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Information Flow in Capital Markets - Novel empirical evidence on information processing in financial markets and the role of behavioral biases

Schreiber, Nicolas Stefan (2022):
Information Flow in Capital Markets - Novel empirical evidence on information processing in financial markets and the role of behavioral biases. (Publisher's Version)
Darmstadt, Technische Universität,
DOI: 10.26083/tuprints-00021372,
[Ph.D. Thesis]

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Item Type: Ph.D. Thesis
Status: Publisher's Version
Title: Information Flow in Capital Markets - Novel empirical evidence on information processing in financial markets and the role of behavioral biases
Language: English
Abstract:

Since the start of the 21st century, the world has seen a significant proliferation of openly available information. While drastic increases in the availability of information have been observed in all areas of everyday life, they are particularly pronounced in financial markets. In parallel, technological evolution and novel methods of data analysis have significantly altered how information is analyzed and incorporated by investors. Despite its merits for market efficiency and price discovery, this development entails a significant risk of increased information asymmetries due to a higher disparity between sophisticated investors who are able to make use of such technology and those investors who are not. Research has further shown that investors, when provided with too much information at once, are not able to fully comprehend and incorporate all information leading to irrational investment behavior. It is hence of particular importance to fully understand how information is provided, processed, and incorporated in financial markets. While there already exists a growing literature on biased decision-making and information processing in financial markets, research gaps remain. Questions that are, so far, still unanswered in most contexts are, for example: Does the increasing access to information enable sophisticated institutional investors to correctly assess and seize behavioral biases of executives? Are retail investors able to correctly interpret (and potentially devalue) information signals provided by irrational executives? How do investors behave in times of crises and concomitant information overload? Do investors also incorporate the informational quality of public disclosures (and not only its information content) when assessing a firm’s prospects and risks? Do executives anticipate these market reactions and potentially strategically manipulate information signals to provoke market reactions for the firm’s or their own benefit? By conducting four disjunct empirical research studies of which each constitutes one chapter of this dissertation, I hope to close some of these research gaps. More precisely, in the first two chapters, I shed light on whether and how investors react to information signals provided by overconfident executives (Chapter 2) and how information of such executives is perceived in times of crises (Chapter 3). These studies are then further complemented by an analysis of how investors in particularly emotionally charged stocks react to different events in times of particularly high information overflow (e.g., during a crisis) in Chapter 4. Finally, an analysis of whether investors also incorporate measures of informational quality and not only the information itself in their investment decisions and whether executives anticipate and strategically manage investor reactions to certain disclosures concludes in Chapter 5.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Die Verfügbarkeit von Daten aller Art hat seit Beginn des 21. Jahrhunderts exponentiell zugenommen. Diskussionen um die Relevanz und Auswertung von Daten haben dabei mittlerweile eine derartige Omnipräsenz in Wirtschaft und Industrie erreicht, dass Experten schon von einem anbrechenden Datenzeitalter (in manchen Zusammenhängen auch Informationszeitalter) sprechen. Während eine stetig zunehmende Verfügbarkeit von Informationen aller Art in allen Bereichen des täglichen Lebens zu beobachten ist, ist diese auf den Finanzmärkten besonders stark ausgeprägt. Währenddessen hat sich die Art und Weise, wie Informationen von Investoren analysiert und verarbeitet werden durch technologischen Fortschritt sowie neuartige Methoden zur Datenanalyse signifikant verändert. Obwohl eine schnellere Auswertung von Informationen oft auch mit einer effizienteren Preisgestaltung und damit einer höheren Effizienz von Aktienmärkten einhergeht, bringt diese Entwicklung auch die Gefahr größerer Informationsasymmetrien mit sich. Dies ist insbesondere dadurch bedingt, dass Unterschiede zwischen erfahrenen Investor*innen, die in der Lage sind, sich das vielfältige Angebot an fortgeschrittenen Datenanalysemethoden und –technologien zu Nutze zu machen, und solchen, die dies nicht sind, größer werden. Vorangegangene wissenschaftliche Untersuchungen zeigen zudem, dass Investor*innen dazu neigen, irrationale Anlageentscheidungen zu treffen, wenn sie zu viele Informationen auf einmal erhalten (im Folgenden: „information overflow“). Daher ist es von besonderer Bedeutung, genau zu verstehen, wie Informationen auf Finanzmärkten bereitgestellt sowie in Investitionsentscheidungen berücksichtigt und verarbeitet werden. Zwar gibt es bereits eine Vielzahl an wissenschaftlichen Arbeiten, die den Einfluss von irrationaler Entscheidungsfindung und Informationsverarbeitung auf Finanzmärkte untersuchen, doch bestehen diesbezüglich weiterhin Forschungslücken. Fragen, die sich in diesem Zusammenhang immer noch stellen, sind zum Beispiel: Ermöglicht der zunehmende Zugang zu Finanzinformationen institutionellen Investor*innen eine bessere Einschätzung der Konsequenzen von möglichen Verhaltensfehlern und irrationalen Entscheidungsfindungsprozessen von Vorständ*innen? Sind Anleger*innen in der Lage, Informationssignale von irrationalen und/oder irrational handelnden Vorständ*innen richtig zu interpretieren (und diese entsprechend in ihrer Entscheidungsfindung weniger stark zu gewichten)? Wie verhalten sich Investor*innen in Krisenzeiten und einem potenziell damit einhergehenden „information overflow“? Berücksichtigen Investor*innen bei der Beurteilung des Risikos eines Unternehmens neben dem Informationsgehalt selbst auch die Qualität in Jahresabschlüssen bereitgestellter Informationen? Beziehen Vorständ*innen derartige Marktreaktionen in ihre Entscheidungen mit ein und manipulieren gegebenenfalls sogar strategisch Informationssignale, um Marktreaktionen zum eigenen Vorteil oder zum Vorteil des Unternehmens zu provozieren? Durch die Durchführung von vier eigenständigen empirischen Forschungsstudien, die jeweils ein Kapitel dieser Dissertation bilden, hoffe ich, einige dieser Forschungslücken zu schließen. In den ersten beiden Kapiteln untersuche ich dabei, ob und wie Anleger*innen auf Informationssignale von übermäßig selbstbewussten (im Folgenden: overconfident bzw. Overconfidence) Vorständ*innen reagieren (Kapitel 2) und wie die in Krisenzeiten getroffenen Entscheidungen solcher Vorständ*innen von Investor*innen wahrgenommen werden (Kapitel 3). Ergänzt werden diese Untersuchungen in Kapitel 4 durch eine Analyse, wie Aktionär*innen besonders emotional aufgeladener Aktien in Zeiten eines besonders hohen Informationsangebots (z.B. während Krisen) auf verschiedene Ereignisse reagieren. Abschließend wird in Kapitel 5 untersucht, ob Investor*innen auch die Informationsqualität und nicht nur den Informationsgehalt selbst in ihre Anlageentscheidungen miteinbeziehen. Außerdem untersuche ich in diesem Kapitel, ob Vorständ*innen Reaktionen von Investor*innen auf bestimmte besonders Risiko-orientierte Veröffentlichungen antizipieren und strategisch steuern.

German
Place of Publication: Darmstadt
Collation: XIX, 168 Seiten
Classification DDC: 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Divisions: 01 Department of Law and Economics > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Corporate finance
Date Deposited: 23 May 2022 13:04
Last Modified: 04 Aug 2022 12:58
DOI: 10.26083/tuprints-00021372
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-213728
Referees: Schiereck, Prof. Dr. Dirk ; Schweizer, Prof. Dr. Denis
Date of oral examination: 28 March 2022
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/21372
PPN: 495533629
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