Pricing of illiquid bonds
Oceňování nelikvidních dluhopisů
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/210035Identifikátory
SIS: 269607
Kolekce
- Kvalifikační práce [12352]
Autor
Vedoucí práce
Konzultant práce
Večeř, Jan
Oponent práce
Týbl, Ondřej
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Finanční a pojistná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
11. 6. 2026
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Nelikvidní dluhopisy|Likvidní premium|CIR model|Štatistické učeníKlíčová slova (anglicky)
Illiquid bonds|Liquidity premium|CIR model|Statistical learningTato diplomová práce se zabývá oceňováním korporátních dluhopisů se zvláštním důrazem na roli likvidity v jejich ocenění. Likvidita je nejprve chápána jako binární a následně jako ternární proměnná a je definována pomocí kombinace velikosti emise, úvěrového ratingu a krátkodobé volatility výnosů. Oceňovací aparát sestává ze tří modelů: stochastického modelu Coxova-Ingersoll- ova-Rossova typu, klasické lineární regrese použité jako benchmark a modelu gradient boosted rozhodovací stromů. Tyto modely jsou nejprve teoreticky popsány a následně testovány ve dvou různých nastaveních. První nastavení představuje scénář, ve kterém se neuvažuje žádná likvid- itní úprava. V tomto případě jsou modely testovány jak na likvidních, tak na nelikvidních dluhopisech. Ve druhém scénáři jsou modely upraveny o likviditní prémii. Všechny modely a obě nastavení jsou testovány na souboru korporátních dluhopisů finančního sektoru v Severní Americe v období 2022-2023. 1
The master thesis investigates the pricing of corporate bonds with a particular focus on the role of liquidity in bond valuation. Liquidity is treated as binary, and later as ternary variable, defined using a combination of issuance size, credit rating and short term yield volatility. The valuation toolbox consists of three models. The Cox-Ingresoll-Ross model, a classical linear regression as benchmark and gradient boosted decision trees model. The models are firstly theoretically described and then tested in two settings. The first setting is a scenario where no liquidity adjustment is assumed. In this scenario the models are tested on liquid as well as illiquid bonds. In the second scenario, the models are adjusted for liquidity premium. All models and scenarios are tested on a dataset of North American financial sector corporate bonds over the period 2022-2023. 1
