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Abstract in German:
Die Modellierung und Erklärung von Aktienmärkten stand schon immer im Mittelpunkt der finanzwissenschaftlichen Forschung. Allerdings deckt die wissenschaftliche Debatte die mikrostrukturellen Veränderungen des Aktienhandels der letzten Jahrzehnte nur unzureichend ab, weil der Einfluss der Automatisierung ausgeblendet wird. Die Automatisierung des Aktienhandels wirkt aber sowohl auf die Mikrostruktur als auch auf den Preisbildungsprozess einer Börse: Neue Marktteilnehmerstrukturen und Bewertungsmethoden sowie sinkende Transaktionskosten und Marktzugangsbarrieren verändern die Informationsverarbeitung durch den Markt. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz, die Adaptive Fraktale Markthypothese (AFMH), vorgeschlagen, der die mikrostrukturellen Aspekte des Aktienmarktes in den Vordergrund stellt. Die AFMH fußt auf der Fraktalen Markthypothese (FMH) von Peters (1994) und Ansätzen der Soziobiologie. Dabei bietet die FMH eine ganzheitliche Herangehensweise zur Erklärung der Aktienmärkte und liefert die Effizienzkriterien für Marktstabilität. Die Erweiterung der FMH um soziobiologische Aspekte des Wettbewerbs unter Markteilnehmern ermöglicht die Definition stabilitätseingrenzender Faktoren innerhalb der AFMH. Anschließend wird auf Basis der AFMH ein Marktmodell entwickelt, das den Vergleich der Märkte mit unterschiedlichen Automatisierungsstufen der Mikrostruktur erlaubt. Die mit Hilfe dieses Modells durchgeführte theoretische Untersuchung des Einflusses der Automatisierung auf die Preisbildung zeigt sowohl positive als auch schädliche Folgen für die Marktstabilität. Einerseits führt die Automatisierung des Aktienhandels zur effizienteren Verarbeitung quantitativer Informationen. Andererseits weisen Aktienmärkte mit automatisierter Mikrostruktur Effizienzeinschränkungen auf: Das Risiko des Marktversagens steigt. Trotz mikrostruktureller Vorteile der Automatisierung des Aktienhandels ergeben sich daher Nachteile für die effiziente Erfüllung volkswirtschaftlicher Funktionen der Aktienmärkte.
Abstract in English:
The modeling and explanation of stock markets have always been in the focus of financial science research. However, the scientific debate does not adequately cover the microstructural changes in stock trading over the last few decades because the influence of automation is neglected. The automation of stock trading affects the microstructure as well as the pricing process of an exchange: new market participant structures and valuation methods, as well as declining transaction costs and market access barriers change the information processing through the market. This thesis proposes a new approach, Adaptive Fractal Market Hypothesis (AFMH), which focuses on the microstructural aspects of the stock market. The AFMH is based on the Fractal Market Hypothesis (FMH) of Peters (1994) and on approaches of sociobiology. Thereby the FMH offers a holistic approach to the stock markets and provides efficiency criteria for market stability. The extension of the FMH to sociobiological aspects of competition among market participants allows to define stability-limiting factors within the AFMH. On the basis of the AFMH, a market model, which allows the comparison of markets with different automation stages of the microstructure, is subsequently developed. The theoretical study of the impact of automation on the price formation based on this model shows both positive and adverse effects on market stability. On the one hand, automation of stock trading leads to more efficient processing of quantitative information. On the other hand, equity markets with automated microstructures show inefficiencies: the risk of market failure increases. Therefore, despite micro-structural advantages of automation of stock trading, disadvantages for the efficient fulfilment of economic functions of the stock markets arise.