Three essays on the interrelationships among financial restatements, corporate governance, market microstructure and the firm's rate of return

The increase in the number of financial restatements in recent years has resulted in a significant decrease in the amount of market capitalization for restated companies. Prior literature did not differentiate between single and multiple restatements announcements. This research investigated the inter-relationships among multiple financial restatements, corporate governance, market microstructure and the firm’s rate of return in the form of three essays by differentiating between single and multiple restatement announcement companies. First essay examined the stock performance of companies announcing the financial restatement multiple times. The postulation is that prior research overestimates the abnormal return by not separating single restatement companies from multiple restatement companies. This study investigated how market penalizes the companies that announce restatement more than once. Differentiating the restatement announcement data based on number of restatement announcements, the results supported the non persistence hypothesis that the market has no memory and negative abnormal returns obtained after each of the restatement announcements are completely random. Second essay examined the multiple restatement announcements and its perceived resultant information asymmetry around the announcement day. This study examined the pattern of information asymmetry for these announcements in terms of whether the bid-ask spread widens around the announcement day. The empirical analysis supported the hypotheses that the spread does widen not only around the first restatement announcement day but around every subsequent announcement days as well. The third essay empirically examined the financial and corporate governance characteristics of single and multiple restatement announcements companies. The analysis showed that corporate governance variables influence the occurrence of multiple restatement announcements and can distinguish multiple restatements announcement companies from single restatement announcement companies.

Three Essays on the Interrelationships Among Financial Restatements, Corporate Governance, Market Microstructure and the Firm's Rate of Return

The increase in the number of financial restatements in recent years has resulted in a significant decrease in the amount of market capitalization for restated companies. Prior literature does not differentiate between single and multiple restatements announcements. This research investigates the inter-relationships among multiple financial restatements, corporate governance, market microstructure and the firm's rate of return in the form of three essays by differentiating between single and multiple restatement announcement companies. First essay examines the stock performance of companies announcing the financial restatement multiple times. The postulation is that prior research overestimates the abnormal return by not separating single restatement companies from multiple restatement companies. This study investigates how market penalizes the companies that announce restatement more than once. Differentiating the restatement announcement data based on number of restatement announcements, the results support for non persistence hypothesis that the market has no memory and negative abnormal returns obtained after each of the restatement announcements are completely random. Second essay examines the multiple restatement announcements and its perceived resultant information asymmetry around the announcement day. This study examines the pattern of information asymmetry for these announcements in terms of whether the bid-ask spread widens around the announcement day. The empirical analysis supports the hypotheses that the spread does widen not only around the first restatement announcement day but around every subsequent announcement days as well. The third essay empirically examines the financial and corporate governance characteristics of single and multiple restatement announcements companies. The analysis shows that corporate governance variables influence the occurrence of multiple restatement announcements and can distinguish multiple restatements announcement companies from single restatement announcement companies.

Mesure et Prévision de la Volatilité pour les Actifs Liquides

Le prix efficient est latent, il est contaminé par les frictions microstructurelles ou bruit. On explore la mesure et la prévision de la volatilité fondamentale en utilisant les données à haute fréquence. Dans le premier papier, en maintenant le cadre standard du modèle additif du bruit et le prix efficient, on montre qu’en utilisant le volume de transaction, les volumes d’achat et de vente, l’indicateur de la direction de transaction et la différence entre prix d’achat et prix de vente pour absorber le bruit, on améliore la précision des estimateurs de volatilité. Si le bruit n’est que partiellement absorbé, le bruit résiduel est plus proche d’un bruit blanc que le bruit original, ce qui diminue la misspécification des caractéristiques du bruit. Dans le deuxième papier, on part d’un fait empirique qu’on modélise par une forme linéaire de la variance du bruit microstructure en la volatilité fondamentale. Grâce à la représentation de la classe générale des modèles de volatilité stochastique, on explore la performance de prévision de différentes mesures de volatilité sous les hypothèses de notre modèle. Dans le troisième papier, on dérive de nouvelles mesures réalizées en utilisant les prix et les volumes d’achat et de vente. Comme alternative au modèle additif standard pour les prix contaminés avec le bruit microstructure, on fait des hypothèses sur la distribution du prix sans frictions qui est supposé borné par les prix de vente et d’achat.

Bootstrapping high frequency data

Nous développons dans cette thèse, des méthodes de bootstrap pour les données financières de hautes fréquences. Les deux premiers essais focalisent sur les méthodes de bootstrap appliquées à l’approche de "pré-moyennement" et robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. En se basant sur cette ap- proche d’estimation de la volatilité intégrée en présence d’erreurs de microstructure, nous développons plusieurs méthodes de bootstrap qui préservent la structure de dépendance et l’hétérogénéité dans la moyenne des données originelles. Le troisième essai développe une méthode de bootstrap sous l’hypothèse de Gaussianité locale des données financières de hautes fréquences. Le premier chapitre est intitulé: "Bootstrap inference for pre-averaged realized volatility based on non-overlapping returns". Nous proposons dans ce chapitre, des méthodes de bootstrap robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Particulièrement nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée utilisant des rendements "pré-moyennés" proposés par Podolskij et Vetter (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à hautes fréquences consécutifs qui ne se chevauchent pas. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. Le non-chevauchement des blocs fait que les rendements "pré-moyennés" sont asymptotiquement indépendants, mais possiblement hétéroscédastiques. Ce qui motive l’application du wild bootstrap dans ce contexte. Nous montrons la validité théorique du bootstrap pour construire des intervalles de type percentile et percentile-t. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap peut améliorer les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques, pourvu que le choix de la variable externe soit fait de façon appropriée. Nous illustrons ces méthodes en utilisant des données financières réelles. Le deuxième chapitre est intitulé : "Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise". Nous développons dans ce chapitre une méthode de bootstrap par bloc basée sur l’approche "pré-moyennement" de Jacod et al. (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à haute fréquences consécutifs qui se chevauchent. Le chevauchement des blocs induit une forte dépendance dans la structure des rendements "pré-moyennés". En effet les rendements "pré-moyennés" sont m-dépendant avec m qui croît à une vitesse plus faible que la taille d’échantillon n. Ceci motive l’application d’un bootstrap par bloc spécifique. Nous montrons que le bloc bootstrap suggéré par Bühlmann et Künsch (1995) n’est valide que lorsque la volatilité est constante. Ceci est dû à l’hétérogénéité dans la moyenne des rendements "pré-moyennés" au carré lorsque la volatilité est stochastique. Nous proposons donc une nouvelle procédure de bootstrap qui combine le wild bootstrap et le bootstrap par bloc, de telle sorte que la dépendance sérielle des rendements "pré-moyennés" est préservée à l’intérieur des blocs et la condition d’homogénéité nécessaire pour la validité du bootstrap est respectée. Sous des conditions de taille de bloc, nous montrons que cette méthode est convergente. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles. Le troisième chapitre est intitulé: "Bootstrapping realized covolatility measures under local Gaussianity assumption". Dans ce chapitre nous montrons, comment et dans quelle mesure on peut approximer les distributions des estimateurs de mesures de co-volatilité sous l’hypothèse de Gaussianité locale des rendements. En particulier nous proposons une nouvelle méthode de bootstrap sous ces hypothèses. Nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée et sur le beta réalisé. Nous montrons que la nouvelle méthode de bootstrap appliquée au beta réalisé était capable de répliquer les cummulants au deuxième ordre, tandis qu’il procurait une amélioration au troisième degré lorsqu’elle est appliquée à la volatilité réalisée. Ces résultats améliorent donc les résultats existants dans cette littérature, notamment ceux de Gonçalves et Meddahi (2009) et de Dovonon, Gonçalves et Meddahi (2013). Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques et les résultats de bootstrap existants. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles.

Market Transparency, Market Quality and Sunshine Trading

This paper analyzes the implications of pre-trade transpareny on market performance. We find that transparency increases the precision held by agents, however we show that this increase in precision may not be due to prices themselves. In competitive markets, transparency increases market liquidity and reduces price volatility, whereas these results may not hold under imperfect competition. More importantly, market depth and volatility might be positively related with proper priors. Moreover, we study the incentives for liquidity traders to engage in sunshine trading. We obtain that the choice of sunshine/dark trading for a noise trader is independent of his order size, being the traders with higher liquidity needs more interested in sunshine trading, as long as this practice is desirable. Key words: Market Microstructure, Transparency, Prior Information, Market Quality, Sunshine Trading

Microstructure of the Euro-area government bond market

This chapter highlights similarities and differences of equity and fixed- income markets and provides an overview of the characteristics of European government bond market trading and liquidity. Most existing studies focus on the U.S. market. This chapter presents the institutional details of the MTS market, which is the largest European electronic platform for trading government, quasi-government, asset- backed, and corporate fixed- income securities. It reviews the main features of high- frequency fixed- income data and the methods for measuring market liquidity. Finally, the chapter shows how liquidity differs across European countries, how liquidity varies with the structure of the market, and how liquidity has changed during the recent liquidity and sovereign crises.

The Brazilian foreign exchange market through the microstructure perspective

The objective of this study is to investigate whether the relationship between order ow and the spot exchange rate stems from the fact that the ow aggregates information on dispersed economic fundamentals in the economy. To perform this test, a database that includes all transactions of the commercial and nancial segments of the Brazilian primary foreign exchange market between January of 1999 and May of 2008 was used. We show that the order ow was partly responsible for variations in in ation expectations over the time period and that this relationship did not remain robust, drawing comparisons with other fundamentals such as GDP and Industrial Production.

The microstructure of the foreign exchange market:the determinants of bid-ask spreads in the foreign exchange market

The purpose of this thesis is to shed more light in the FX market microstructure by examining the determinants of bid-ask spread for three currencies pairs, the US dollar/Japanese yen, the British pound/US dollar and the Euro/US dollar in different time zones. I examine the commonality in liquidity with the elaboration of FX market microstructure variables in financial centres across the world (New York, London, Tokyo) based on the quotes of three exchange rate currency pairs over a ten-year period. I use GARCH (1,1) specifications, ICSS algorithm, and vector autoregression analysis to examine the effect of trading activity, exchange rate volatility and inventory holding costs on both quoted and relative spreads. ICSS algorithm results show that intraday spread series are much less volatile compared to the intraday exchange rate series as the number of change points obtained from ICSS algorithm is considerably lower. GARCH (1,1) estimation results of daily and intraday bid-ask spreads, show that the explanatory variables work better when I use higher frequency data (intraday results) however, their explanatory power is significantly lower compared to the results based on the daily sample. This suggests that although daily spreads and intraday spreads have some common determinants there are other factors that determine the behaviour of spreads at high frequencies. VAR results show that there are some differences in the behaviour of the variables at high frequencies compared to the results from the daily sample. A shock in the number of quote revisions has more effect on the spread when short term trading intervals are considered (intra-day) compared to its own shocks. When longer trading intervals are considered (daily) then the shocks in the spread have more effect on the future spread. In other words, trading activity is more informative about the future spread when intra-day trading is considered while past spread is more informative about the future spread when daily trading is considered

Exploring the predictive power of Google searches over the US stock market

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Finance from the NOVA – School of Business and Economics

Security prices and market transparency: the role of prior information

This paper analyzes the role of traders' priors (proper versus improper) on the implications of market transparency by comparing a pre-trade transparent market with an opaque market in a set-up based on Madhavan (1996). We show that prices may be more informative in the opaque market, regardless of how priors are modelled. In contrast, the comparison of market liquidity and volatility in the two market structures are affected by prior specification. Key words: Market microstructure, Transparency, Prior information

When do central banks prefer to intervene secretly?

Central banks often intervene secretly in the foreign exchange market. This secrecy seems to be at odds with the signalling channel. In this article we will analyse when a central bank intervening in the foreign exchange rate market purely through the signalling channel would prefer to act secretly or publicly. By using a microstructure model, we will show that the consistency of the intervention with fundamentals, the volume of noise trading, the weight given to the effectiveness of intervention and the degree of superior information held by the central bank will influence the decision to intervene secretly or publicly. Keywords: foreign exchange intervention, market microstructure. JEL Classifi…cation: D82, E58, F31, G14.

Market effects of foreign exchange coordinated intervention

In this article we develop a theoretical microstructure model of coordinated central bank intervention based on asymmetric information. We study the economic implications of coordination on some measures of market quality and show that the model predicts higher volatility and more significant exchange rate changes when central banks coordinate compared to when they intervene unilaterally. Both these predictions are in line with empirical evidence. Keywords: coordinated foreign exchange intervention, market microstructure. JEL Classification: D82, E58, F31, G14

Microstructure Order Flow: Statistical and Economic Evaluation of Nonlinear Forecasts

In this paper we propose a novel empirical extension of the standard market microstructure order flow model. The main idea is that heterogeneity of beliefs in the foreign exchange market can cause model instability and such instability has not been fully accounted for in the existing empirical literature. We investigate this issue using two di¤erent data sets and focusing on out- of-sample forecasts. Forecasting power is measured using standard statistical tests and, additionally, using an alternative approach based on measuring the economic value of forecasts after building a portfolio of assets. We nd there is a substantial economic value on conditioning on the proposed models.

Market versus limit orders in an imperfectly competitive security

This paper analyzes the choice between limit and market orders in animperfectly competitive noisy rational expectations economy. There is a uniqueinsider, who takes into account the effect their trading has on prices. If theinsider behaves as a price taker, she will choose market orders if her privateinformation is very precise and she will choose limit orders otherwise. On thecontrary, if the insider recognizes and exploits her ability to affect themarket price, her optimal choice is to place limit orders whatever the precisionof her private information.

Quantifying and modeling financial market fluctuations

Die Entstehung eines Marktpreises für einen Vermögenswert kann als Superposition der einzelnen Aktionen der Marktteilnehmer aufgefasst werden, die damit kumulativ Angebot und Nachfrage erzeugen. Dies ist in der statistischen Physik mit der Entstehung makroskopischer Eigenschaften vergleichbar, die von mikroskopischen Wechselwirkungen zwischen den beteiligten Systemkomponenten hervorgerufen werden. Die Verteilung der Preisänderungen an Finanzmärkten unterscheidet sich deutlich von einer Gaußverteilung. Dies führt zu empirischen Besonderheiten des Preisprozesses, zu denen neben dem Skalierungsverhalten nicht-triviale Korrelationsfunktionen und zeitlich gehäufte Volatilität zählen. In der vorliegenden Arbeit liegt der Fokus auf der Analyse von Finanzmarktzeitreihen und den darin enthaltenen Korrelationen. Es wird ein neues Verfahren zur Quantifizierung von Muster-basierten komplexen Korrelationen einer Zeitreihe entwickelt. Mit dieser Methodik werden signifikante Anzeichen dafür gefunden, dass sich typische Verhaltensmuster von Finanzmarktteilnehmern auf kurzen Zeitskalen manifestieren, dass also die Reaktion auf einen gegebenen Preisverlauf nicht rein zufällig ist, sondern vielmehr ähnliche Preisverläufe auch ähnliche Reaktionen hervorrufen. Ausgehend von der Untersuchung der komplexen Korrelationen in Finanzmarktzeitreihen wird die Frage behandelt, welche Eigenschaften sich beim Wechsel von einem positiven Trend zu einem negativen Trend verändern. Eine empirische Quantifizierung mittels Reskalierung liefert das Resultat, dass unabhängig von der betrachteten Zeitskala neue Preisextrema mit einem Anstieg des Transaktionsvolumens und einer Reduktion der Zeitintervalle zwischen Transaktionen einhergehen. Diese Abhängigkeiten weisen Charakteristika auf, die man auch in anderen komplexen Systemen in der Natur und speziell in physikalischen Systemen vorfindet. Über 9 Größenordnungen in der Zeit sind diese Eigenschaften auch unabhängig vom analysierten Markt - Trends, die nur für Sekunden bestehen, zeigen die gleiche Charakteristik wie Trends auf Zeitskalen von Monaten. Dies eröffnet die Möglichkeit, mehr über Finanzmarktblasen und deren Zusammenbrüche zu lernen, da Trends auf kleinen Zeitskalen viel häufiger auftreten. Zusätzlich wird eine Monte Carlo-basierte Simulation des Finanzmarktes analysiert und erweitert, um die empirischen Eigenschaften zu reproduzieren und Einblicke in deren Ursachen zu erhalten, die zum einen in der Finanzmarktmikrostruktur und andererseits in der Risikoaversion der Handelsteilnehmer zu suchen sind. Für die rechenzeitintensiven Verfahren kann mittels Parallelisierung auf einer Graphikkartenarchitektur eine deutliche Rechenzeitreduktion erreicht werden. Um das weite Spektrum an Einsatzbereichen von Graphikkarten zu aufzuzeigen, wird auch ein Standardmodell der statistischen Physik - das Ising-Modell - auf die Graphikkarte mit signifikanten Laufzeitvorteilen portiert. Teilresultate der Arbeit sind publiziert in [PGPS07, PPS08, Pre11, PVPS09b, PVPS09a, PS09, PS10a, SBF+10, BVP10, Pre10, PS10b, PSS10, SBF+11, PB10].