Модель среднего поля для анализа восстановления привязки стейблкоина

Сводка

В статье моделируется взаимодействие арбитражёров и розничных трейдеров на первичном и вторичном рынках во время отклонения от привязки фиатно-обеспеченных стейблкоинов. Динамическая агентная игра среднего поля связывает рыночные трения с равновесными ценами и чистыми потоками заявок. Это позволяет авторам определить, какое давление возвращает цены к привязке, и оценить, когда рыночная инфраструктура может быть недостаточной.

Модель, откалиброванная на трёх исторических случаях отклонения от привязки, воспроизводит наблюдавшиеся периоды полувосстановления и относит большую часть стабилизирующего давления к арбитражу на первичном рынке. Анализ чувствительности также выявляет нелинейный порог, после которого восстановление становится значительно медленнее. В отрывке не названы эти случаи, не приведены оценки параметров и не описано, насколько хорошо модель применима за их пределами, поэтому результаты следует рассматривать как свидетельства на основе модели, а не как универсальное объяснение восстановления привязки.

Ключевые идеи

• Игра среднего поля моделирует стратегическое взаимодействие арбитражёров и розничных трейдеров при отклонении стейблкоинов от привязки.
• Модель связывает рыночные трения с равновесными ценами и подразумеваемыми потоками заявок на первичном и вторичном рынках.
• Откалиброванная модель воспроизводит периоды полувосстановления, наблюдавшиеся в трёх исторических эпизодах.
• Согласно модели, большую часть стабилизирующего давления создаёт арбитраж на первичном рынке.
• Анализ чувствительности выявляет нелинейный порог, связанный с замедлением восстановления привязки.

Теги

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


# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.