so nimmt die Indikatorvariable den Wert +I an; bei verkäuferinitiierten Transaktionen, die unterhalb der Quotierungsmitte M, stattfinden, nimmt die Indikatorvariable den Wert -1 an. In den Fällen, bei denen nicht entschieden werden kann, ob es sich um käufer-oder verkäuferinitiierte Transaktionen handelt, weil sie genau auf der Quotierungsmitte M, stattfinden, besitzt die Indikatorvariable den Wert Null.
Dies kann als ein Indiz für auf mehrere kleine Transaktionen aufgeteilte Blockorders angesehen werden.
S. Abschnitt 3.3.7 dieser Arbeit zum Thema Tick-Size.
Das Grundmodell kann weitere mikrostrukturelle Einflußvariablen berücksichtigen, indem man zusätzlich eine Indikatorvariable einführt, die beispielsweise für tageszeitabhängige Komponenten kontrolliert. Huang/Stoll erweitern ihre Modellgleichung für transaktionsgrößenabhängige Komponenten der Geld-Brief-Spanne.
Für die weitere Dekomposition von Bestandhaltekosten und Kosten der adversen Selektion greifen Huang/Stoll auf das Autokovarianzkonzept von Roll zurück. Die Autoren treffen die Annahme, daß negative Autokovarianzen in den Transaktionskurs- und Quotierungsänderungen allein durch Bestandhaltekostenüberlegungen verursacht werden und nicht wie noch im Stoll-Modell durch Bestandhalte- und Informationsrisikokostenüberlegungen. Die Ergebnisse ihrer empirischen Untersuchung liefern alle negative Kostenanteile für die adverse Selektion, die dadurch zustande kommen, daß vr, die Wahrscheinlichkeit einer Preisumkehr geringer als ‘A ist. Huang/Stoll führen dies auf das „Broken-Order-Problem“ zurück. Sie korrigieren in einer weiteren, empirischen Untersuchung dieses Problem, in dem sie alle Transaktionen auf der gleichen Marktseite, die ohne eine Veränderung des Transaktionspreises und ohne eine Veränderung der Quotierungen stattgefunden haben, zu einer Transaktion zusammenfassen. Kritisch anzumerken ist dieser Vorgehensweise jedoch, daß auch einzelne Kleinaufträge zusammengefaßt werden, die nicht Bestandteil von Großaufträgen waren. Die Korrekturmaßnahme erhöht gezwungenermaßen die Wahrscheinlichkeiten einer Preisumkehr drastisch, so daß diese zwischen 62,4 und 93,4% liegen. Daraus ergibt sich eine Obergrenze für die Kosten der adversen Selektion in Höhe von 8,4 bis 30,7 Cents bzw. durchschnittlich 21,4%.
Siehe Abschnitt 3.1.2.
Seppi [1990] kann in seinem theoretischen Modell zeigen, daß Anleger, die glaubhaft ihr Liquiditätsmotiv signalisieren, größere Transaktionsvolumina handeln können, ohne den Preis eines Wertpapiers zu beeinflussen. Im Gegensatz dazu können aber Investoren, die nicht glaubhaft ihr Handelsmotiv darlegen können, auch schon kleinere Transaktionsvolumina nicht ohne größere Preisbeeinflussungen handeln. Die empirische Überprüfung der Modellaussagen von Seppi gestaltet sich in der Praxis äußerst schwierig, weil aus den, für empirische Untersuchungen zur Verfügung stehenden, Daten in der Regel nicht hervor geht, ob ein solches Signal stattgefunden hat oder nicht. Madhavan/Cheng [1997] versuchen dennoch die Hypothesen von Seppi empirisch zu testen. Dazu untersuchen sie die Preisbewegungen nach größeren Blocktransaktionen für 30 Aktien des Dow Jones im Zeitraum 17. Dezember 1993 bis 28. Januar 1994. Die theoretischen Ergebnisse von Seppi werden dabei von Madhavan/Cheng empirisch bestätigt gefunden. Investoren, die glaubhaft signalisieren können, daß sie größere Volumina nicht aus Informationsgründen handeln wollen, können größere Order ohne Preiseffekte handeln.
Siehe Abschnitt 3.1.2 dieser Arbeit.
Vgl. auch Treske [ 1996 ] S. 80–87.
Vgl. die Studie von Madhavan/Smidt [1991] und Hasbrouck/Sofianos [1993], denen Daten über die Bestände des Spezialisten an der NYSE vorliegen und die Ergebnisse von Stoll [1989], der Bestandhaltekosten in Höhe von lediglich 10% erhält.
Keinen Zusammenhang zwischen Spreadhöhe und Auftragsvolumen findet hingegen Kempf [1997].
Vgl. z.B. Ltldecke/Schlag [1992].
Die Autoren betrachten dabei jedoch nicht das Handelsvolumen einer einzelnen Transaktion, sondern das gesamte Transaktionsvolumen während der Untersuchungsperiode. Vgl. Schmidt/Treske [ 1996 ] S. 1053 Fußnote 4.
Kritisch hierzu Schwartz [ 1991 ] S. 80: „Whether new technology is better is not determinable in an absolute sense, but depends on the relative costs of capital, labor, and other factors of production, as well as the nature of the tasks to be performed. It also depends on how the system is designed and the use to which it is put.“
Mit einem elektronischen Informationssystem wird gewährleistet, daß eine große Anzahl von Marktteilnehmern zeitgleich Informationen über das Marktgeschehen, insbesondere über limitierte Auftrage, Quotierungen und Transaktionsdaten erhalten. Ein elektronisches Orderroutingsystem leitet Investorenauftrage schnell und in elektronischer Form an die Börse weiter. Ein elektronisches Clearingsystem soll die Kosten und Risiken, die im Bereich der Auftragsabwicklung bestehen, begrenzen. Kurze Erftillungsfristen und ein kostengünstiges Clearing-System mit geringer Fehleranfälligkeit sind für eine Börse von entscheidender Bedeutung. Eine wirksame Handelsüberwachung kann aufgrund der hohen Wertpapierumsätze i.d.R. nur noch kostengünstig durch ein entsprechend elektronisch ausgestaltetes Überwachungssystem gewahrleistet werden. Siehe auch der nachfolgende Abschnitt 3.3.3 über Transparenz.
Vgl. Roll [1984].
Vgl. George/Kaul/Nimalendran [1991].
Vgl. Domowitz/Wang [ 1994 ] S. 30.
Eine Ausnahme bildet das kanadische Computer Assisted Training System (CATS-System) in Toronto, bei dem die Identität der Kontraktpartner Ober das System erkennbar ist. Vgl. Stoll [ 1992 ] S. 87.
Reputation läßt sich als eine positive Qualitätserwartung anderer Marktteilnehmer charakterisieren, die nur bei wiederholten wirtschaftlichen Beziehungen möglich ist. Bei wiederholten Transaktionen besteht deshalb die Möglichkeit, durch eine längerfristige Bindung zusätzliche Instrumente zur Verringerung der informationsbedingten Risiken zur Verfügung zu haben.
Ein weiterer, potentieller Nachteil eines elektronischen Handelssystem besteht in der Tatsache, daß der Automatisierungsgrad einer Börse die Verhandlungsfähigkeit der Teilnehmer begrenzt.92 Nachverhandlungen Ober bereits in das System gestellte Quotierungen sind wegen der fehlenden Identität der Handelsteilnehmer nicht oder zumindest nur begrenzt möglich. Eine mögliche Nachverhandelbarkeit von Geboten im Computerhandel beschränkt sich in der Börsenpraxis häufig auf größere Auftragsvolumina. An der Swiss Options and Financial Futures Exchange (SOFFEX) beispielsweise, können Händler ein größeres Auftragsvolumen auch ohne einen Kurs einstellen, um dadurch andere Marktteilnehmer zu Geboten aufzufordern. Vgl. Domowitz [ 1992 ] S. 310.
Far eine ausführliche Behandlung der Thematik und seinen Auswirkungen auf den Kapitalmarkt vgl. die Arbeit von Black [1986].
Die Anleger erleiden keinerlei Nachteile durch eine höhere Transparenz, sondern sind an einem transparenten System interessiert. Vgl. auch Schiereck [1995] S. 106. In einer Befragung erhält Schiereck fdr das IBIS-System, das zahlreiche Informationen unmittelbar nach Transaktionen bereitstellt, ohne jedoch die Identität der handelnden Marktteilnehmer bekannt zu geben, von institutionellen Investoren die besten Noten.
Vgl. Pagano/Röell [ 1996 ] S. 580.
Vgl. Frino/McCorrey [ 1995 ] S. 4.
An der LSE werden Aktien in Alpha, Beta, Gamma und Delta Typen unterschieden. Alpha Aktien entsprechen den umsatzstärksten Werten, vergleichbar mit den deutschen DAX-Werten.
Der Begriff Blocktransaktionen wird insbesondere im Zusammenhang mit der NYSE verwendet, bei der Transaktionen über 10.000 oder mehr Aktien als Blocktransaktionen in einem gesonderten Markt dem sogenannten Up-Stairs-Market gehandelt werden. Die Autoren der vorliegenden Studie hingegen verwenden das Wort Blocktransaktionen in der vorliegenden Untersuchung für das obere 2,5% Quantil der Transaktionsvolumina, d.h., sie bestimmen die Verteilung der Transaktionsvolumina und ermitteln daraus das obere 2,5-Quantil der Transaktionen.
Vgl. Becker/Lopez/Berberi-Doumar/Cohn/Adkins 11992] S. 331.
Die Ergebnisse von Amihud/Mendelson [1986] deuten darauf hin, daß liquidere Finanztitel durch eine niedrigere Rendite gekennzeichnet sind.
Vgl. beispielsweise Bernstein [ 1987 ] S. 57.
Harris [ 1990a ] S. 3 definiert in diesem Sinne: „A market is liquid, if traders can quickly buy or sell large numbers of shares, when they want at low transaction costs.“ ähnlich auch Amihud/Ho/Schwartz [1985] S. 4 The most sought-after quality in securities markets is liquidity. Liquidity encompasses many characteristics: low trading costs, the accuracy of price adjustments to new information, price continuity, continuity of trading, depth, and the ease and speed of execution.”
Vgl. Bernstein [1987] S. 54, Gammill/Perold [1989] S. 13, Vorst/Donders [ 1997 ] S. 13.
Vgl. Demsetz [1968], Schmidt/Iversen [1991] S. 211, Schmidt/Iversen [1992] S. 374, Vijh [1990].
Für liquiditätsabhängige Renditen vgl. auch die Studie von Reinganum [1990].
Vgl. Cooper/Groth/Avera [1985].
Vgl. Grossman/Miller [ 1988 ] S. 630.
Vgl. Bernstein [ 1987 ] S. 57.
Vgl. auch Schwartz [ 1991 ] S. 128.
Auch in Deutschland ist die Diskussion um die Zukunft der Regionalbörsen und deren Verhältnis zum dominierenden Finanzplatz Frankfurt in den letzten Jahren erneut entbrannt. Vgl. z.B. Schmidt [ 1991 ].
So wurden - beispielsweise in Deutschland - an den Regionalbörsen die Handelszeiten verlängert und der Mindestschluß far den variablen Handel an den meisten Börsenplätzen auf ein Stück herabgesetzt.
Vgl. Demsetz [ 1968 ] S. 47.
ibid S. 49.
Vgl. z.B. Ho/Stoll [ 1981 ], Ho/Stoll [1983], Amihud/Mendelson [1980] und O’ Hara/Oldfield [1986].
Vgl. z.B. Stoll [1985].
Anders hierzu Glosten [1989], der argumentiert, daß ein monopolistischer Market Maker die Ineffizienzen, die in Zusammenhang mit dem Handel auf Basis privater Informationen gebracht werden, abmildert. Während ein kompetitiver Market Maker seine Kosten immer decken muß, benötigt ein monopolistischer Market Maker nur im Durchschnitt kostendeckende Spreads. Nach Madhavan/Leach [1993] „experimentiert“ ein monopolistischer Market Maker mit seinen Quotierungen und kann dadurch Verluste erleiden. Die Verluste werden jedoch vom Market Maker in Kauf genommen, um den wahren Wertpapierkurs aus dem Auftragsverhalten der Marktteilnehmer zu erkennen. In einem kompetitiven Market Maker System hingegen wird der kostspielige Erkenntnisgewinn solcher Kursexperimente aufgrund der Free-Rider-Problematik anderer Market Maker vereitelt. In theoretischer Hinsicht hängt diese Problematik im wesentlichen von der unterstellten Nutzenfunktion des Market Makers ab.
Vgl. auch Glosten [ 1993 ] S. 2.
Vgl. Benston/Hagermann [ 1974 ] S. 363.
Vgl. auch die Studie von Christie/Schultz [1994], die überhöhte Geld-Brief-Spannen im kompetitiven NASDAQ System durch vermutliche Kollaboration der Market Maker nachweisen konnten.
Vgl. Stoll [1989] und George/Kaul/Nimalendran [1991].
Der Spreadverlauf könnte auch im Sinne eines U interpretiert werden, wobei der rechte Schenkel des U wesentlich kleiner als der linke ist.
Vgl. auch die Studie von Sheikh/Ronn [1994], die einen U-förmigen Verlauf der Renditen am Optionsmarkt nachweisen können.
Vgl. z.B. Harris [1991].
Vgl. auch die Studie von Krämer/Runde [1997] zum Verhalten der Verteilung der täglichen Renditen deutscher Standardwerte mit dem Titel „Chaos and the Compass Rose“.
Vgl. Ahn/Cao/Choe [ 1996 ] S. B.
Siehe Effektivspreadmaß_l S. 46.
Für Werte, deren Tick-Size 1/16 beträgt wird empirisch analog eine größere Häufigkeit von geraden (2/16, 4/16 etc.) gegenüber ungeraden (1/16, 3/16) Spreadbeobachtungen nachgewiesen.
Schmidt/Oesterhelweg/Treske [ 1997 ] S. 385 zitieren eine Studie der SEC, in dem diese Verdachtsmomente noch erhärtet werden. Danach können Brokerfirmen in Relation zum Umsatz hohe Gewinne an der NASDAQ realisieren.
Vgl. z.B. The Wall Street Journal und The Los Angeles Times ans 26. und 27. Mai 1994.
Die NYSE läßt sich tendenziell als ein monopolistisches Market Maker System charakterisieren, wobei limitierte Kundenaufträge mit den An- und Verkaufgeboten des Market Maker an der NYSE - des sogenannten Specialist - im Wettbewerb stehen können. Von einem monopolistischen System muß deshalb gesprochen werden, weil die Zuordnung (Entitätenbeziehung) zwischen Spezialist und jeweiligem Wertpapier eine I:1-Beziehung darstellt. In anderen Märkten, wie beispielsweise der NASDAQ und dem DTB-Optionsmarkt, tritt häufig eine n:n-Beziehung auf. Dies bedeutet, daß ein einzelner Market Maker - beispielsweise die Deutsche Bank AG - nicht nur DAX-Optionen handelt, sondern darüber hinaus auch sämtliche Individualoptionen. Dies führt auf der anderen Seite dazu, daß man in einem einzelnen Wertpapier mehrere Market Maker hat.
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Behr, M.L. (2001). Marktmikrostruktur. In: Insiderhandel und Optionspreisspannen. DUV : Psychologie. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-08057-2_3
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