The increasing role of hedge funds in Government of Canada bond auctions
Notice bibliographique
Résumé
Over the past five years, the volume of Government of Canada (GoC) nominal bonds issued nearly doubled, from $122 billion in 2019–20 to $237 billion in 2024–25 (Bank of Canada 2025a).1 Despite this, the standard metrics of auction coverage and average yield show that GoC bond auctions have continued to perform well. We demonstrate that, starting in 2020, the increased participation of hedge funds at auctions matches the growth in GoC bond issuance. In fact, hedge funds now represent a significant investor class—the largest class after dealers. We find that hedge funds have responded to the higher dollar amount of GoC bond issuance because of their volume-based business models. This higher hedge fund participation—along with the fact they are more willing than other investor types to pay more for these bonds—explains the increased share of hedge funds’ auction allocation. We explain how hedge funds could be more likely than other types of investors to exit the market suddenly. We also show that their increased participation in auctions could strain the capacity of the balance sheets of dealers’ repurchase agreements (repos). This increased participation supports the cost-effective distribution of Canada’s domestic debt. However, it also represents a vulnerability that is important to acknowledge. Our analysis focuses on core bond tenors: 2, 5, 10 and 30 years. We use proprietary GoC bond auction data from 1999 to 2024 and identify the business type of bidders (including hedge funds) using an internal Bank of Canada list based on market intelligence about bidders’ business models.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».