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Essays on the Statistics of Financial Markets
Beim Handel mit Finanzinstrumenten zahlt es sich aus Entwicklungen im Voraus zu kennen. Aber welche Informationen sind dabei tatsächlich hilfreich? Dies ist die Leitfrage der Dissertation. Zunächst wird untersucht, ob Google Suchanfragen vorausschauende Inhalte enthalten. Dazu wird ein Algorithmus entwickelt, der den von Google nur bruchstückhaft bereitgestellten Suchvolumenindex (SVI) sinnvoll zusammensetzt. Mit dem Algorithmus wird ein Index der online gesuchten Preise (IPSO) konstruiert. In- und Out-of-Sample-Ergebnisse zeigen, dass der IPSO die monatlichen Inflations- und Verbrauchsvorhersagen für die USA und die Eurozone verbessert. Der Algorithmus wird auch verwendet, um zu untersuchen, ob Renditen und Volatilität von Kryptowährungen mit Google Trends prognostiziert werden können. Die Analyse zeigt über verschiedene Beobachtungsfrequenzen hinweg, dass Renditen nicht vorhersagbar sind, während dies nicht für Volatilität gilt.
Zweitens liegt der Fokus der Disseration auf der Mikrostruktur von Finanzmärkten. Es wird untersucht, wie Nachrichten und andere Informationen in die Mechanik des Limit Order Book (LOB) einfließen. Zu diesem Zweck wird ein mikroskopisches Modell und eine Algebra vorgeschlagen, um die Dynamik des Limit Order Book (LOB) zu erfassen. Das Modell wird in einer Simulationsstudie und in einer empirischen Analyse evaluiert. Mit dem Modell kann die Richtung der Renditen, out-of-sample, mit einer Genauigkeit von über 75 Prozent für kurze Zeitspannen unter 10 Minuten vorhergesagt werden. Schließlich wird ein neues Schätzverfahren für relative Entropiemaße vorgestellt, einschließlich der Transferentropie, auf Basis der Quantilsregression. Die Grundlage für eine asymptotische Theorie zur Durchführung von Inferenzen auf relative Entropiemaßen für mehrere Variablen wird dabei entwickelt. In zwei kurzen Anwendungen wird die zeitliche Beziehung zwischen Credit Default Swap-Prämien und Credit Spreads sowie transatlantischen Informationsflüssen analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass einminütige Renditen des deutschen DAX prädiktive Informationen für den S&P500 enthalten.When trading financial instruments, knowing in advance pays off. But what information is helpful to know in advance? This question is the dissertation’s recurrent theme. First, the dissertation focuses on whether predictive content is contained in Google searches. Therefore, an algorithm is developed to sensibly concatenate Google’s search volume index (SVI) based on the scattered data obtained from Google Trends. The algorithm is used to construct an index of prices searched online (IPSO). In- and out-of-sample results suggest, the IPSO improves monthly inflation and consumption forecasts for the US and the Euro Area. The algorithm is also used to investigate whether cryptocurrency returns and volatility can be forecasted with Google Trends. The analysis shows across various observational frequencies that returns are not predictable while volatility is predictable. Second, shifting perspectives to market microstructure, the dissertation investigates how news and other information enter the mechanics of the limit order book (LOB). For this purpose a microscopic model and an algebra is proposed to describe the dynamics of the limit order book (LOB). The model is evaluated in a simulation study and an empirical analysis. With the model, the direction of returns can be predicted, out-of-sample, with an accuracy of over 75% for short time horizons below 10 minutes. Last but not least, the dissertation presents a new estimation technique for relative entropy measures, including transfer entropy, based on quantile regression. The basis for an asymptotic theory to conduct inference on relative entropy measures for multiple variables is developed. In two short applications the temporal relationship between Credit Default Swap premia and credit spreads, as well as transatlantic information flows is analyzed. The results show that one minute returns on the German DAX contain predictive information for the S&P50
Density Forecasts with Quantile Autoregression with an Application to Option Pricing
[EN] This paper presents a method for estimating the conditional and joint probability densities of multiple random variables using quantile regression, established by Koenker and Bassett (1978), for which the statistical inference has been extended to the field of time series analysis by Koenker and Xiao (2006). We provide a simple and robust framework for estimating auto-regressive, conditional densities, allowing for inference not only on the conditional density itself but also on functions of the modeled random variables, such as option prices. In our application, we demonstrate theoretically, via a simulation study and in out-of-the-sample density forecasts the effectiveness of our approach in estimating option prices with confidence bounds implied by the estimation method. Our findings suggest that quantile autoregression is effective in forecasting conditional densities and can be used for option pricing. The flexibility of our method in incorporating conditioning information, such as past returns or volatility, has the potential to further improve forecasting accuracy.Bleher, J.; Dimpfl, T.; Koch, S. (2023). Density Forecasts with Quantile Autoregression with an Application to Option Pricing. Editorial Universitat Politècnica de València. 279-280. http://hdl.handle.net/10251/20170727928
Der Einfluss von Minimalbodenbearbeitung, Zwischenfrüchten und Kompostdüngung auf pflanzenparasitäre Nematoden im Ökolandbau
Plant parasitic nematodes (PPN) can be highly damaging towards plants managed organically. In particular, broad host range PPN (Pratylenchus spp., Meloidogyne spp.) increase under long crop rotations and high weed pressure. PPN populations have been monitored since the beginning of an EU-project about minimum tillage, cover crops. living mulches, and compost application in organic farming in 2012. In the first two years after set up of the experiment, a slight increase of PPN in the minimum tillage treatment was found. However, compost as well as cover crops and living mulches did not change PPN populations so far
Einfluss von reduzierter Bodenbearbeitung, Zwischenfrüchten und Kompostdüngung auf pflanzenparasitäre Nematoden im Ökolandbau
Pflanzenparasitäre Nematoden (PPN) können im ökologischen Landbau zu erheblichen Ertragseinbußen führen. Die langen Fruchtfolgen und zumeist stärkere Unkrautvorkommen führen im Allgemeinen zu einem häufigeren Auftreten von PPN mit einem breiten Wirtsspektrum. Meloidogyne spp. und Pratylenchus spp. zählen zu den wirtschaftlich bedeutendsten Gattungen. Ihr endoparasitisches Verhalten bewirkt, dass bereits eine geringe Anzahl dieser PPN zu Schäden an Kulturpflanzen führen kann.
Im EU- Projekt OSCAR (Optimizing Subsidiary Crop Applications in Rotations) steht die Entwicklung von bodenschonenden Anbausystemen im Ökolandbau, basierend auf Minimalbodenbearbeitung kombiniert mit Lebendmulchen und Zwischenfrüchten, sowie dem Einsatz von Grüngutkompost im Zentrum. In einer Fruchtfolge aus 2-jährigem Kleegrass, Winterweizen und Kartoffeln in Kombination mit den oben genannten Faktoren wurde nach Kleegrasumbruch und nach der Weizenernte ein Nematodenmonitoring durchgeführt. Unabhängig von den Versuchsfaktoren wurde eine Vermehrung der Nematodengattungen Pratylenchus, Meloidogyne und Helicotylechus/Rotylenchus registriert. Unter dem Einfluss der Minimalbodenbearbeitung wurde eine stärkere Zunahme der Pratylenchus und Helicotylenchus/Rotylenchus spp. (+395 und +191 Tiere*100 ml Boden-1) als in der gepflügten Variante (+280 und +82 Tiere*100 ml Boden-1) gefunden. Weniger deutlich war die Auswirkung auf die Meloidogyne spp., die in der Pflugvariante um 55 Tiere 100 ml-1 und in der Minimalbodenbearbeitung um 19 Tiere 100 ml-1 Boden zunahmen
Stream Discharge in Tropical Headwater Catchments as a Result of Forest Clearing and Soil Degradation
Computergestützte Methodenkompetenzvermittlung für Studienanfänger in den wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen
Der vorliegende Band widmet sich der computergestützten Methodenvermittlung in den wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen. Er zeigt, wie Studierende gerade in der Studieneingangsphase mittels optimaler technischer Unterstützung an komplexe Themenfelder wie statistische Programmierung herangeführt werden können. Studierende erhalten ganz selbstverständlich und ortsunabhängig die Möglichkeit, Programmiersprachen zu nutzen und einzuüben. Das hier vorgestellte Projekt erhielt 2019 den Lehrpreis der Universität Tübingen