Essays on liquidity in financial markets

Abstract

This dissertation is a collection of essays on liquidity in financial markets. As there are multiple facets of liquidity, I address this issue within three essays. The first essay entitled “Mispricing in the odd lots market in Brazil”, and coauthored with professors Marcelo S. Perlin and Marcelo B. Righi, has been accepted for publication in the North American Journal of Economics and Finance (2018 JCR Impact Factor: 1.119, Qualis A2). We show that a peculiarity in the Brazilian financial market may harm investors depending on the platform on which they choose to negotiate. Investors pay higher prices for the same financial contract (i.e., shares of a company) if they trade at the odd lots market. This market is restricted to agents who trade between 1 and 99 shares of a company and, consequently, presents lower liquidity when compared to the round lots market. Using trade data we show that this mispricing is related to market returns, implied volatility and spreads. A trading strategy which takes advantage of the mispricing yields higher returns than our benchmark. Our results may be used both for regulators to rethink the objective of an odd lots market and for traders who seek to take advantage of this mispricing. The second paper, entitled “Liquidity, implied volatility and tail risk: a comparison of liquidity measures” is coauthored with professor Marcelo B. Righi and has been accepted for publication in the International Review of Financial Analysis (2018 JCR Impact Factor: 1.693, Qualis A1). In this study, we present a comparison of liquidity variables in two empirical exercises using up to eight traditional liquidity measures and two new proposed variables in a sample of NYSE-listed stocks. The proposed proxies are based on semi-deviations of assets’ returns. The first empirical exercise analyzes the relationship between liquidity and implied volatility, showing that increases in implied volatility increases illiquidity. Using a decomposition of the squared VIX, we show that both conditional variance and variance premium components affect liquidity. Our second empirical study investigates the relationship between common factors in liquidity and tail risk. Common factors increase individual stocks’ Value-at-Risk and Expected Shortfall, although the effect is not significant for market risk. In both applications, most of the studied proxies present results aligned with the body of literature. The third paper is “Does algorithmic trading harm liquidity? Evidence from Brazil”, coauthored with professor Marcelo S. Perlin. The paper was submitted to the North American Journal of Economics and Finance (2018 JCR Impact Factor: 1.119, Qualis A2). The paper provides first evidence of algorithmic trading (AT) reducing liquidity in the Brazilian equities market. Our results are contrary to the majority of work, which has found a positive relationship between AT and liquidity. Using the adoption of a new data center for the B3 exchange as an exogenous shock, we report evidence that AT increases realized spreads in both firm fixed-effects and vector autoregression estimates for 26 stocks between 2017 and 2018 using high-frequency data. We also provide evidence that AT increases commonality in liquidity, evidencing correlated transactions between automated traders.

Esta tese é uma coleção de ensaios sobre liquidez nos mercados financeiros. Uma vez que há múltiplas facetas sobre o conceito de liquidez, o tema é investigado através de três artigos. O ensaio intitulado “Mispricing in the odd lots market in Brazil”, escrito em coautoria com os professores Marcelo S. Perlin e Marcelo B. Righi, foi aceito para publicação na revista North American Journal of Economics and Finance (Fator de Impacto JCR 2018: 1.119, Qualis A2). No artigo, nós mostramos que uma especificidade no mercado financeiro brasileiro pode prejudicar investidores dependendo da plataforma que eles escolhem negociar. Investidores pagam preços mais altos para o mesmo contrato financeiro (ações de uma companhia) quando negociados no mercado fracionário. Este mercado é restrito a investidores que negociam entre 1 e 99 ações de uma empresa, consequentemente apresentando menor liquidez que o mercado tradicional (lote padrão). Usando dados de negociação, nós mostramos que este erro de precificação entre os dois mercados está relacionado com retornos do mercado, volatilidade implícita e spreads. Uma estratégia de negociação que se aproveita deste mecanismo gera retornos maiores do que o benchmark utilizado. Os resultados deste estudo podem ser usados tanto para reguladores repensarem o objetivo e a estrutura do mercado fracionário, bem como para traders que buscam aproveitar este erro de precificação. O segundo manuscrito é intitulado “Liquidity, implied volatility and tail risk: a comparison of liquidity measures”, tendo sido realizado em coautoria com o professor Marcelo B. Righi. O artigo foi aceito para publicação no International Review of Financial Analysis (Fator de Impacto JCR 2018: 1.693, Qualis A1). Nós apresentamos uma comparação de diversas variáveis em dois exercícios empíricos usando até oito proxies tradicionais para liquidez e duas proxies propostas com base nos semi-desvios dos retornos em uma amostra de ações listadas na NYSE. O primeiro exercício empírico analisa a relação entre liquidez e volatilidade implícita. Nós evidenciamos que aumentos na volatilidade implícita aumentam a illiquidez. Usando a decomposição do quadrado do VIX nós mostramos que tanto a variância condicional quanto o prêmio pela variância afetam a liquidez. No nosso segundo estudo empírico, nós investigamos a relação entre fatores comuns na liquidez e o risco de cauda. Fatores comuns na liquidez aumentam o risco de cauda individual quando medidos pelo Value-at-Risk e pela Expected Shortfall, ainda que o efeito não seja significativo para o risco de mercado. Em ambas as aplicações, a maior parte das proxies apresenta resultados alinhados com a literatura. O terceiro artigo é intitulado “Does algorithmic trading harm liquidity? Evidence from Brazil”. O paper foi submetido ao North American Journal of Economics and Finance (Fator de Impacto JCR 2018: 1.119, Qualis A2). O trabalho apresenta evidências sobre o efeito negativo de algorithmic traders (AT) sobre a liquidez de ações do mercado brasileiro. Os resultados são contrários a maioria dos trabalhos na área. Usando a data de início das operações de um novo datacenter da B3 como um choque exógeno, nós mostramos que AT aumenta spreads no mercado através de estimativas por efeitos fixos e vetores autorregressivos. A amostra é composta por 26 ações durante os anos de 2017 e 2018. Nós também evidenciamos o aumento da comunalidade na liquidez com o aumento da atividade de AT.