Vorlesung

Financial Market Microstructure Econometrics

Lecturer:
  • Prof. Dr. Michael Stein, Juniorprofessor für Finanzmarktökonometrie
Term:
Winter Semester 2013/2014
Time:
Di. 12:00 - 14:00 Uhr
Room:
R11 T08 C01
Start:
15.10.2013
End:
04.02.2014
Language:
German
Linked Lectures:

Description:

Vermittlung der Theorien bzgl. der Marktmikrostruktur der Finanzmärkte sowie deren zugehörige Modelle und empirische Studien. In der Vorlesung werden die Theorien, Modelle und Methoden dargestellt und diskutiert. In der Übung werden die Theorien und Methoden aus der Vorlesung vertieft und in Übungsaufgaben angewendet.

Learning Targets:

Die Studierenden

  • haben ein tiefes Verständnis für die Theorien und Modelle sowie der empirischen Arbeiten im Bereich der Marktmikrostruktur der Finanzmärkte.
  • haben die analytischen Fähigkeiten und verstehen die relevanten Methoden im Bereich ökonometrischer Erforschung der Marktmikrostruktur an Finanzmärkten

Outline:

1.     Introduction: Financial Markets and Market Structure

2.     Financial Market Equilibrium Theory and Asset Pricing Models

3.     Statistical Building Blocks and Econometric Basics

4.     Transaction and Trading Models

5.     Information-Based Models

6.     Inventory Models

7.     Limit Order Book Models

8.     Price Discovery and Liquidity

9.     Microstructure Noise and Volatility

10.  Current Developments

Literature:

de Jong, F. and B. Rindi (2009). The Microstructure of Financial Markets. Cambridge Books.

Hasbrouck, J. (2007). Empirical Market Microstructure. Oxford Press.

Lo, A.W. (2007). Continuous-Time Methods and Market Microstructure. Edward Elgar.

Harris, L. (2003). Trading & Exchanges: Market Microstructure for Practitioners. Oxford Press.

M. O’Hara (2000). Market Microstructure Theory. Blackwell Publishers.

Campbell, J. Y., A.W. Lo and A.C. MacKinlay (1996). The Econometrics of Financial Markets. Princeton University Press.

Methods of Assessment:

Abschließende gemeinsame Klausur über den Inhalt von Vorlesung und Übung.

Formalities:

Vorkenntnisse in Statistik und Ökonometrie sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung.

Materials:

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