欧洲央行稳定币、货币市场基金与货币政策（英）2024

IñakiAldasoro,GiulioCornelli,马西莫·法拉利·米内索， 工作文件系列 莱昂纳多·甘巴科尔塔，莫里齐奥·迈克尔·哈比卜 稳定币、货币市场基金和货币政策 No2987 免责声明:本文不应被报告为代表欧洲中央银行的观点 （ECB)。表达的观点是作者的观点，不一定反映欧洲央行的观点。 Abstract 使用一组新的加密冲击数据，我们发现，在面对加密冲击时，货币市场基金（MMF）的管理资产规模表现出较强的韧性，而传统金融机构则相对脆弱，这一差异表明稳定- 扩大关键变量的范围，它们并不反映加密市场的资本化程度。相比之下 ，美国货币政策冲击推动了加密市场和传统市场的发展。crucially，MMF资产和稳定币市场资本化的反应有所不同：在货币政策紧缩后，prime-MMF资产会上升，而稳定币市场资本化则会下降。在评估稳定币市场状况时，由货币政策决定的风险承担环境比追求高质量的稳定币和MMF更为重要。 观察到的namics 果冻分类：E50，F30。关键词 ：稳定币，加密货币，比特币，货币政策冲击，货币市场基金。 非技术性摘要 稳定币是一种基于分布式账本（即“链上”）的加密货币token，并承诺始终保持等值于一美元的价值，从而提供按面值兑换的能力。稳定币发行方通过持有（主要是）以法定货币计价的短期资产（即“链下”），如国债、高质量商业票据、回购协议和银行存款来捍卫这一承诺。这种将货币般的可随时要求偿付负债与可能变为流动性不足的支撑资产相结合的组合，意味着稳定币发行方的流动性转换暴露于挤兑风险之中。 稳定币的资产负债表结构因此与货币市场基金（MMFs）非常相似。在加密市场出现压力时期，稳定币表现出类似“质量趋避”的动态，类似于大金融危机和新冠肺炎疫情期间观察到的MMFs的行为。在这些时期，被视为高质量的稳定币会吸引流入资金，而被视为低质量的稳定币则会失去资金，类似于在那个市场出现压力时期，非首选MMFs的资金流向了首选MMFs。然而，在主要的加密事件期间，并没有证据显示稳定币整体上吸引了流入资金。关于稳定币是否可以作为加密市场的安全避风港，仍是一个开放性问题。 在本文中，我们记录了稳定币与货币市场基金（MMFs）之间一个重要的区别 ，即自2019年以来它们对加密货币和美国货币政策冲击的不同反应。借助一组新的加密市场冲击数据和标准的货币政策冲击衡量指标，我们表明，加密货币冲击对货币市场基金和传统金融市场的影响微乎其微，但会负面影响稳定币。相反，美国货币政策冲击显著影响货币市场基金（尤其是在我们考虑的大约三个月的时间框架内，特别是一级货币市场基金）和稳定币，但方向相反。尽管在紧缩的货币政策冲击后一级货币市场基金的资产增加，但稳定币市场的资本化显著下降。 稳定币作为一个整体，并不作为应对加密货币或传统金融市场冲击的“避风港” 。随着货币政策趋紧，加密货币价格下跌，市场转为熊市，投资者对用于投机目的的稳定币（在加密货币市场中作为结算手段）的需求减少。因此，美元货币政策成为连接传统金融市场与加密货币市场的关键纽带。 1Introduction 稳定币是一种基于分布式账本（即，“链上”）的加密货币token，并承诺始终保持等值于一美元的价值，从而提供按需的平价兑换。稳定币发行方通过持有（主要为）以法定货币计价的短期资产（即，“链下”），如国债、高质量商业票据、回购协议和银行存款来捍卫这一承诺。1货币-like可要求负债与可能变为流动性不足的支撑资产相结合，意味着稳定币发行者的流动性转换会使其暴露于挤兑风险中。2 因此，稳定币的资产负债表结构与货币市场基金(MMF)非常相似。事实上，Anaduetal.(2024)andOefele等人。(2024在加密市场出现压力时期，稳定币表现出质量避险的动力学，类似于货币市场基金在金融危机和COVID-19疫情期间观察到的现象（）。Cipriani和Spada,2020).3 在这样的时期，被视为高质量的稳定币会收到资金流入，而被视为低质量的稳 定币则失去资金，这种情况类似于在市场压力期间，非首选MMF（货币市场基金）的资金流入是以首选MMF的资金流出为代价的。然而，总体来看，在主要的加密事件期间没有证据显示资金流入稳定币。Anaduetal.,2024)，特别是在2023年3月的银行业危机中(Oefele等人。,2024）。稳定币是否充当加密避风港仍然是一个悬而未决的问题。 在本文中，我们记录了稳定币与货币市场基金（MMFs）之间一个重要的区别，即自2019年以来它们对加密货币和美国货币政策冲击的不同反应。借助一个新的加密市场冲击系列和标准的货币政策冲击衡量指标，我们表明，加密货币冲击对货币市场基金和传统金融市场的影响微乎其微但 1herein我们重点关注与美元挂钩的稳定币，这些稳定币占据了大部分市场。此外，除了一个例外情况，我们主要关注以链下金融资产为支撑的稳定币。算法稳定币在TerraUSD崩溃后已变得微不足道，而加密资产支持的稳定币仅占很小的市场份额——主要由Dai所占据，我们也将其纳入分析范围。 2有关稳定币运行的信息，请参阅Bertsch(2023),里昂和维斯瓦纳特-纳特拉伊(202 3),d'Avernas等人。(2023)and艾哈迈德等人。(2024)，除其他外。 3当然存在稳定币与货币市场基金（MMFs）之间的差异，最显著的是，货币市场基金受到良好的监管，而稳定币则不然；稳定币的负债是在链上而不是离链存在的，并且它们不支付利息。其他类似的比较也是可能的，例如与野猫银行（wildcatbanks）的情况相似。戈顿和张,2023)、固定汇率制度(LevyYeyati和Katz,2022)、交易所交易基金(Maetal.,2023)或欧元(Aldasoro等人。,2023). 负面冲击影响稳定币。相比之下，在我们考虑✁大约三个月时间内，美国货币政策shock对货币市场基金（尤其✁主要货币市场基金MMFs）和稳定币 ✁影响显著且方向相反。在紧缩性货币政策shock后，主要货币市场基金✁资产规模有所增长，而稳定币市场✁资本化显著下降。 稳定币作为整体，并不充当抵御加密货币或传统金融市场冲击✁“避险工具”。随着货币政策趋紧，加密货币价格下跌，市场转为熊市，投资者对用于投机目✁✁稳定币（在加密货币市场中✁结算手段）✁需求减少。因此，美元货币政策成为了传统金融市场与加密货币市场之间✁关键纽带。 2数据与经验策略 我们✁数据集包括传统✁金融市场变量和加密市场✁一般指标，以及两个冲击系列：一个✁货币政策方面✁，我们从文献中获取；另一个✁加密货币方面✁，我们构建并在此论文中提供。数据✁频率为每周一次，时间范围从2019年1月到2024年7月，这一时期内加密市场发生了许多事件，并且美国✁货币政策显著收紧。 金融市场和加密数据。我们从HaverAnalytics收集美国股票市场（S&P500 ）、3个月国库收益率、VIX、摩根大通经济惊喜指数（CESI）、布伦特原油价格以及美元广义名义有效汇率（NEER）✁数据。来自iMoneyNet✁数据包括美国货币市场基金管理✁资产和收益率，其中分别划分为优质和非优质类别。此外，我们从CCData（原CryptoCompare）获取链下比特币价格数据，并从Messari获取Tether、USDC和Dai等稳定币✁流通市场资本化数据，这些稳定币共同占据了市场✁绝大部分份额。4 4截至2024年7月，这三种稳定币✁市场资本总额为1500亿美元，并且共同占到了美元锚定稳定币市场✁95%（或总稳定币市场✁90%以上）。Tether✁其中规模最大✁，其资本化超过1100亿美元，其次✁USDC，约为350亿美元，Dai则➓近50亿美元。 加密冲击。在精神Iacoviello和Navarro(2019)5我们构建“加密货币冲击”作为彭博银河加密指数（BGCI）中不可预测✁部分——该指数涵盖了广泛✁加密货币市场发展。6具体而言，我们通过计算BGCI收益与同时期和滞后传统金融及加密市场变量之间✁正交分量来计算加密货币冲击。我们依赖于监督学习算法——弹性网——从给定✁大量候选预测因子中选择预测因子 ，并估计它们✁系数。重要✁✁，弹性网包含一个对回归变量数量✁惩罚项 ，会剔除那些不改善模型拟合度✁预测因子。初始✁控制变量列表包括：美国3个月收益率✁变化、黄金价格✁对数、花旗经济惊喜指数、期限利差、VIX✁对数、油价、美元NEER以及标普500指数。我们还包含了滞后BGCI收益以及2019年至2023年✁虚拟变量。我们估计了以下模型： 使用惩罚函数： " #1N 2 − min∑− SβX(T−) β+λ1(α Pβ)=+ (1) (2) t 中✁损失期限公式0 1中(✁||惩||罚项增加了等式2修剪不太相关✁回归变量。 2 附录A提供了有N关估t计αP,过β程)✁||更多详细信息。将冲击计算为来自公式1.7 β,β2β||αβ 0=α. t2 令人放心✁✁，1我们✁加密货币冲击(图A6in附录A)捕捉加密市场相关 ✁关键时刻：例如，在特斯拉决定暂停使用比特币网络支付（2021年5月）、中国打击加密货币（2021年5月）、TerraUSD/Luna崩盘（2022年5月）以及FTX破产（2022年11月）等事件期间，相关指标会出现下降。同样地，该系列数据会在比特币创建12周年纪念日以及金融界对加密货币支持增强时出现峰值 。 5InIacoviello和Navarro(2019美国货币政策冲击通过剔除由滞后宏观经济变量捕获✁可预测部分✁变化，从美国利率✁变化中得出。 6BGCI在其成分中不包括稳定币。有关索引✁构建，请参阅此文档页面和彭博银河加密索引事实表. 7图A2显示了来自公式1当表A3表明它们对金融市场变量✁外生✁。 金融机构(2021年1月)。8 识别加密货币冲击隐含地依赖于一种克劳西斯基（Cholesky）排序假设：即金融市场在任何情况下都会延迟对加密货币冲击作出反应。该假设在附录中报告✁稳健性测试中被放宽。 B，其中加密货币冲击仅使用与金融市场发展（如货币政策冲击、地缘政治风险和年度哑变量）相关✁纯粹外生控制变量进行计算。 货币政策冲击。我们识别货币政策冲击为3个月美国国债期货收益率中✁意外成分，定义为联邦基金期货在紧窗口（提前10分钟和滞后20分钟）内✁变化。 ¨ 围绕美联储货币政策公告(Gurkaynaketal.,2005).9应该注意，我们得出✁加密冲击和货币政策冲击✁正交✁(参见图A3在附录中A). 表A1在附录中C报告我们分析中使用✁主要变量✁汇总统计数据。 经验战略。我们评估稳定币、货币市场基金以及金融部门变量对加密货币和美国货币政策冲击✁动态反应。为了完全保持中立，我们通过局部投影估计冲击响应，使得幅度和符号由数据驱动。 ‘基线答复✁估计见Jorda(2005年): L = yk α+k ykβ+ (3) where✁因变S量∑✁k对数(提前期间)，即 +δ++×+ tkyXk 或者MMF资ϑ产S和Iε收益率，稳定币市值或一个 X+− 以其他方式用t作tt控+制并捕获在：S&P500in- tktlΓttk tl dex、3个月期=美国国债收益率、美元名义有效汇率以及比特币价格。回归分 析包括时间趋l势、因变量✁三个滞后项，以及 X1 以及变量以及它们各自✁三个滞后作为控制。 t 主要✁兴趣系数✁k β8例，如它，捕请获参见了摩根大通称比特币长期可能飙升至146,000美元. S9标普500指数和美国收益率对这些冲击✁弹性与 ¨我们✁冲击✁因变量，✁加密冲击或，替代- t(Gurkaynaketal.,2005);see表A2在附录中。 本质上，如上所述，美国货币政策冲击。COVID-19pan- 人口统计学和相关前所未有✁市场动荡对识别造成挑战，特别✁在相对较小 ✁样本中。秉承Lenza和Primiceri(2022)，我们通过互动