Martín Donate, Daniel
Ferreruela Garcés, Sandra (dir.)
Universidad de Zaragoza,
2025
Resumen: High Frequency Market Microstructure: Market Quality, Informed Trading and the Limit Order Book" se centra en el análisis profundo de la microestructura del mercado financiero desde la perspectiva del datos de alta frecuencia (HF), utilizando para ello datos detallados y métodos econométricos avanzados. El estudio se contextualiza específicamente en el mercado español, durante un periodo crítico marcado por la crisis del COVID-19, lo que permite explorar en detalle el efecto de medidas regulatorias como la prohibición temporal de ventas en corto.
La motivación principal de esta investigación reside en la necesidad de entender el impacto de diferentes estrategias de trading, especialmente del trading informado y algorítmico, en aspectos cruciales de la calidad del mercado, como la volatilidad, la liquidez y la eficiencia en la formación de precios. Durante eventos de alta incertidumbre, como la crisis sanitaria mencionada, la vulnerabilidad de los mercados financieros quedó en evidencia, destacando la importancia de comprender cómo se incorporan nuevas informaciones en estos entornos altamente automatizados.
La tesis se estructura en tres capítulos principales, cada uno abordando diferentes facetas de la microestructura del mercado. El primer capítulo se enfoca en la evaluación del impacto que tuvo la prohibición de ventas en corto durante la crisis del COVID-19 sobre la calidad del mercado español. Utilizando técnicas estadísticas y econométtricas con datos de alta frecuencia, transacción a transacción y con los cambios completos del libro de òrdenes limitadas, el estudio revela que, si bien dicha prohibición pudo reducir parcialmente la volatilidad intradiaria (en contraste con otros mercados), también deterioró significativamente otros aspectos clave, tales como la liquidez y la eficiencia de precios. Además, se constató una reducción notable en la actividad algorítmica y de alta frecuencia durante el periodo de restricción, efectos negativos que se disiparon tras la finalización de la prohibición.
El segundo capítulo profundiza en el análisis del trading informado, evaluando su influencia en la distribución de creencias dentro del libro de órdenes limitadas (LOB) y su impacto en la volatilidad del mercado. Mediante modelos de causalidad de Granger y técnicas de Vector Autorregresivo (VAR), se demuestra que el trading informado juega un papel esencial en la formación del consenso de mercado, especialmente evidente en acciones de gran capitalización. Este consenso, reflejado a través del "Slope" del LOB, resultó ser un indicador aún más preciso de la volatilidad futura que medidas tradicionales como el VPIN (Volume-Synchronized Probability of Informed Trading).
Finalmente, el tercer capítulo introduce una aproximación metodológica innovadora mediante el uso de modelos de espacio de estados para descomponer la pendiente del LOB en componentes permanentes y transitorios. El componente permanente, asociado con información fundamental y eficiente, mostró un efecto estabilizador sobre los precios y una mejora en la liquidez general del mercado. En contraste, el componente transitorio, ligado al trading algorítmico no informado, se asoció a incrementos en volatilidad y reducción en la profundidad del mercado. Esta distinción entre componentes permite una comprensión más precisa y matizada de cómo las diferentes formas de trading afectan la calidad y estabilidad del mercado.
La tesis doctoral contribuye significativamente al entendimiento actual de la microestructura del mercado en contextos altamente automatizados y volátiles. Los resultados obtenidos destacan la importancia crítica del trading informado en la formación eficiente de precios y sugieren que las medidas regulatorias restrictivas, aunque puedan tener efectos benéficos temporales sobre la volatilidad, pueden generar simultáneamente costos significativos en términos de liquidez y eficiencia general del mercado. Las implicaciones prácticas y teóricas de esta investigación proporcionan valiosos elementos para diseñar políticas regulatorias más informadas y efectivas, capaces de preservar la estabilidad y calidad de los mercados financieros contemporáneos.
Resumen (otro idioma):
La motivación principal de esta investigación reside en la necesidad de entender el impacto de diferentes estrategias de trading, especialmente del trading informado y algorítmico, en aspectos cruciales de la calidad del mercado, como la volatilidad, la liquidez y la eficiencia en la formación de precios. Durante eventos de alta incertidumbre, como la crisis sanitaria mencionada, la vulnerabilidad de los mercados financieros quedó en evidencia, destacando la importancia de comprender cómo se incorporan nuevas informaciones en estos entornos altamente automatizados.
La tesis se estructura en tres capítulos principales, cada uno abordando diferentes facetas de la microestructura del mercado. El primer capítulo se enfoca en la evaluación del impacto que tuvo la prohibición de ventas en corto durante la crisis del COVID-19 sobre la calidad del mercado español. Utilizando técnicas estadísticas y econométtricas con datos de alta frecuencia, transacción a transacción y con los cambios completos del libro de òrdenes limitadas, el estudio revela que, si bien dicha prohibición pudo reducir parcialmente la volatilidad intradiaria (en contraste con otros mercados), también deterioró significativamente otros aspectos clave, tales como la liquidez y la eficiencia de precios. Además, se constató una reducción notable en la actividad algorítmica y de alta frecuencia durante el periodo de restricción, efectos negativos que se disiparon tras la finalización de la prohibición.
El segundo capítulo profundiza en el análisis del trading informado, evaluando su influencia en la distribución de creencias dentro del libro de órdenes limitadas (LOB) y su impacto en la volatilidad del mercado. Mediante modelos de causalidad de Granger y técnicas de Vector Autorregresivo (VAR), se demuestra que el trading informado juega un papel esencial en la formación del consenso de mercado, especialmente evidente en acciones de gran capitalización. Este consenso, reflejado a través del "Slope" del LOB, resultó ser un indicador aún más preciso de la volatilidad futura que medidas tradicionales como el VPIN (Volume-Synchronized Probability of Informed Trading).
Finalmente, el tercer capítulo introduce una aproximación metodológica innovadora mediante el uso de modelos de espacio de estados para descomponer la pendiente del LOB en componentes permanentes y transitorios. El componente permanente, asociado con información fundamental y eficiente, mostró un efecto estabilizador sobre los precios y una mejora en la liquidez general del mercado. En contraste, el componente transitorio, ligado al trading algorítmico no informado, se asoció a incrementos en volatilidad y reducción en la profundidad del mercado. Esta distinción entre componentes permite una comprensión más precisa y matizada de cómo las diferentes formas de trading afectan la calidad y estabilidad del mercado.
La tesis doctoral contribuye significativamente al entendimiento actual de la microestructura del mercado en contextos altamente automatizados y volátiles. Los resultados obtenidos destacan la importancia crítica del trading informado en la formación eficiente de precios y sugieren que las medidas regulatorias restrictivas, aunque puedan tener efectos benéficos temporales sobre la volatilidad, pueden generar simultáneamente costos significativos en términos de liquidez y eficiencia general del mercado. Las implicaciones prácticas y teóricas de esta investigación proporcionan valiosos elementos para diseñar políticas regulatorias más informadas y efectivas, capaces de preservar la estabilidad y calidad de los mercados financieros contemporáneos.
Resumen (otro idioma):
Pal. clave: estructura de mercado ; modelos econométricos ; sector de finanzas y seguros ; gestión financiera
Titulación: Programa de Doctorado en Contabilidad y Finanzas
Plan(es): Plan 499
Área de conocimiento: Ciencias Sociales y jurídicas
Nota: Presentado: 21 05 2025
Nota: Tesis-Univ. Zaragoza, , 2025
Aportación del TFG/M a la Sostenibilidad: Garantizar una educación de calidad inclusiva y equitativa, y promover las oportunidades de aprendizaje permanente para todos. Fomentar el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo, y el trabajo decente para todos.
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Registro creado el 2025-07-10, última modificación el 2025-07-10
