[論文レビュー] The behavior of dealers and clients on the European corporate bond market: the case of Multi-Dealer-to-Client platforms

Jean‐David Fermanian, Olivier Guéant+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2015

Digital Platforms and Economics被引用数 5

ひとこと要約

この論文は、ブルームバーグのMD2Cプラットフォームから得た依頼価格照会（RFQ）の独自データセットを用いて、ヨーロッパの企業債市場におけるクライアントおよびディーラーの行動をモデル化する。歪んだ指数パワー分布を用いた部分参加モデルを導入し、ディーラーの見積もり価格とクライアントの予備価格をそれぞれモデル化することで、リスクの高い債券（ハイイールド／劣後）ではクライアントの価格要求が高まり、ディーラーの割引幅も拡大することが明らかになった。一方、大きなノーティシャル（名目額）のRFQでは、ポートフォリオヘッジや戦略的クライアント関係の影響で、より競争的な価格が提示される。

ABSTRACT

For the last two decades, most financial markets have undergone an evolution toward electronification. The market for corporate bonds is one of the last major financial markets to follow this unavoidable path. Traditionally quote-driven i.e., dealer-driven) rather than order-driven, the market for corporate bonds is still mainly dominated by voice trading, but a lot of electronic platforms have emerged. These electronic platforms make it possible for buy-side agents to simultaneously request several dealers for quotes, or even directly trade with other buy-siders. The research presented in this article is based on a large proprietary database of requests for quotes (RFQ) sent, through the multi-dealer-to-client (MD2C) platform operated by Bloomberg Fixed Income Trading, to one of the major liquidity providers in European corporate bonds. Our goal is (i) to model the RFQ process on these platforms and the resulting competition between dealers, and (ii) to use our model in order to implicit from the RFQ database the behavior of both dealers and clients on MD2C platforms.

研究の動機と目的

• マルチディーラー・トゥ・クライアント（MD2C）プラットフォームにおけるRFQプロセスをモデル化し、ディーラーおよびクライアントの戦略的行動を理解すること。
• 非構造化RFQデータから、暗黙のクライアント予備価格とディーラー見積もり戦略を推定すること。
• マーケット構造、リスク特性、取引サイズが電子債券プラットフォーム上の価格形成と競争に与える影響を分析すること。
• 要求されたディーラー数が見積もりの攻撃性と応答確率に与える影響を評価すること。
• 応答なし効果とRFQにおける部分参加を考慮した現実的で妥当なモデルフレームワークを構築すること。

提案手法

• クライアントの予備価格を正規分布で、ディーラーの見積もり価格を歪んだ指数パワー分布でモデル化する。
• ディーラーがRFQに応答しない「応答なし効果」を考慮するため、部分参加モデルを導入する。
• ブルームバーグのMD2Cプラットフォームから得た大規模な独自RFQデータセットを用いて、最尤法でモデルパラメータを推定する。
• 債券タイプ（ハイイールド、劣後）、ノーティシャルサイズ、取引方向（購入／売却）などの共変量を組み込み、それらが価格に与える影響を評価する。
• 要求されたディーラー数（n_i）の異なる値における競争の強度を示す指標として、ヒットレートと見積もりの攻撃性を用いる。
• 部分参加モデルを完全参加のベンチマークと比較することで、妥当性と現実性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハイイールドおよび劣後債など、異なる種類の企業債において、クライアントの予備価格とディーラーの見積もり価格はどのように変化するか？
• RQ2 要求されたディーラー数（n_i）を増加させると、見積もりの攻撃性と応答確率にどのような影響があるか？
• RQ3 取引サイズ（ノーティシャル）は、クライアントおよびディーラーの価格形成行動にどのように影響するか？
• RQ4 デフォルト確率やリカバリー率の不確実性といったリスク特性が、見積もりおよび予備価格の動態にどの程度影響を与えるか？
• RQ5 応答なし効果は、MD2Cプラットフォームにおける観察された見積もり分布と競争にどのように影響を及ぼすか？

主な発見

• ハイイールド債の購入RFQでは、クライアントはCBBTのBid-to-Midディスcountの0.710倍を要求するが、ディーラーは0.379倍低く提示するため、クライアントのリスク回避傾向が顕著である。
• 売却RFQでは、クライアントはCBBTのBid-to-Midプレミアムの0.673倍を要求し、ディーラーは0.267倍高く提示するため、リスク認識に非対称性が見られる。
• 劣後債に対しても同様のリスクベースの価格調整が見られ、デフォルト時のリカバリー率の不確実性がクライアントおよびディーラーの見積もり調整要因となっている。
• 大きなノーティシャルRFQでは、ディーラーの在庫ヘッジや戦略的クライアント関係の影響で、より攻撃的な価格提示がなされる。
• 小さなノーティシャルRFQでは、両者から見積もりの柔軟性が高まり、取引頻度の向上と検索コストの低減を目的としたものとみられる。
• 要求されたディーラー数（n_i）が増加するにつれ、見積もりの攻撃性が上昇し、ヒットレートが低下する。これは、アクティブなディーラー間の競争が強化されていることを裏付けている。