[논문 리뷰] The behavior of dealers and clients on the European corporate bond market: the case of Multi-Dealer-to-Client platforms

Jean‐David Fermanian, Olivier Guéant외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 11. 24.

Digital Platforms and Economics인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 블룸버그의 MD2C 플랫폼에서 확보한 요청가격(RFQ)에 대한 기밀 데이터셋을 사용하여 유럽 기업 채권 시장에서의 고객 및 딜러 행동을 모델링한다. 비대칭 지수 포워드 분포를 사용한 부분 참여 모델과 함께, 딜러의 견적은 비대칭 지수 포워드 분포로, 고객의 예상 가격은 정규 분포로 모델링하며, 이는 고위험 채권(하이유이드/서브오르디네이티드)일수록 고객의 가격 요구 수준이 높고 딜러의 할인 폭이 더 크며, 대규모 노테리얼 RFQ는 포트폴리오 헤징과 전략적 고객 관계로 인해 더 경쟁적인 가격을 유도한다는 것을 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 다중 딜러-고객(MD2C) 플랫폼에서의 RFQ 과정을 모델링하고, 딜러와 고객의 전략적 행동을 이해한다.
• 비정형 RFQ 데이터로부터 암묵적인 고객 예상 가격과 딜러 견적 전략을 추론한다.
• 시장 구조, 리스크 특성, 거래 규모가 전자 채권 플랫폼에서의 가격 책정과 경쟁에 미치는 영향을 분석한다.
• 요청한 딜러 수가 견적의 공격성과 응답 확률에 어떤 영향을 미치는지 평가한다.
• 응답 없음 현상과 RFQ에서의 부분 참여를 고려한 현실적인 모델링 프레임워크를 개발한다.

제안 방법

• 고객의 예상 가격은 정규 분포로, 딜러의 견적은 비대칭 지수 포워드 분포로 모델링한다.
• 딜러가 RFQ에 응답하지 않을 수 있는 응답 없음 현상을 반영하기 위해 '부분 참여' 모델을 도입한다.
• 블룸버그의 MD2C 플랫폼에서 확보한 대규모 기밀 RFQ 데이터셋을 이용해 최대우도 기반으로 모델 파라미터를 추정한다.
• 채권 유형(하이유이드, 서브오르디네이티드), 노테리얼 규모, 거래 방향(매수/매도) 등의 공변량을 포함하여 가격에 미치는 영향을 평가한다.
• 요청한 딜러 수(n_i)에 따라 경쟁 강도를 측정하기 위해 히트 비율과 견적의 공격성 지표를 사용한다.
• 모델의 타당성과 현실성을 검증하기 위해 부분 참여 모델을 전 참여 기준 모델과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고위험 채권(하이유이드, 서브오르디네이티드)을 중심으로, 고객의 예상 가격과 딜러의 견적이 다양한 기업 채권 유형에서 어떻게 달라지는가?
• RQ2 요청한 딜러 수(n_i)가 증가할수록 견적의 공격성과 응답 확률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 거래 규모(노테리얼)가 고객과 딜러의 가격 책정 행동에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 파산 확률과 회수율 불확실성 등의 리스크 특성이 견적과 예상 가격의 동적 변화에 어느 정도 기여하는가?
• RQ5 응답 없음 현상은 MD2C 플랫폼에서 관찰되는 견적 분포와 경쟁 구조에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 매수 RFQ에서 하이유이드 채권에 대해 고객은 CBBT 비드-미드 할인의 0.710배를 요구하며, 딜러는 0.379배 낮은 견적을 제시함으로써 고객의 리스크 회피 성향이 높음을 시사한다.
• 매도 RFQ에서는 고객이 CBBT 비드-미드 프리미엄의 0.673배를 요구하고, 딜러는 0.267배 높은 견적을 제시함으로써 리스크 인식의 비대칭성이 드러난다.
• 서브오르디네이티드 채권의 경우도 유사한 리스크 기반 가격 조정이 이루어지며, 딜러와 고객 모두 파산 시 회수율 불확실성으로 인해 견적을 조정한다.
• 대규모 노테리얼 RFQ는 딜러의 재고 헤징과 전략적 고객 관계로 인해 더 공격적인 가격 책정을 유도한다.
• 소규모 노테리얼 RFQ에서는 양측 모두 견적의 유연성이 증가하며, 거래 빈도를 높이고 검색 비용을 줄이기 위한 전략적 고려로 보인다.
• 요청한 딜러 수(n_i)가 증가할수록 견적의 공격성이 증가하고 히트 비율은 감소함으로써, 활성 딜러 간의 경쟁이 심화됨을 확인한다.