Modèle à champ moyen du retour à la parité des stablecoins

Article arXiv papers · Auteur: Hardhik Mohanty et al.

Résumé

L’article modélise les interactions entre arbitragistes et traders particuliers sur les marchés primaire et secondaire lors d’une perte de parité de stablecoins garantis par des monnaies fiduciaires. Son jeu dynamique à champ moyen, fondé sur des agents, relie les frictions de marché aux prix d’équilibre et aux flux nets d’ordres. Il permet aux auteurs d’attribuer les pressions qui ramènent les prix vers la parité et d’évaluer dans quelles circonstances l’infrastructure de marché peut être inadéquate.

Calibré sur trois épisodes historiques de perte de parité, le modèle reproduit les demi-vies de retour observées et attribue l’essentiel de la pression stabilisatrice à l’arbitrage sur le marché primaire. L’analyse de sensibilité révèle également un seuil non linéaire au-delà duquel le retour à la parité devient nettement plus lent. L’extrait ne précise pas les épisodes concernés, ne fournit pas d’estimations des paramètres et n’indique pas dans quelle mesure le cadre s’applique au-delà de ces cas ; les résultats doivent donc être considérés comme des éléments fondés sur un modèle, et non comme une explication universelle du retour à la parité.

Idées clés

Un jeu à champ moyen représente les interactions stratégiques entre arbitragistes et traders particuliers lors des pertes de parité des stablecoins.
Le cadre relie les frictions de marché aux prix d’équilibre et aux flux d’ordres implicites sur les marchés primaire et secondaire.
Le modèle calibré reproduit les demi-vies de retour observées lors de trois épisodes historiques.
L’arbitrage sur le marché primaire explique la majeure partie de la pression stabilisatrice modélisée.
L’analyse de sensibilité met en évidence un seuil non linéaire associé à un retour plus lent à la parité.

Étiquettes

Cryptomonnaies Arbitrage Microstructure des marchés Retour à la moyenne Statistiques

Texte intégral

# Who Restores the Peg? A Mean-Field Game Approach to Model Stablecoin Market Dynamics

USDC and USDT are the dominant stablecoins pegged to \$1 with a total market capitalization of over \$300B and rising. Stablecoins make dollar value globally accessible with secure transfer and settlement. Yet in practice, these stablecoins experience periods of stress and de-pegging from their \$1 target, posing significant systemic risks. The behavior of market participants during these stress events and the collective actions that either restore or break the peg are not well understood. This paper addresses the question: who restores the peg?. We develop a dynamic, agent-based mean-field game framework for fiat-collateralized stablecoins, in which a large population of arbitrageurs and retail traders strategically interact across primary and secondary markets during a de-peg episode. The key advantage of this equilibrium formulation is that it endogenously maps market frictions into a market-clearing price path and implied net order flows, allowing us to attribute peg-reverting pressure by channel and to stress-test when a given infrastructure becomes insufficient for recovery. Using three historical de-peg events, we show that the calibrated equilibrium reproduces observed recovery half-lives and yields an order flow decomposition in which system-wide stress is predominantly stabilized by primary-market arbitrage. Finally, a quantitative sensitivity analysis identifies a non-linear breakdown threshold, beyond which a de-peg becomes markedly slower to reverse.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.