Institutional Money, Ausgabe 4 | 2019

separat, so fällt auf, dass der Anteil der Auktionen tendenziell über das beobachtete Zeitfenster von sechs Prozent zu Beginn auf zirka 20 Prozent am Ende ansteigt und des- sen Bedeutung damit zunimmt. Das scheint überraschend, weil der Anteil an Hochfre- quenzhändlern in diesem Zeitraum gestie- gen ist und Auktionen für diesen automati- sierten Handel nicht sehr attraktiv sind. Der Anstieg des Auktionsanteils wird aber ver- ständlich, wenn man weiß, dass Handels- plätze wie Cboe BXE und CXE (früher BATS Europe und Chi-X Europe) und Tur- quoise keine regulären Auktionen durchfüh- ren. Somit bündelt sich das Auktionsge- schäft auf Xetra. Zudem gibt es viermal im Jahr Spitzen im Auktionsvolumen, nämlich an den dritten Freitagen im März, Juni, Sep- tember und Dezember, wenn Derivate auf deutsche Aktienindizes und Aktien auslau- fen und Investoren ihre Positionen zum Regressionsanalysen Das Autorenquintett analysierte die Determinanten der Liquidität. W ie aus der Tabelle „Determinanten der Liquidität“ ersichtlich, haben Volatilität und Renditen der Vergan- genheit einen signifikanten Einfluss auf die Liquidität. Auch gibt es signifikante Wo- chentagseffekte bei der täglichen Liquidität. Für die Analyse dienten tägliche Messgrö- ßen für Liquidität und Handelsaktivität als abhängige Variablen. Unter den unabhän- gigen Variablen finden sich die Rendite des DAX über einen und fünf Tage. Große – positive wie negative – Renditen können ein Hinweis darauf sein, dass Investoren innerhalb ihrer Portfolios ein Rebalancing durchführen und die Bereitschaft der Tra- der, für das Market Making Kapital zur Ver- fügung zu stellen, betroffen ist. Vielzahl erklärender Variabler Contrarians oder Momentum Trader können zeitversetzt auf Dax-Renditen rea- gieren, und ihr Handelsverhalten kann die Liquidität beeinflussen. Chordia und seine Mitautoren fanden 2001 heraus, dass die Liquidität asymmetrisch auf Kursanstiege und -rückgänge reagiert. Deshalb splittete man die Dax-Renditen-Variablen in positi- ve und negative. Auch der VDAX als Baro- meter der erwarteten Volatilität fand Aufnahme in die erklärenden Variablen. Hohe Volatilitätsniveaus werden üblicher- weise mit einem niedrigen Liquiditätsni- veau assoziiert. Der Spread zwischen Euri- bor und deutschen Staatspapieren mit der gleichen Laufzeit wurde stellvertretend für sich ändernde Funding-Bedingungen her- angezogen. Diese Variable ist damit ähn- lich dem TED-Spread in den USA. Um den möglicherweise vorhandenen Einfluss von MiFID abzudecken, wurde eine entsprechende binäre Variable einge- führt, um die Zeit vor Einführung dieser Regulierung von der Zeit danach zu tren- nen. Eine weitere binäre Variable steht für Krise (von Juli 2007 bis April 2009) oder Nichtkrise (restliche Zeit), um den Effekt, dass die Handelsaktivität und die Volatilität in Krisenzeiten steigen, während die Liqui- dität sinkt, abzugreifen. Wochentagseffekte wurden in früheren Studien bereits be- schrieben und sind auch hier unter den Variablen. Auch Handelstage, die in Deutschland zwar Feiertage sind, nicht aber in den USA, werden genauso model- liert wie Brückentage oder der Hexensab- bat. Die Ergebnisse der Regressionsanaly- se sind in der gleichlautenden Tabelle zu finden. So zeigt sich, dass positive aktuelle und in den Tagen zuvor angefallene Dax- Renditen tendenziell mit höherer Volatilität, einem höheren Kurs-Impact, einem höhe- ren Orderungleichgewicht und einer höhe- ren Handelsaktivität einhergehen. Quotierte und effektive Spreads Die Wirkungen auf Spreads und Markt- tiefe ist zweideutig. Positive aktuelle Dax- Renditen gehen mit niedrigeren quotierten Spreads und einer höheren Markttiefe ein- her, haben aber keine signifikante Auswir- kung auf den effektiven Spread. Positive Renditen aus der jüngsten Vergangenheit gehen jedoch mit verringerten effektiven Spreads zusammen. Wenn man die Koef- fizienten im Fall von negativen aktuellen beziehungsweise jüngst vergangenen Dax- Renditen betrachtet, ist auf den Vorzei- chenwechsel Bedacht zu nehmen. Ein negatives Vorzeichen bei der Volatilitäts- regression besagt, dass ein kleiner – das bedeutet hier stärker negativer – Dax- Return die Volatilität erhöht. Und genau das fanden auch die Kapitalmarktforscher. Dazu kommt, dass die Absolutwerte der Koeffizienten deutlich größer sind als bei positiven Dax-Renditen. Dieses Ergebnis bestätigt die Literatur, die von einem Le- verageeffekt spricht. Des Weiteren gehen negative Renditen mit höheren quotierten und effektiven Spreads, einem höheren Kurs-Impact, einem höheren Handelsvolu- men und einem höheren Orderungleich- gewicht einher. Letzteres Resultat ist intuitiv einzusehen, da es impliziert, dass negative Renditen mit einem höheren Anteil von verkäuferinduzierten Trades als mit von Käufern veranlassten in Einklang stehen. Die Ergebnisse für die Markttiefe sind nicht eindeutig: Negative Vergangenheits- renditen aus der jüngeren Vergangenheit erhöhen die Markttiefe, während aktuelle negative Renditen die Markttiefe verrin- gern. Im Fall der Steigerung des Volatili- tätsniveaus am Vortag ist erwartungsge- mäß mit höherer Volatilität und niedriger Liquidität im Markt zu rechnen. Die Wir- kung auf die Handelsaktivität ist eine negative. Die Resultate in Bezug auf den Zins-Spread sind nicht eingängig. Modelle wie jene von Brunnermeier und Pedersen ließen erwarten, dass die Funding-Liquidi- tät und die Marktliquidität in einer positi- ven Beziehung zueinander stehen, doch die Autoren fanden hier das Gegenteil. Höhere Zins-Spreads, die eine verringerte Funding-Liquidität bedeuten, gehen mit niedrigeren Spreads und einem geringe- ren Kurs-Impact einher. Was die Finanz- krise anbelangt, so waren hier Volatilität und Handelsvolumen höher. Hexensabbat beeinflusst Spreads nicht Überraschenderweise können die Auto- ren keine Verringerung der Liquidität im Krisenmodus feststellen. Tatsächlich sind in Krisenzeiten der effektive Spread signifi- kant geringer und die Markttiefe signifi- kant höher. Der Hexensabbat und damit das Auslaufen der Derivatkontrakte beein- flusst Spreads überhaupt nicht, bedingt aber eine höhere Markttiefe und einen An-  Fortsetzung nächste Seite 128 N o. 4/2019 | www.institutional-money.com T H E O R I E & P R A X I S : MARK T L I QU I D I T Ä T