Three essays on herding and strategic usage of information in financial markets

This thesis comprises of three essays that investigate herding behavior and information in financial markets. The first essay tests the theoretical information cascading model of Avery and Zemsky (1998). Using daily trade and quote data, we test specifically whether institutional investors trade together and whether correlation in trading has an impact on future prices. We find variables proxying for information asymmetry to positively predict increased levels of institutional herding at high frequencies and that herding decreases monotonically with the estimation horizon. There is evidence that days with high levels of herding are subsequently followed by price reversals but these are limited to those stocks where market makers are unlikely to adjust prices quickly believing trading is informative, consistent with the theoretical models of information cascades. In the second essay, we document significant variation in the quality of firms going public within an IPO wave. In the early stages of an IPO wave, when initial returns and IPO demand are high, the average quality of IPO stock is lower compared to the firms going public in the late stage of an IPO wave. Despite the poorer long-term performance of early movers, analysts affiliated with the underwriters provide disproportionately more positive recommendations to early movers than to late movers. The bias of affiliated analysts suggests that underwriters are less selective about the firms they take public when the market for IPOs is strong. In the third essay, we develop a new class of asset pricing models that combines the conditional dynamic correlation and equicorrelation (DCC/DECO) in the framework of the Gaussian Copula. We apply this new proposed technique to investigate the dynamics of herding behavior and stock returns. Empirically we find that (1) herding behavior is contagious; (2) herding contagion is negatively related to the stock return comovement; and (3) herding is significantly positivelCette thèse composée de trois essais va consacrer sur l'acte collectif et l'influence de l'information dans le marché financier. Le premier essai s'applique sur la théorie informatique de Feuilles de style en cascade d'Avery et Zemsky (1998). En utilisant le chiffre de commerce quotidien et quota data, nous verrons comment les investisseurs entrent dans le marché en même temps et comment cette tendance a une influence sur le futur prix. Nous trouvons ici une variation de la théorie de l'information asymétrie pour prédire la relation entre la haute fréquence et l'augmentation d'acte collectif. C'est évident que la haute fréquentation monte la valeur, mais ce cas n'est valable que pour les jours où les spécialistes n'interviennent pas à ajuster le prix, en croyant que le marché sera enfin informé, selon la théorie informatique de Feuille de style en cascade. Dans le deuxième essai, nous étudions la valeur de bourse pendant une marée d'IPO. Pendant la première période, quand les bourses d'IPO sont abondantes, leurs valeurs sont souvent inférieures à celles qui vont venir après. Malgré une capacité de régularisation à long terme du marché, les spécialistes de l'investissement ont tendance de donner des recommandations plus positives aux premières bourses d'une marée d'IPO que les dernières. Cette surestimation par les analystes a moins de influence sur le public quand le marché d'IPO est fort. Dans le troisième essai, nous développons un nouveau modèle du prix en liant les conditions dynamiques Correlation/Equicorrelation(DCC/DECO) dans le cadre de Guassian Copula. Nous utilisons cette nouvelle méthode pour étudier le côté dynamique de l'acte collectif et du mouvement de bourse. Nous pouvons pouver que :(1) l'acte collectif est sous l'influence ; (2) l'acte sous influence crée un effet négatif avec le mouvement de bourse ; (3) l'acte de collectif a une relation positive avec le mouvement de bourse. Nous trouvons au