Multistate asymmetric ACD model: an application to order dynamics in the EUR/PLN spot market

This paper examines a process of order submissions and cancellations in the interbank order driven market of the EUR/PLN currency pair. Our contribution to the existing literature is twofold. We generalize the Asymmetric ACD model (AACD) of Bauwens & Giot (2003) with respect to more than two competing risks. It results in the flexible multistate econometric model for durations between moments in which order submissions or cancellations take place. Thanks to the Multistate AACD model we are able to examine timing of order submissions/cancellations that (1) take place on different sides of the market and (2) vary according to the level of order aggressiveness. We show how to simulate from the proposed Multistate Asymmetric ACD model, which enables us to study the transition probabilities between selected events. We investigate different market microstructure factors that exert an influence on the intraday pattern of order submission or cancellation strategies.asymmetric ACD model, order dynamics, intraday liquidity

BOOSTING UNDER QUANTILE REGRESSION – CAN WE USE IT FOR MARKET RISK EVALUATION?

We consider boosting, i.e. one of popular statistical machine-learning meta-algorithms, as a possible tool for combining individual volatility estimates under a quantile regression (QR) framework. Short empirical exercise is carried out for the S&P500 daily return series in the period of 2004-2009. Our initial findings show that this novel approach is very promising and the in-sample goodness-of-fit of the QR model is very good. However much further research should be conducted as far as the out-of-sample quality of conditional quantile predictions is concerned

The sequential trade model – application to the analysis of the trading process in the polish zloty market

W artykule dokonano próby aproksymacji stopnia zróżnicowania intencji i oczekiwań dealerów międzybankowego kasowego rynku złotego na podstawie strumienia składanych zleceń zakupu lub sprzedaży euro. Artykuł wpisuje się w obszar badań mikrostruktury rynku walutowego. Zaprezentowano w nim uogólnioną w pracy [Wünsche 2007] specyfikację ekonometrycznego modelu sekwencyjnego zawierania transakcji pierwotnie zaproponowanego w pracy [Easley i in. 1996]. Model ten umożliwia pomiar „zawartości informacyjnej” poszczególnych transakcji poprzez oszacowanie czterech miar: (1) prawdopodobieństwa napływu nowej informacji na rynek, (2) prawdopodobieństwa, że nowa informacja okaże się zła dla waluty bazowej, (3) intensywności transakcji wywołanych napływem nowej informacji (informed trading), (4) intensywności transakcji, które nie są umotywowane napływem nowej informacji na rynek, a wynikają na przykład z zarządzania płynnością (uninformed trading). W badaniu empirycznym dokonano oszacowania zróżnicowania poziomu zmienności kursu EUR/PLN w okresach charakteryzujących się napływem dobrej informacji, złej informacji lub zakwalifikowanych jako okresy bez napływu nowych sygnałów informacyjnych.In the paper we estimate the degree of expectation heterogeneity among currency dealers on the interbank spot market of the EUR/PLN currency pair. We use the flow of buy and sell orders submitted to the market (orders to buy or to sell euro). In a market microstructure study we present the generalized version (see [Wünsche 2007]) of the sequential trade model proposed in [Easley et al. 1996]. The aim of the model is to estimate the informational content of trades upon four distinct measures: (1) probability of the news arrival, (2) probability that the news is bad, (3) arrival rate of informed trades and (4) arrival rate of uninformed trades (i.e. liquidity trades). In the empirical part of the paper we estimate the impact of the news regime (periods classified as good, bad and neutral for the base currency) on the volatility of the EUR/PLN exchange rate

A Bivariate Copula-based Model for a Mixed Binary-Continuous Distribution: A Time Series Approach

In this paper we present a copula-based model for a binary and a continuous variable in a time series setup. Within this modeling framework both marginals can be equipped with their own dynamics whereas the contemporaneous dependence between both processes can be flexibly captured via a copula function. We propose a method for testing the goodness-offit of such a time series model using probability integral transforms (PIT). This verification procedure allows not only a verification of the goodness-offit of the estimated marginal distribution for a continuous variable but also the conditional distribution of a continuous variable given the outcome of its binary counterpart (i.e. the adequacy of the copula choice). We test the model on an empirical example: investigating the relationship between trading volume and the indicators of arbitrarily ’large’ price movements on the interbank EUR/PLN spot market

Market microstructure study of the EUR/PLN rate reaction to macroeconomic announcements

W artykule przedstawiono wyniki badania reakcji kursu EUR/PLN na publikację danych makroekonomicznych dotyczących sytuacji gospodarczej w Polsce w 2007 r. Zaprezentowana analiza wpisuje się w obszar badań mikrostruktury międzybankowego kasowego rynku złotego. W badaniu przeprowadzonym na podstawie danych z platformy transakcyjnej Reuters 3000 Spot Matching System wykazano, że zaskoczenia informacyjne są bardzo szybko uwzględniane przez dealerów rynku międzybankowego w wartościach kursów składanych zleceń (limit orders). Niemal cały wpływ nowej informacji jest wbudowany w nowy poziom kursu złotego w trakcie dwóch minut po publikacji komunikatu makroekonomicznego. Bardzo dużą rolę w tym procesie odgrywa przepływ zleceń (różnica pomiędzy wartością transakcji zakupu – transakcji, których inicjatorem jest kupujący, a transakcji sprzedaży – transakcji, których inicjatorem jest sprzedający).In the paper we present the results of the study focused on the EUR/PLN exchange rate reaction to the publication of macroeconomic news concerning Polish economy in 2007. In the market microstructure study, on the basis of the order and trade data from the Reuters 3000 Spot Matching System, we proved that the information surprises are very quickly impounded into prices in limit orders submitted to the market. Nearly all information is built into the new FX rate during subsequent two minutes after the news publication. The significant role in this assimilation process plays the order flow (defined as a difference between volume of buy and sell transactions). It can be estimated that the contribution of order flow amounts to about 50% of FX rate changes induced by the arrival of new information

Opis dynamiki miar płynności na kierowanym zleceniami kasowym rynku walutowym

The paper investigates the dynamics of several intraday liquidity measures for the Reuters Dealing 3000 Spot Matching System that constitutes a major order driven interbank spot market for the EUR/PLN. We derive the time-of-day and the day-of-week effects for different liquidity variables representing the shape of the limit order book. In order to capture the strong persistence exhibited by liquidity, the long memory Autoregressive Conditional Duration (ACD) models are applied. Special attention is paid to the impact of information arrival on liquidity fluctuations. We document the significant positive impact of probability of informed trading (PIN) on the price impact of trading and the bid-ask spread and the negative impact of the PIN on the liquidity supply on the ask side of the market (orders to sell euro), after controlling for the effects of other covariates such as the trading volume, volatility or previously observed returns.Przedmiotem artykułu jest badanie dynamiki wybranych miar płynności systemu transakcyjnego Reuters Dealing 3000 Spot Matching, który jest głównym, kierowanym zleceniami, międzybankowym rynkiem kasowej wymiany walutowej dla pary EUR/PLN. W artykule przedstawiono schemat wewnątrzdziennej i wewnątrztygodniowej sezonowości dla różnych miar płynności rynku obrazujących kształt arkusza zleceń. Do opisu dużej persystencji płynności wykorzystano modele Autoregresyjnego Warunkowego Czasu Trwania (Autoregressive Conditional Duration, ACD) z długą pamięcią. Szczególną uwagę poświęcono oddziaływaniu napływu nowej informacji na wahania płynności. Wykazano statystycznie istotny dodatni wpływ prawdopodobieństwa zawierania transakcji na podstawie prywatnej informacji (PIN) na wielkość zmiany ceny wywołaną pojedynczą transakcją i na wielkość spreadu bid-ask, a także ujemny wpływ na podaż płynności po stronie ask rynku (zlecenia sprzedaży euro). W badaniu uwzględniono również wpływ innych zmiennych kontrolnych, takich jak wolumen transakcji, zmienność i opóźnione stopy zwrotu

Looking at Extremes without Going to Extremes: A New Self-Exciting Probability Model for Extreme Losses in Financial Markets

Forecasting market risk lies at the core of modern empirical finance. We propose a new self-exciting probability peaks-over-threshold (SEP-POT) model for forecasting the extreme loss probability and the value at risk. The model draws from the point-process approach to the POT methodology but is built under a discrete-time framework. Thus, time is treated as an integer value and the days of extreme loss could occur upon a sequence of indivisible time units. The SEP-POT model can capture the self-exciting nature of extreme event arrival, and hence, the strong clustering of large drops in financial prices. The triggering effect of recent events on the probability of extreme losses is specified using a discrete weighting function based on the at-zero-truncated Negative Binomial (NegBin) distribution. The serial correlation in the magnitudes of extreme losses is also taken into consideration using the generalized Pareto distribution enriched with the time-varying scale parameter. In this way, recent events affect the size of extreme losses more than distant events. The accuracy of SEP-POT value at risk (VaR) forecasts is backtested on seven stock indexes and three currency pairs and is compared with existing well-recognized methods. The results remain in favor of our model, showing that it constitutes a real alternative for forecasting extreme quantiles of financial returns

Czy wolumen transakcji wpływa na zmiany kursu EUR/PLN?” Wnioski płynące z zastosowania regresji kwantylowych

This study investigates the impact of trading volume on selected quantiles of the EUR/PLN return distribution. Empirical results obtained with the quantile regression approach confirm that an increase in the turnover is associated with a significant increase in the dispersion of the corresponding return distribution. We divided the trading volume into its expected (antici-pated) and unexpected (unanticipated) component and found that the unexpected volume shocks have a significantly larger impact on the dispersion of the return distribution. We also observed that the volume-return relationship is nonlinear; the dependence is stronger with more extreme quantiles. Moreover, after accounting for a conditional volatility measure as a controlling explan-atory factor for the quantile dynamics, the impact of the expected volume declines yet remains significant especially for the most extreme quantiles.W artykule dokonano badania wpływu wolumenu transakcyjnego na wartość wybranych kwantyli rozkładu stóp zwrotu z kursu EUR/PLN. Wyniki empiryczne otrzymane na podstawie regresji kwantylowych potwierdziły, że wzrost obrotów ma statystycznie istotny wpływ na dyspersję rozkładu stóp zwrotu. W badaniu dokonano podziału wolumenu transakcyjnego na dwie części: tzw. wolumen oczekiwany przez uczestników rynku i tzw. wolumen nieoczekiwany przez uczestników rynku oraz wykazano, że to wolumen nieoczekiwany ma dużo większy wpływ na dyspersję badanego rozkładu. Zaobserwowano również, że relacja pomiędzy wolumenem a stopą zwrotu ma charakter nieliniowy, tzn. jest najsilniejsza dla najbardziej ekstremalnych kwantyli. Wykazano, że w konsekwencji uwzględnienia miary warunkowej zmienności (jako dodatkowego czynnika wyjaśniającego dynamikę kwantyli stóp zwrotu) wpływ oczekiwanej wartości wolumenu transakcyjnego ulega zmniejszeniu, ale wciąż pozostaje istotny statystycznie, szczególnie dla najbardziej ekstremalnych kwantyli

Wybór rozkładu składnika losowego w asymetrycznych modelach ACD

In the paper, I generalize the Asymmetric Autoregressive Conditional Duration (AACD) model proposed by Bauwens and Giot (2003) with respect to the generalized gamma and the Burr distribution for an error term. I derive the log likelihood functions for the augmented models and show how to check the goodness-of-fit of the distributional assumptions with the application of the probability integral transforms proposed by Diebold, Gunther and Tay (1998).Moreover, I present an exemplary empirical application of the Asymmetric ACD model for the durations between submissions of market or best limit orders on the interbank trading platform for the Polish zloty. I test the impact of selected market microstructure factors (i.e. the bid-ask spread, volatility) on the time of order submissions. W artykule dokonano uogólnienia asymetrycznego modelu ACD, zaproponowanego w pracy (Bauwens, Giot, 2003) w odniesieniu do nowych rozkładów składnika losowego: rozkładu Burra i uogólnionego rozkładu gamma. Wyprowadzono funkcję wiarygodności dla rozszerzonych specyfikacji i przedstawiono procedurę testowania jakości dopasowania modeli za pomocą transformat gęstości (Diebold i in., 1998). Dodatkowo, przedstawiono przykładową aplikację asymetrycznych modeli ACD w odniesieniu do odstępów czasu (tzw. czasów trwania) pomiędzy momentami, w których składane są zlecenia z limitem ceny lub zlecenia rynkowe na kierowanym zleceniami międzybankowym kasowym rynku złotego. Dokonano weryfikacji wpływu dwóch czynników mikrostruktury rynku (spreadu bid-ask i zmienności) na tempo składania wyróżnionych typów zleceń