交易商和客户对欧洲公司债券的行为

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英文标题：
《The behavior of dealers and clients on the European corporate bond
  market: the case of Multi-Dealer-to-Client platforms》
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作者：
Jean-David Fermanian, Olivier Gu\\\'eant, Jiang Pu
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  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.
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中文摘要：
在过去20年中，大多数金融市场都经历了向电子化的演变。公司债券市场是最后一个遵循这条不可避免的道路的主要金融市场之一。传统上，公司债券市场以报价驱动（即交易商驱动）而非订单驱动，仍然主要以语音交易为主，但出现了许多电子平台。这些电子平台使得买方代理可以同时请求多个经销商报价，甚至可以直接与其他买方进行交易。本文中的研究基于一个大型专有报价请求数据库（RFQ），该数据库通过彭博固定收益交易（Bloomberg Fixed Income Trading）运营的多交易商对客户（MD2C）平台发送给欧洲公司债券的主要流动性提供者之一。我们的目标是（i）对这些平台上的RFQ流程以及由此产生的经销商之间的竞争进行建模，以及（ii）使用我们的模型，以便从RFQ数据库中隐含MD2C平台上经销商和客户的行为。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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PDF下载：
--> The_behavior_of_dealers_and_clients_on_the_European_corporate_bond_market:_the_c.pdf (392.37 KB)

2022-5-9 13:10:21 上传

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关键词：公司债券 交易商 公司债 fixed income Quantitative

欧洲企业债券市场上交易商和客户的行为：多交易商对客户平台的案例*Jean-David Fermanian+，Olivier Guéant，Jiang Pu在过去二十年中，大多数金融市场都经历了向电子化的演变。公司债券市场是最后一个遵循这条不可避免的道路的主要金融市场之一。传统上，公司债券市场以报价驱动（即交易商驱动）而非订单驱动，仍然主要以语音交易为主，但出现了许多电子平台。这些电子平台使得买方代理可以同时请求多个经销商报价，甚至可以直接与其他买方进行交易。本文中的研究基于一个大型的报价请求数据库（RFQ），该数据库通过彭博固定收益交易（Bloomberg Fixed Income Trading）运营的多交易商对客户（MD2C）平台发送给欧洲公司债券的主要流动性提供者之一。我们的目标是（i）对这些平台上的询价流程以及由此产生的经销商之间的竞争进行建模，以及（ii）使用我们的模型，以便从询价数据库中隐含MD2C平台上经销商和客户的行为。1简介多年来，公司债券在二级市场上的交易仅通过私下的电话谈判在柜台上进行。市场的组织结构相当于经典的报价驱动型，市场参与者分为两组：客户（买方），即资产管理公司、养老基金、保险公司、财富管理公司和对冲基金，他们称交易商（卖方）——主要是投资银行——为买卖债券。

在这种经济环境下，*这项研究是在法国巴黎银行（BNP Paribas）在欧洲金融研究所（Europlace Institute of Finance）支持下发起的研究项目“新一代Traitementspouter les données Lacanaires issues des activités de crédit”的支持下进行的。本文内容不以任何方式反映NP Parib as的实践。+ENSAE-CREST，法国马拉科夫塞德斯92245号皮埃尔·拉鲁斯大道3号ENSAE-CREST，法国马拉科夫塞德斯92245号皮埃尔·拉鲁斯大道3号。§LPMA，法国巴黎塞德斯13号法国大道75205号巴黎迪德罗大道。欧洲金融研究所，法国巴黎证券交易所28号，75002。在本文中，“公司债券”一词包括大多数由金融机构或其他公司发行的非政府债券。交易商充当做市商和流动性提供者，而客户则充当流动性接受者。市场还分为两个部分：经销商对客户（D2C）部分，即经销商和客户之间的交易，以及经销商间经纪人（IDB）部分。这种对公司债券市场的传统描述在很多方面仍然有效，但公司债券的交易方式正在不断演变。最近的发展至少有两个因素：技术创新和金融监管。金融市场的电子化极大地改变了大多数证券的交易方式，进而改变了大多数金融市场的组织。电子订单簿现在已经成为许多资产类别的标准：股票，但美国国债和外汇。尽管许多历史上由交易商驱动的市场最终采用了订单驱动的模式，但很难想象今天的公司债券会有类似的市场组织。债券和股票之间的一个主要区别在于异质性和流动性，而债券和股票之间的一个主要区别在于现金市场。

一家公司通常有一只股票，而同一家公司通常有几十只债券，对应于不同的到期日、不同的息票和不同的资历。一个自然的结论是，大多数公司债券都是非流动性的。证券工业和金融市场协会（SIFMA）确实估计（见[14]）股票的总市值是公司债券市值的两倍，但上市公司债券比上市股票多出六倍多，此外，全球平均每日公司债券交易量估计为179亿美元，而股票交易量估计为1129亿美元。更糟糕的是，MarketAxess Research（见[11]）估计，2012年，37000份跟踪合格债券中有38%没有交易，哪怕只有一次，而这37000份债券中只有1%每天交易。大多数公司债券缺乏标准化和流动性，再加上许多投资者的买入和持有策略，使得几乎不可能出现一种基于匹配的模型，其顺序与股票市场相似，但流动性最强的公司债券除外。尽管如此，电子化仍在发生，新的模式与股票市场不同。技术创新发生在D2C细分市场，该细分市场正以极快的速度“电子化”，而IDB细分市场的交易仍然几乎完全通过语音执行。出现了几种类型的平台。最重要、最成功的交易平台是多交易商对客户（MD2C）交易平台。此类MD2C平台的例子包括彭博固定收益交易（FIT）、Tradeweb和MarketAxess提出的平台。它们显然在电子交易领域占据主导地位。

有了这些平台，经销商和客户之间仍然存在区别，但客户可以同时向几个向平台发送报价请求的经销商发送报价请求。许多买家（尤其是小买家）使用的另一种D2C电子平台由可执行报价组成，但只适用于零星交易。单一经销商电子平台也出现了。在英国，这种转变发生在1997年，当时正是电视机的诞生。尽管IDB市场份额仍然很高，但多年来，IDB市场份额一直在下降。IDB部分不是本文的主题。他站出来更换电话。交叉系统和向所有中央限额指令簿（CLOB）提议的平台也存在。他们试图彻底改变提供流动性的交易商和接受流动性的客户之间的传统区别，但在实践中仍然被广泛使用。[11]中进行的一项有趣的研究表明，鉴于市场参与者对市场未来组织的不同观点，目前的市场结构远未稳定。如果人们普遍认为，随着MD2C RFQ平台在电子交易中占据最大份额，市场将在未来几年保持更大的驱动力，那么金融监管的演变将对市场结构和不同参与者的角色产生很大影响。很明显，巴塞尔协议III的资本要求阻止了投资银行持有大量存货。因此，他们作为经销商的传统角色可能会从做市商转变为仅仅提供市场准入。这可能会鼓励所有平台都参与进来，并让大型资产管理公司作为这些平台上的专家发挥新的作用。

除了巴塞尔协议III之外，关于MiFID 2的辩论也提出了公司债券交易前透明度的问题：欧洲的景观可能会改变，以适用新的规则。在本文中，我们关注市场的当前状态，以及占主导地位的MD2C平台（Bloomberg FIT），即买方根据特定债券向一批经销商发送报价。更准确地说，对于希望购买/出售给定债券的客户，该过程如下所示：1。客户连接到该平台，并看到经销商为确保安全而发布的报价和折扣价格。这些价格由经销商提供，与agiven参考尺寸的价格相对应。这些流式价格不是固定/约束价格。2.客户选择经销商（Bloomberg FIT上最多有6家经销商），并通过平台向这些经销商发送一份RFQTH，其中包含精确的数量（名义数量）和一方（“买入”订单或“卖出”订单）。3。被请求的经销商可以向客户回复交易价格（不一定是他/她所报的价格）。经销商知道客户的身份（与大多数围绕CLOB组织的系统的情况相反）和被请求经销商的数量（该请求的竞争程度）。然而，他们看不到其他经销商的价格。他们只在出价和出价时看到一个综合价格，基于一些最好的流式价格。对于彭博社来说，这些复合价格被称为CBBT出价和CBBT出价。4.客户逐步收到RFQ的回复。他/她可以随时与提出最佳价格或决定不交易的经销商进行交易。有时，客户发送RFQ时无意购买或出售债券，只是为了获取信息。5.

每个经销商（回答了价格的人）都知道是否达成了交易（与他/她，但也与另一个经销商达成了交易——而不知道该经销商的身份）。如果有交易发生，最好的经销商通常知道封面价格（如果有）。供应方和流动性提供者之间的请求过程电子化产生了大量数据。对于他们收到的每个询价单，经销商可以记录信息。因此，经销商现在以一种非常标准化的方式拥有与客户互动的完整历史，他们甚至不知道在参与RFQ流程时与竞争对手发生的交易。本文介绍的工作基于法国巴黎银行（BNP Paribas）——欧洲公司债券最重要的交易商之一——通过BloombergFIT收到的RFQ数据库。法国巴黎银行将在本文中被称为“参考交易商”，尽管它在市场中不起任何特定作用。我们获得的专有数据库代表了参考经销商近两年（2014-2015年）收到的RFQ的一小部分。对于每份询价单，我们观察其特征（日期、时间、客户的IDO、债券的Isin、买卖方、名义上的、要求的经销商数量等）、上下文信息（参考经销商提供和回复的价格、CBBT投标人和报价等），RFQ的结果（无论是否有交易，与参考交易商进行交易时的交易价格（如果有）等）。我们为RFQ过程建立了一个简约模型，在该模型中，与参考交易商竞争的交易商回答的（未观察到的）价格遵循未知分布，客户根据另一未知分布后的（未观察到的）保留值决定交易或不交易。

通过使用对数似然最大化技术，我们估计了经销商回答的报价和客户的保留值的分布。这些分布被参数化，以考虑可用信息。因此，我们解决了一些问题，比如经销商的行为对所需经销商数量的依赖性、名义上的依赖性等。同样，我们还分析了买方如何根据上下文行事。我们的工作有很多应用。对于经销商来说，竞争对手的行为是至关重要的。通过更好地模拟竞争对手的行为，经销商可以更好地分析/管理命中率，更好地估计以给定价格交易的概率。竞争也可以分析：回复RFQ的卖家的行为确实取决于竞争的程度，即请求的卖家数量。一个好的模型来估计客户对债券的保留价值对经销商来说也是关键：它是在询价过程中选择客户答案的最重要输入之一。我们的模型为做市商模型提供了非常通用的输入函数。简言之，做市商/交易商的目标是报价，以从这两种价格之间的差价中获利，同时降低价格变动对存货价值的风险。旧的市场营销模式包括Ho和Stoll[9,10]的模式。

最近，Avellaneda和Stoikov[1]（参见[6]关于最优报价的闭式表达式）提出了一个模型，可以应用于报价驱动的市场，如公司债券市场。然而，在实践中，[1]和[6]中使用的执行意图的表示形式是有问题的。Guéant和Lehalle[5]、[7]和[8]的附录中给出的更一般的模型超出了指数强度的情况，它们可能适合将本文的结果纳入动态做市商模型。在第2节中，我们描述了RFQ过程的模型。在第3节中，我们介绍了数据集的特性和估计方法。实证结果见第4.2节经销商报价和客户行为模型2。1变量说明我们在彭博FIT平台上描述了上述RFQ流程。现在，让我们具体说明我们为经销商和客户的行为提出的模型，以及相关的符号。请注意，在本文中，我们采用了所谓“参考交易商”的观点。特别是，我们提出了一个模型来理解其他经销商（竞争对手）和客户在参考经销商回复RFQ期间的行为。我们假设回答RFQ的参考经销商决策过程独立于其他经销商的报价过程。此外，我们假设客户的行为不取决于是否要求参考经销商。隐含地说，一些非理性的行为，比如那些“俘虏客户”会接受被引用人提出的任何报价，被认为是不存在的。让我们首先考虑与“购买”订单对应的RFQ i（由参考经销商回答）的情况。我们的模型工作如下：1。一名（潜在）客户已确定一种可能对其感兴趣的特定公司债券。

他/她看到交易商对该债券的报价，并认为值得发送（购买）询价单。我们以客户对本票价值的看法来表示。2.该客户向ni+1经销商发送RFQ–参考经销商加ni∈ {0，…，5}其他经销商——购买与特定金额现金（RFQ的名义金额）相对应的大量债券。每个经销商都会看到CBBT的出价和出价，这是基于经销商提供的价格的比较价格。除了参考模型之外，该模型最初是为股票市场做市而建立的，但它更适合于股票市场的做市。“买入”（即卖出）指令意味着客户发送购买（即卖出）债券的请求。然后，卖方回复报价，以出售（或购买）债券。客户可能认为该债券的价值在未来可能会增加，并且他/她希望将其卖出。或者，考虑到目前对该公司债券市场的评估，他可能认为买入并持有策略是可行的。经销商，其回复价格由Yi表示，每个经销商都可以向客户回复价格。在我们模型的第一个版本中，我们假设经销商总是回答，我们用Wk表示，即经销商k的回答（k=1，…，ni）。在第二个版本中，我们假设每个经销商可能回答或不回答，我们用Ak表示，i∈ {0，1}如果客户为本次交易选择了参考交易商（代表交易商k），则交易商k的答案出现。价格Yi和Wk，i具有约束力，即Yi（代表Wk，i）将是交易价格。3.我们假设，当且仅当经销商提出的价格低于Vi时，交易才会发生。因此，我们参考客户的保留价格或保留价值。