Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Bidding models for bond market auctions
KTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI), Matematik (Inst.), Matematisk statistik.
2019 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (masterexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)Alternativ titel
Budgivningsmodeller förauktioner på obligationsmarknaden (Svenska)
Abstract [en]

In this study, we explore models for optimal bidding in auctions on the bond market using data gathered from the Bloomberg Fixed Income Trading platform and MIFID II reporting. We define models that aim to fulfill two purposes. The first is to hit the best competitor price, such that a dealer can win the trade with the lowest possible margin. This model should also take into account the phenomenon of the Winner's Curse, which states that the winner of a common value auction tends to be the bidder who overestimated the value. We want to avoid this since setting a too aggressive bid could be unprofitable even when the dealer wins. The second aim is to define a model that estimates a quote that allows the dealer to win a certain target ratio of trades. We define three novel models for these purposes that are based on the best competitor prices for each trade, modeled by a Skew Exponential Power distribution. Further, we define a proxy for the Winner's Curse, represented by the distance of the estimated price from a reference price for the trade calculated by Bloomberg which is available when the request for quote (RFQ) arrives. Relevant covariates for the trades are also included in the models to increase the specificity for each trade. The novel models are compared to a linear regression and a random forest regression method using the same covariates.

When trying to hit the best competitor price, the regression models have approximately equal performance to the expected price method defined in the study. However, when incorporating the Winner's Curse proxy, our Winner's Curse adjusted models are able to reduce the effect of the Winner's Curse as we define it, which the regression methods cannot. The results of the models for hitting a target ratio show that the actual hit ratio falls within an interval of 5% of the desired target ratio when running the model on the test data. The inclusion of covariates in the models does not impact the results as much as expected, but still provide improvements with respect to some measures. In summary, the novel methods show promise as a first step towards building algorithmic trading for bonds, but more research is needed and should incorporate more of the growing data set of RFQs and MIFID II recorded transaction prices.

Abstract [sv]

I denna studie utforskar vi modeller för optimal budgivning för auktioner på obligationsmarknaden med hjälp av data som samlats in från plattformen Bloomberg Fixed Income Trading och MIFID II-rapportering. Vi definierar modeller som ämnar att uppfylla två syften. Det första är att träffa det bästa konkurrentpriset så att en handlare kan vinna auktionen med minsta möjliga marginal. Denna modell bör också ta hänsyn till fenomenet Winner's Curse, som innebär att vinnaren av en så kallad common value auction tenderar att vara den budgivare som överskattat värdet. Vi vill undvika detta eftersom det kan vara olönsamt att skicka ett alltför aggressivt bud även om handlaren vinner. Det andra syftet är att definiera en modell som uppskattar ett pris som gör det möjligt för handlaren att vinna en viss andel av sina obligationsaffärer. Vi definierar tre nya modeller för dessa ändamål som bygger på de bästa konkurrentpriserna för varje transaktion vi har data på. Dessa modelleras av en Skew Exponential Power-fördelning. Vidare definierar vi en variabel som indirekt mäter fenomenet Winner's Curse, representerad av budprisets avstånd från ett referenspris för transaktionen beräknad av Bloomberg som är tillgänglig när en request for quote (RFQ) anländer. Relevanta kovariat för transaktionen implementeras också i modellerna för att öka specificiteten för varje transaktion. De nya modellerna jämförs med en linjärregression och en random forest-regression som använder samma kovariat.

När målet är att träffa det bästa konkurrentpriset ger regressionsmodellerna ungefär samma resultat som expected price-modellen som definieras i denna studie. När man däremot integrerar effekten av Winner's Curse med den definierade indirekta variablen kan vår Winner's Curse-justerade modell minska effekten av Winner's Curse, vilket regressionsmetoderna inte kan. Resultaten av modellerna som ämnar vinna en förbestämd andel av transaktionerna visar att den faktiska andelen transaktioner som man vinner faller inom ett intervall på 5% kring den önskade andelen när modellen körs på testdata. Att inkludera kovariat i modellerna påverkar inte resultaten till den grad som uppskattades, men ger mindre förbättringar med avseende på vissa mättal. Sammanfattningsvis visar de nya metoderna potential som ett första steg mot att bygga algoritmisk handel för obligationer, men mer forskning behövs och bör utnyttja mer av den växande datamängden av RFQs och MIFID II-rapporterade transaktionspriser.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2019.
Serie
TRITA-SCI-GRU ; 2019:101
Nyckelord [en]
Auction, winner's curse, request for quote, RFQ, statistics, applied mathematics, financial mathematics, bond, e-auction, fixed income, skew exponential power, mifid II, pricing
Nyckelord [sv]
Budgivning, winner's curse, request for quote, RFQ, statistik, tillämpad matematik, finansiell matematik, obligation, e-auktion, fixed income, skew exponential power, mifid II, prissättning
Nationell ämneskategori
Sannolikhetsteori och statistik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-252346OAI: oai:DiVA.org:kth-252346DiVA, id: diva2:1319939
Externt samarbete
SEB
Ämne / kurs
Finansiell matematik
Utbildningsprogram
Teknologie masterexamen - Tillämpad matematik och beräkningsmatematik
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2019-06-04 Skapad: 2019-06-03 Senast uppdaterad: 2019-06-25Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(1002 kB)42 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT03.pdfFilstorlek 1002 kBChecksumma SHA-512
87bef6efeea66e29b587eee2ee325aaa1bee78cd4139acb4ad1924b976e45f727b792c659a80e38f7b92b629f71f1910694e2058e3e30e64ed4fc41ec6e4da0b
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Matematisk statistik
Sannolikhetsteori och statistik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 51 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 394 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf