“How can advanced business analytics applied to high-frequency and cross-sectional bond market data improve predictive models for the pricing and issuance timing of corporate debt securities in public capital markets?

Abstract

Los emisores corporativos y los intermediarios de los mercados de deuda suelen enfrentarse a la pregunta: ¿cuándo emitir nuevos bonos? (es decir, en momentos de diferenciales favorables y alta demanda). Aunque las empresas se basan en indicadores macroeconómicos y en los diferenciales de crédito generales, rara vez aprovechan las ricas señales de microestructura disponibles en los mercados de bonos modernos. Mientras tanto, la creciente disponibilidad de datos a través de plataformas como Bloomberg y RFQ sugiere que existe un potencial predictivo aún no explotado. Esta propuesta busca cerrar esa brecha mediante la integración de analítica empresarial avanzada y datos de microestructura de mercado, con el fin de ayudar a las empresas a elegir el momento y el precio óptimos para la emisión de deuda.

Corporate borrowers and debt capital markets intermediaries often confront the question: when to issue new bonds (i.e. at favorable spreads and demand). While firms rely on macro indicators and broad credit spreads, they seldom exploit the rich microstructure signals available in modern bond markets. Meanwhile, the increasing data availability via Bloomberg and RFQ platforms suggests there is untapped predictive potential. This proposal aims to close that gap by integrating business analytics and microstructure data to help firms time and price debt issuance more optimally.