Bayesian Learning in Financial Markets - Testing for the Relevance of Information Precision in Price Discovery
Preise auf Kapitalmärkten werden durch nicht-antizipierte Informationen getrieben. Eine zentrale Aussage Baysianischer Lernmodelle impliziert, dass die Stärke der Preisreaktion einerseits von der Höhe der nicht antizipierten Komponente abhängt, andererseits aber auch von der Präzision der Informationen bestimmt wird. Auf Basis von Hochfrequenzdaten untersuchen wir den Einfluß von Veröffentlichungen des US-Arbeitsmarktberichts auf den Preis des CBOT T-Bond Futures. Neben den Kernkennzahlen des US-Arbeitsmarktberichts berücksichtigen wir ergänzende Detailinformationen. Mit Hilfe dieser Zusatzinformationen konstruieren wir ein Maß für die Präzision der Kernkennzahlen, welches uns erlaubt, die Aussage Baysianischer Lernmodelle zu testen. Wir finden, dass die Preise des T-Bond Futures stärker auf präzisere Informationen reagieren. Dieses Ergebnis gilt insbesondere auch dann, wenn wir für asymmetrische Preisreaktionen bezüglich positiver bzw. negativer Informationen kontrollieren.
E44 - Financial Markets and the Macroeconomy ; G14 - Information and Market Efficiency; Event Studies ; Corporate finance and investment policy. Other aspects ; Management of financial services: stock exchange and bank management science (including saving banks) ; Money and Financial Markets. General Resources ; Individual Working Papers, Preprints ; USA