Models for Bundle Trading in Financial Markets

Bundle trading is a new trend in financial markets that allows traders to submit consolidated orders to sell and buy packages of assets. We propose a new formulation for portfolio bundle trading that extends the previous models of the literature through a more detailed representation of portfolios and the formulation of new bidding requirements. We also present post-optimality tie-breaking procedures intended to discriminate equivalent orders on the basis of their submission times. Numerical results evaluate the "bundle" effect as well as the bidding flexibility and the computational complexity of our formulation. Une nouvelle tendance dans les marchés financiers consiste à transiger des valeurs financières sous forme d'ordres composites d'achat et de vente. Nous proposons une nouvelle formulation basée sur les ordres composites du problème d'allocation de valeurs financières. Notre modèle, comparativement à ceux de la littérature, permet une représentation plus détaillée des portefeuilles financiers et la formulation de nouvelles contraintes transactionnelles. Nous présentons en outre une procédure de discrimination d'ordres équivalents sur la base de leur temps de soumission. Les résultats numériques de notre étude permettent d'évaluer empiriquement l'effet « ordres composites », ainsi que la flexibilité et la complexité numérique de notre formulation.Auction Design, Financial Markets, Bundle Trading, Discrimination Procedures, Mécanisme d'enchères, marchés financiers, ordres composites, procédures de discrimination

Modèles et algorithmes pour les enchères combinatoires

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Analysis of algorithms for online uni-directional conversion problems

In an online uni-directional conversion problem, an online player wants to convert an asset $D$ to a desired asset $Y$. The objective of the player is to obtain the maximum amount of the desired asset. Competitive analysis is used as a tool for the design, and analysis of online algorithms for conversion problems. Although widely used, competitive analysis has its own set of drawbacks when the applicability of online algorithms in real world is considered. In this work, we investigate online uni- directional conversion problems with the objective to suggest measures for improving the applicability of online conversion algorithms in real world. First, we study competitive ratio as a coherent measure of risk and conclude that as it satisfies all the desirable axioms of coherence, competitive ratio can be used in practice. Secondly, we evaluate a selected set of online algorithms on real world as well bootstrap data to highlight the gap between theoretically guaranteed and experimentally achieved competitive ratio. The third aspect of the study deals with generating synthetic data that truly represents all possible scenarios such as market crashes. We suggest the use of Extreme Value Theory (EVT) approach. Using EVT approach, we generate synthetic data and execute a selected set of non-preemptive uni-directional online algorithms on it. The fourth contribution of the thesis includes the design and analysis of risk-aware reservation price algorithms for conversion problems. The proposed algorithms are flexible to accommodate the risk level of the online player whereas guaranteeing a bounded worst case competitive ratio as well. We evaluate our algorithms using the competitive analysis approach as well as testing the algorithms on the real world data. The results will help to improve the applicability of online conversion algorithms in real world. We conclude the work by discussing a number of open questions that will provide new directions for future research.In einem Online-uni-directional-conversion-Problem, möchte ein Online-Spieler ein Asset $D$ in ein gewünschtes Asset $Y$ konvertieren. Das Ziel des Spielers ist es, den maximalen Wert des gewünschten Assets zu erhalten. Die competitive analysis wird als Hilfsmittel verwendet, um Online-Algorithmen für Conversion-Probleme zu entwerfen und zu analysieren. Obwohl die competitve analysis weit verbreitet ist, besitzt sie mehrere Nachteile wenn ihre Anwendbarkeit auf Online-Algorithmen in der realen Welt betrachtet wird. In dieser Arbeit werden wir online Uni-directional-conversion-Probleme betrachten, mit dem Ziel, Kennzahlen zu erarbeiten, um die Anwendbarkeit von Online-Conversion-Algorithmen in der realen Welt zu verbessern. In einem ersten Schritt untersuchen wir die competitive ratio als kohärentes Risikomaß und schließen, wenn es alle notwendigen Kohärenzaxiome erfüllt wurden, dass die competitive ratio in der Praxis eingesetzt werden kann. In einem zweiten Schritt evaluieren wir eine ausgewählte Menge an Online-Algorithmen in der realen Welt. Außerdem werden die Daten gebootstrapped, um den Unterschied zwischen der theoretisch garantierten und empirisch erreichten competitive ratio. Der dritte Aspekt dieser Arbeit betrachtet das Generieren von synthetischen Daten, welche alle möglichen Szenarien, wie beispielsweise einen Marktcrash, repräsentieren. Wir empfehlen dafür den Einsatz der Extreme-Value-Theorie (EVT). Mit der EVT generieren wir synthetische Daten und führen eine ausgewählte Menge an nicht-präemptiven Uni-directionalen-Online-Algorithmen über diesen aus. Der vierte Beitrag dieser Arbeit beinhaltet das Design und die Analyse von risk-aware Reservationspreis-Algorithmen für Conversion-Probleme. Die vorgeschlagenen Algorithmen können das Risikoniveau des Online-Spielers aufnehmen und garantieren eine begrenzte Worst-Case-Competitive-Ratio. Wir evaluieren unsere Algorithmen mit Hilfe des competitive-analysis-Ansatzes sowie dem Testen der Algorithmen auf realen Daten. Die Resultate werden in Form von Forschungsarbeiten präsentiert und helfen, die Anwendbarkeit von Online-Conversion-Algorithmen in der realen Welt zu verbessern. Wir schließen die Arbeit mit einer Diskussion über eine Reihe offener Fragen, welche neue Forschungsrichtungen für die Zukunft eröffnen

Analysis of algorithms for online uni-directional conversion problems

In an online uni-directional conversion problem, an online player wants to convert an asset $D$ to a desired asset $Y$. The objective of the player is to obtain the maximum amount of the desired asset. Competitive analysis is used as a tool for the design, and analysis of online algorithms for conversion problems. Although widely used, competitive analysis has its own set of drawbacks when the applicability of online algorithms in real world is considered. In this work, we investigate online uni- directional conversion problems with the objective to suggest measures for improving the applicability of online conversion algorithms in real world. First, we study competitive ratio as a coherent measure of risk and conclude that as it satisfies all the desirable axioms of coherence, competitive ratio can be used in practice. Secondly, we evaluate a selected set of online algorithms on real world as well bootstrap data to highlight the gap between theoretically guaranteed and experimentally achieved competitive ratio. The third aspect of the study deals with generating synthetic data that truly represents all possible scenarios such as market crashes. We suggest the use of Extreme Value Theory (EVT) approach. Using EVT approach, we generate synthetic data and execute a selected set of non-preemptive uni-directional online algorithms on it. The fourth contribution of the thesis includes the design and analysis of risk-aware reservation price algorithms for conversion problems. The proposed algorithms are flexible to accommodate the risk level of the online player whereas guaranteeing a bounded worst case competitive ratio as well. We evaluate our algorithms using the competitive analysis approach as well as testing the algorithms on the real world data. The results will help to improve the applicability of online conversion algorithms in real world. We conclude the work by discussing a number of open questions that will provide new directions for future research.In einem Online-uni-directional-conversion-Problem, möchte ein Online-Spieler ein Asset $D$ in ein gewünschtes Asset $Y$ konvertieren. Das Ziel des Spielers ist es, den maximalen Wert des gewünschten Assets zu erhalten. Die competitive analysis wird als Hilfsmittel verwendet, um Online-Algorithmen für Conversion-Probleme zu entwerfen und zu analysieren. Obwohl die competitve analysis weit verbreitet ist, besitzt sie mehrere Nachteile wenn ihre Anwendbarkeit auf Online-Algorithmen in der realen Welt betrachtet wird. In dieser Arbeit werden wir online Uni-directional-conversion-Probleme betrachten, mit dem Ziel, Kennzahlen zu erarbeiten, um die Anwendbarkeit von Online-Conversion-Algorithmen in der realen Welt zu verbessern. In einem ersten Schritt untersuchen wir die competitive ratio als kohärentes Risikomaß und schließen, wenn es alle notwendigen Kohärenzaxiome erfüllt wurden, dass die competitive ratio in der Praxis eingesetzt werden kann. In einem zweiten Schritt evaluieren wir eine ausgewählte Menge an Online-Algorithmen in der realen Welt. Außerdem werden die Daten gebootstrapped, um den Unterschied zwischen der theoretisch garantierten und empirisch erreichten competitive ratio. Der dritte Aspekt dieser Arbeit betrachtet das Generieren von synthetischen Daten, welche alle möglichen Szenarien, wie beispielsweise einen Marktcrash, repräsentieren. Wir empfehlen dafür den Einsatz der Extreme-Value-Theorie (EVT). Mit der EVT generieren wir synthetische Daten und führen eine ausgewählte Menge an nicht-präemptiven Uni-directionalen-Online-Algorithmen über diesen aus. Der vierte Beitrag dieser Arbeit beinhaltet das Design und die Analyse von risk-aware Reservationspreis-Algorithmen für Conversion-Probleme. Die vorgeschlagenen Algorithmen können das Risikoniveau des Online-Spielers aufnehmen und garantieren eine begrenzte Worst-Case-Competitive-Ratio. Wir evaluieren unsere Algorithmen mit Hilfe des competitive-analysis-Ansatzes sowie dem Testen der Algorithmen auf realen Daten. Die Resultate werden in Form von Forschungsarbeiten präsentiert und helfen, die Anwendbarkeit von Online-Conversion-Algorithmen in der realen Welt zu verbessern. Wir schließen die Arbeit mit einer Diskussion über eine Reihe offener Fragen, welche neue Forschungsrichtungen für die Zukunft eröffnen

Evaluating e-business models for the UK and Malaysian companies.

Despite the benefits offered by e-business, there is a lack of indication that its functionality is being widely harnessed in practice. Research evidence suggests that the fear of lagging behind in adopting the technology (Internet) has rushed many firms to blindly engage in e-business initiatives without deriving much benefit. In addition, firms are facing technical, managerial, and cultural issues while adopting e-business strategies in business, which has resulted in failing to appreciate its potential benefits. In addition, most of the research on e-business depends heavily on qualitative methods such as case studies and anecdotes suggesting a weak connection between theory and measures. This thesis is inspired by the perceived lack of theory and empirical data to guide and characterise the internet-based initiatives and gauge the scale of their impact on firm performance. It seeks to better understand and utilise the factors that contribute to the success of e-business implementation. Building upon e-business literature, an E-Business Capability (EBC) framework is developed. A questionnaire is designed and data from 143 UK and 208 Malaysian firms is collected to empirically test the model using structural equation modelling (SEM) approach. More specifically, a set of twenty empirical models are tested to ascertain the validity and impact of e-business capability factors (EBC) on business performance. Results from the analyses have revealed that the proposed factors (business strategy, supply chain strategy and e-business adoption) embedded with "technological", "organisational" and "people" (TOP) dimensions, play a significant role in influencing e-business to be implemented successfully in multiple industry sectors. In addition, this study also seeks to add an international dimension to this debate by investigating the influence of EBC factors in the context of developed (UK) and developing (Malaysian) countries.The results of this study show that the proposed conceptual model is able to provide an efficient framework to assess the firm's readiness for Internet adoption in the hope of reaping the e-business benefits. This theoretical framework has included a number of e-business requirements that need to be taken into consideration within the firm. These specific indicators are able to measure the readiness of a firm for emerging e-business. In addition, these indicators also allow managers to identify which of the factors lack strategic implementation when considering e-business adoption. Therefore, managers are able to evaluate the readiness for current and future e-business development within their firms and how they must enhance "technology" "organisation" and "technology" dimensions within each of the EBC factors to improve e-business performance. This study is able to guide researchers in how an empirical study may be conducted based on the theoretical foundations in the e-business implementation domain. For practitioners, this study offers a useful framework to assess the "technological" conditions incorporated into each of the EBC factors to leverage e-business initiatives and pursue better e-business performance