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Enregistrement W2883505815 · doi:10.1093/ajae/aaz001

Price Discovery in Agricultural Futures Markets: Should We Look beyond the Best Bid‐Ask Spread?

2019· article· en· W2883505815 sur OpenAlexafffund
Mehdi Arzandeh, Julieta Frank

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Agricultural Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensUniversity of ManitobaLakehead University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPrice discoveryFutures contractAsk priceAsset (computer security)Order (exchange)Financial economicsEconomicsBusinessFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Price discovery is the incorporation of information to prices through the actions of traders. Previous studies in financial markets have found evidence that informed traders may submit limit orders instead of market orders as part of their trading strategies. If so, the steps of limit order book (LOB) beyond the best bid and best ask spread (BAS) may contain valuable information and contribute to price discovery of the underlying asset. This is the first attempt to examine the informativeness of the LOB beyond the BAS for agricultural commodities. We reconstruct the LOB using market depth data and use three information share approaches to test to what extent the steps of LOB beyond the BAS contribute to price discovery. This is done for five major agricultural commodities, namely live cattle, lean hogs, corn, wheat, and soybeans, as well as the E‐mini Standard and Poor's 500 Index (S&P 500) futures contracts. The results show that the steps of the LOB beyond the BAS contribute by over 27% to price discovery of futures contracts. Across agricultural commodities, the steps of the LOB beyond the BAS have more information for grains than meats. Moreover, beyond the BAS, the steps closer to the top of the book contain more information for livestock and E‐mini S&P 500. For grains, the steps farther from the BAS are as informative as the steps closer to the BAS. These findings suggest that informed traders in futures electronic markets actively use limit orders with price steps beyond the BAS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,013
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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