@techreport{Hautsch2004Bayesian,
abstract = {An important claim of Bayesian learning and a standard assumption in price discovery models is that the strength of the price impact of unanticipated information depends on the precision of the news. In this paper, we test for this assumption by analyzing intra-day price responses of CBOT T-bond futures to U.S. employment announcements. By employing additional detail information besides the widely used headline figures, we extract release-specific precision measures which allow to test for the claim of Bayesian updating. We find that the price impact of more precise information is significantly stronger. The results remain stable even after controlling for an asymmetric price response to 'good' and 'bad' news. --  -- Preise auf Kapitalm\"{a}rkten werden durch nicht-antizipierte Informationen getrieben. Eine zentrale Aussage Baysianischer Lernmodelle impliziert, dass die St\"{a}rke der Preisreaktion einerseits von der H\"{o}he der nicht antizipierten Komponente abh\"{a}ngt, andererseits aber auch von der Pr\"{a}zision der Informationen bestimmt wird. Auf Basis von Hochfrequenzdaten untersuchen wir den Einfluss von Ver\"{o}ffentlichungen des US-Arbeitsmarktberichts auf den Preis des CBOT T-Bond Futures. Neben den Kernkennzahlen des US-Arbeitsmarktberichts ber\"{u}cksichtigen wir erg\"{a}nzende Detailinformationen. Mit Hilfe dieser Zusatzinformationen konstruieren wir ein Ma\ss{} f\"{u}r die Pr\"{a}zision der Kernkennzahlen, welches uns erlaubt, die Aussage Baysianischer Lernmodelle zu testen. Wir finden, dass die Preise des T-Bond Futures st\"{a}rker auf pr\"{a}zisere Informationen reagieren. Dieses Ergebnis gilt insbesondere auch dann, wenn wir f\"{u}r asymmetrische Preisreaktionen bez\"{u}glich positiver bzw. negativer Informationen kontrollieren.},
address = {Cologne},
author = {Nikolaus Hautsch and Dieter Hess},
copyright = {http://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungen},
keywords = {E44; G14; 330; Bayesian learning; information precision; macroeconomic announcements; asymmetric price response; financial markets; high-frequency data},
language = {eng},
number = {04-10},
publisher = {Centre for Financial Research},
title = {Bayesian learning in financial markets: Testing for the relevance of information precision in price discovery},
type = {CFR Working Paper},
url = {http://hdl.handle.net/10419/57739},
year = {2004}
}
