Estimating the gains from trade in limit-order markets, The Journal of Finance 61
Notice bibliographique
Résumé
We present a method to estimate the gains from trade in limit-order markets and pro-vide empirical evidence that the limit-order market is a good market design. Using observations on order submissions and execution and cancellation histories, we esti-mate both the distribution of traders ’ unobserved valuations for the stock and latent trader arrival rates. We use the resulting estimates to compute the current gains from trade, the gains from trade in a perfectly liquid market, and the gains from trade with a monopoly liquidity supplier. The current gains are 90 % of the maximum gains and 150 % of the monopolist gains. THE MAJORITY OF THE WORLD’S STOCK EXCHANGES operate some form of a limit-order market. A feature of good market design is that traders realize most of the potential gains from trade. We develop a method for identifying and estimating the gains from trade in a limit-order market and apply our method to a sample from a particular limit-order market, the Vancouver Stock Exchange (VSE). We find that gains from trade in the VSE are approximately 90 % of the gains from trade in a perfectly liquid market and approximately 50 % more than gains from trade in a market in which liquidity is supplied by a profit-maximizing monopolist. Our results therefore provide new empirical evidence that the limit-order market is a good market design. A large number of experimental studies document that the gains from trade in a double auction are close to the maximum gains from trade. See, for ex-ample, Cason and Friedman (1996) or the survey by Holt (1995). Similarly, our empirical results show that the limit-order market—a market design similar to ∗Hollifield and Miller are from Carnegie Mellon University, Sanda s is from the University of
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».