Майнинговые шоки и их влияние на стоимость биткоина

Мы изучаем влияние потрясений, связанных с майнингом, на Биткойн. Во-первых, мы формализуем, как усилия майнеров влияют на безопасность блокчейна и, как следствие, на рыночные оценки. Во-вторых, мы используем макроэконометрические методы для эмпирической изоляции экзогенных вариаций интенсивности майнинга. Мы подтверждаем, что потрясения, связанные с майнингом, оказывают значительное и устойчивое влияние на рыночные оценки и объясняют до 15 процентов значительной волатильности цены биткоина. Мы обнаружили, что они в основном действуют через транзакционный канал, то есть способность системы обеспечивать окончательность платежей при децентрализованной передаче стоимости.

Введение

Цена биткойна значительно колеблется. Поскольку схема предложения Биткойна является механической, часто утверждается, что движущие силы колебаний цен находятся на стороне спроса и что они в основном отражают спекулятивное поведение, не связанное с фундаментальными показателями. Тем не менее, его сторонники подчеркивают, что ценность Биткойна обусловлена его подходом к достижению децентрализованной передачи стоимости. Согласно этой точке зрения, рыночная стоимость биткоина связана с его фундаментальными показателями - способностью системы стимулировать майнеров подтверждать транзакции без вмешательства в запись транзакции, так что пользователи могут быть уверены, что полученные биткоины действительно принадлежат им. В этой статье мы исследуем, имеют ли фундаментальные факторы в виде майнинга значение для рыночной стоимости Биткойна.

В первой части статьи мы опираемся на существующую теоретическую литературу по децен- трализованным криптовалютам на основе Proof-of-Work (PoW) Накамото (2008). Мы разрабатываем структурную модель рынка биткоина, в которой майнинг влияет на безопасность системы и, следовательно, на рыночные оценки по двум каналам. Первый напрямую связывает фундаментальные показатели майнинга со способностью Биткойна достигать окончательности платежей. Как показано в работе Chiu и Koeppl (2022), обеспечение достаточных стимулов для майнеров оставаться честными накладывает ограничения на пропускную способность транзакций. В нашей модели, как и в их модели, большая совокупная интенсивность майнинга снижает вероятность того, что дезертирующие майнеры добьются успеха в попытке двойной траты монет, и, следовательно, позволяет увеличить объем транзакций. Это делает биткоин более полезным в качестве децентрализованного средства обмена и повышает его стоимость в равновесном состоянии. Второй, дополнительный, канал связан с накоплением монет спекулятивными инвесторами (Bolt and van Oordt, 2020). Их спрос возникает не из-за использования децентрализованной платежной системы, а из-за их оценки долгосрочной способности Биткойна успешно выступать в качестве альтернативы централизованным платежным системам. Поскольку эта оценка меняется в зависимости от способности системы противостоять потенциальным атакам, то и их желание накапливать монеты, что, в свою очередь, регулирует эффективное предложение монет и влияет на рыночные цены.

Во второй части статьи мы исследуем эти два канала эмпирически и подтверждаем, что потрясения в майнинге, измеряемые как изменения хэшрейта системы, влияют на рыночные оценки Биткойна. Важно отметить, что мы используем макроэкономические методы для выявления экзогенных изменений в интенсивности майнинга. Это необходимо, поскольку тесная связь между рыночной ценой Биткойна и общим объемом хэшрейта в данных вполне ожидаема: хорошо известно, что в отсутствие каких-либо ограничений свободный вход на рынок майнинга Биткойна предсказывает, что общая сумма затрат на майнинг, которая изменяется вместе с совокупным объемом используемого хэшрейта, должна быть равна ожидаемым доходам от майнинга в долларовом выражении, которые растут и падают вместе с (ожидаемой) ценой Биткойна. Мы используем две схемы идентификации для выделения экзогенных изменений в майнинге. Наши основные результаты основаны на описательном подходе в духе Ромера и Ромера (1989). В частности, мы выявляем экзогенные события, не зависящие от майнеров, которые повлияли на совокупную интенсивность майнинга и его использование их в качестве внешних инструментов в прокси VAR (Stock and Watson, 2018, Plagborg-Møller and Wolf, 2021b). В качестве альтернативы мы идентифицируем шоки в горнодобывающей промышленности через временные ограничения в настройке горнодобывающего оборудования.

Оба наших подхода к идентификации дают очень похожие результаты: мы обнаружили, что экзогенные шоки майнинга оказывают статистически значимое и устойчивое влияние на цену биткойна в долларах США. Действительно, мы обнаружили, что шоки от майнинга могут объяснить до 15 процентов вариаций рыночной стоимости Биткойна. Более того, мы подтверждаем, что эти эффекты в основном действуют через канал транзакций, то есть роль Биткойна как средства обмена, поскольку мы обнаружили, что размер и количество транзакций увеличиваются после стимулирующего шока майнинга. Наконец, мы усовершенствовали нашу эмпирическую стратегию, включив в нее прогнозы, связанные с наличием постоянных затрат и многоразовым характером оборудования для майнинга. Полученные результаты подтверждают роль соображений безопасности в распространении шока от майнинга.

Мы пришли к выводу, что, вместо того чтобы функционировать в фоновом режиме для обеспечения децентрализованного доверия, как предполагал Накамото (2008), основные факторы майнинга представляют собой независимый источник колебаний цен. С одной стороны, наши результаты свидетельствуют о том, что по крайней мере часть рыночной стоимости Биткойна обусловлена его децентрализованными функциями безопасности. С другой стороны, наши результаты также указывают на ограничения этого подхода. Они подчеркивают, что децентрализация является дорогостоящей в том смысле, что она ограничивает способность системы предоставлять транзакционные преимущества своим пользователям.

Сопутствующая литература. Данная статья вносит вклад в различные направления литературы. Прежде всего, она связана с теоретическими разработками, которые моделируют майнинг и се- курити в криптовалютах на основе PoW. Помимо работы Chiu и Koeppl (2022), на которую мы опираемся, существует ряд работ, в которых микро-исследуются стимулы майнеров к атакам на блокчейн. Budish (2022) изучает мажоритарные атаки в Биткойне, направленные либо на двойную трату монет, либо на умышленный саботаж сети, подчеркивая большие экономические затраты для достижения децентрализованного доверия. Аналогично, Ауэр (2019) изучает окончательность платежей в криптовалютах на основе PoW. Он проводит анализ мажоритарных атак и предполагает, что без изменений биткоин в будущем будет страдать от высоких комиссий за транзакции, длительных задержек транзакций или низкого уровня безопасности, когда вознаграждение за блок станет небольшим. Наши результаты можно рассматривать как доказательство того, что проблемы безопасности уже в прошлом имели последствия для функционирования Биткойна как децентрализованной платежной системы и, как следствие, для его оценки. Garratt и van Oordt (2020) также моделируют мажоритарные атаки. Они показывают, что фиксированные затраты на оборудование для майнинга и зависимость от специфического оборудования для майнинга в целом препятствуют атакам двойного расходования средств и, следовательно, повышают безопасность. Мы опираемся на некоторые следствия из их моделирования для уточнения нашей эмпирической стратегии и более четкой структурной идентификации. Наиболее близкой к нашей работе является работа Стиннера и Тирелла (2022), которые расширяют модель Будиша (2022) для изучения влияния экзогенного кризиса в горнодобывающей промышленности. Мы отличаемся от них тем, что в основе нашей теоретической модели лежит модель Чиу и Кеппла (2022) и модель Болта.

Наконец, существует растущая литература по ценообразованию в криптовалютах и экономике блокчейн в целом. В модели Biais et al. (2022) цены на криптовалюты колеблются с внешней волатильностью, обусловленной солнечными пятнами. Cong et al. (2022) разрабатывают систему оценки стоимости токенов, в которой существует эффект обратной связи между принятием и ценой токена. Chiu и Koeppl (2019) моделируют расчетные свойства торговли ценными бумагами в блокчейн PoW. Хотя точный механизм отличается от того, который мы изучаем, в этой системе также присутствует компромисс: майнинг стоит дорого, и необходимо обеспечить стимулы, чтобы избежать манипуляций (там, чтобы стереть торговые потери). Abadi и Brunnermeier (2022) моделируют трилемму блокчейна, которая также подчеркивает некоторые из присущих децентрализованным технологиям бухгалтерских книг компромиссов, которые лежат в основе изучаемого нами механизма.

Изложение.

В разделе 2 мы представляем теоретическую основу, которая объясняет, как изменения в майнинге могут повлиять на стоимость биткоина через безопасность системы. В разделе 3 представлен основной эмпирический анализ, в котором мы сначала описываем используемые нами данные, модель и подход к идентификации (раздел 3.1), а затем представляем наши основные результаты (раздел 3.2). Затем мы уточняем нашу эмпирическую стратегию (раздел 3.3) и предоставляем обширный набор робастных результатов (раздел 3.4). В разделе 4 мы рассматриваем наши результаты в перспективе и предлагаем заключительные замечания.

Модель

В этом разделе представлена намеренно стилизованная модель, которая окажется полезной для формализации влияния шоков майнинга. Мы начнем с описания равновесия на рынке майнинга, а затем включим ключевые условия в систему оценки криптовалюты. Это позволяет нам вывести два канала, по которым шоки от майнинга могут влиять на цену биткойна. Далее мы кратко мотивируем и излагаем теоретическую базу, сосредоточившись на экономике, а подробные выкладки отнесем в Приложение А.

Двойные расходы против саботажа и атаки большинства против меньшинства в экономической литературе к настоящему времени существуют различные формальные подходы к атакам на PoW блокчейн (например, Budish, 2022; Auer, 2019; Garratt and van Oordt, 2020; см. также раздел 3 в Halaburda et al., 2022 для обзора). Общим элементом в этих моделях является то, что система должна стимулировать владельцев оборудования для майнинга к тому, чтобы "добывать честно", т.е. подтверждать транзакции и не манипулировать записью транзакции.

В чем эти подходы отличаются, так это в деталях атаки, которую они имеют в виду.

Мы начинаем с схемы, разработанной в Chiu и Koeppl (2022), которая имеет некоторые привлекательные особенности. Самое главное, что их модель не полагается на возможность того, что атакующие получить большинство хэш-мощностей, чтобы повлиять на результаты. Действительно, в Pagnotta (2022), как только набор сговорившихся майнеров приобретает большинство хэшрейта системы, "все ставки сделаны" в том смысле.

В том смысле, что записями транзакций можно произвольно манипулировать, а цена Биткойна может упасть до нуля.

Также Будиш (2022) утверждает, что атаки большинства, возможно, лучше рассматривать как акты умышленного саботажа. В то время как для инсайдеров перспектива падения рыночной цены Биткойна может стать важным сдерживающим фактором для попытки атаки с двойным расходованием средств, то для инсайдеров это вполне может быть быть стимулом для внешних злоумышленников, которые стремятся активно вредить системе.

Таким образом, принятая здесь схема является общей, поскольку охватывает также атаки меньшинства, но специфической, поскольку рассматривает атаки двойного расходования вместо диверсионных атак. Как станет ясно, она естественным образом включает транзакционный канал интенсивности майнинга - относящийся к компромиссу между пропускной способностью транзакций и безопасностью - для которого мы находим эмпирические доказательства. Однако мы отмечаем, что это не означает, что страх перед саботажем, потенциально со стороны дезертирующего большинства, в принципе, не может также привести к шоку от майнинга, влияющему на цены, особенно через спекулятивный канал, который мы сформулируем ниже.

Bonneau (2018) дает неформальный обзор различных типов атак.

 Как уже отмечалось в Nakamoto (2008), если атакующие обладают большинством хешрейта системы, атаки обязательно увенчаются успехом, если они длятся достаточно долго. Это отличается от атак меньшинства, что отражает хорошо известную логику разорения азартного игрока. Однако атака меньшинства может быть успешной, если доля хэшрейта атакующего не слишком мала.

Можно вспомнить крупных государственных или частных субъектов, которые могут приобрести или конфисковать большое количество оборудования для майнинга в попытке уничтожить Биткойн по политическим причинам или снизить его цену, чтобы получить прибыль от большой короткой позиции.

Майнинг и свободный вход

Следуя Chiu и Koeppl (2022), мы рассматриваем криптовалюту PoW, используемую для передачи стоимости, например, для оплаты товаров или услуг. Мы делим каждый период транзакций на N + 1 подпериодов, которые представляют собой последующее добавление блоков в блокчейн после первоначальной транзакции размером y в подпериоде 0. В каждом подпериоде майнеры соревнуются за добавление блокчейна, используя вычислительную мощность q(i) для решения криптографических головоломок, по сути, выполняя большое количество угадываний входов в хэш-функцию. При наличии M симметричных и идентичных майнеров, каждый из которых принимает решение других майнеров как данное, можно получить равновесие Нэша в игре майнинга. При предположении о свободном входе в майнинг, прибыль от майнинга будет стремиться к нулю в ожидании, так что мы получим условие свободного входа (FE) как

где Q - совокупные усилия по добыче, а R - вознаграждение за добычу. ε - это (мультипликативный) шок, который экзогенно влияет на затраты на майнинг, например, изменение цены на электроэнергию или оборудование для майнинга, его уничтожение или конфискация. Выявление влияния этого шока будет основной целью нашего эмпирического анализа ниже.

Тайный майнинг и двойная трата.

Основная проблема децентрализованных криптовалют - как избежать двойных трат. Если отправитель хочет потратить свои монеты более одного раза, он должен - после того, как первоначальный платеж будет подтвержден сетью - впоследствии отменить транзакцию. Для начала это потребовало бы решения криптографической головоломки для альтернативного блока, не содержащего данную транзакцию. Однако этого недостаточно: поскольку требуемый хэш для каждого блока зависит от решения предыдущего блока, блоки последовательно соединяются в цепочку, создавая порядок транзакций, содержащихся в блоках. Изменение содержимого, скажем, предпоследнего блока в цепочке требует найти правильный хэш-вход не только для одного, но и для трех последующих блоков (в данном примере), чтобы сеть переключилась на альтернативную цепочку. Это связано с правилом самой длинной цепи, согласно которому сеть всегда будет принимать ту цепь, к которой добавлено наибольшее количество блоков. Таким образом, для успешной атаки с двойным расходованием средств необходимо затратить достаточно вычислительной мощности, чтобы тайно перехитрить остальную часть сети, которая продолжает добавлять блоки в исходную цепочку. На практике получатели платежей ждут, пока в блокчейн не будет добавлено N блоков (период условного депонирования), прежде чем считать платеж "окончательным", то есть не подлежащим изменению в дальнейшем, и только после этого поставляют купленные товары.

Чиу и Кёппл (2022) формализуют эти идеи, рассматривая попытку отправителя удвоить расходы путем возврата суммы транзакции y, совершенной в подпериод 0. Если ожидаемая прибыль от этого отрицательна, то стимула для атаки не будет.

Из этой идеи мы можем вывести ограничение отсутствия двойных расходов

Для того чтобы исключить двойную трату, размер транзакции ограничен вознаграждением, получаемым майнерами с поправкой на срок, который учитывает время ожидания до того, как товары будут получены.

Заключение

Влияют ли фундаментальные факторы на оценку рынка биткоина? В данной работе мы пытаемся ответить на этот вопрос, изучая шоки майнинга - экзогенные изменения вычислительной мощности системы, направленные на подтверждение новых и обеспечение безопасности существующих транзакций. Во-первых, основываясь на существующей теоретической литературе, мы предоставляем стилизованную модель, которая формализует, как потрясения майнинга влияют на безопасность системы. Встраивая эти соображения в систему оценки криптовалют, мы выводим два канала, по которым потрясения от майнинга могут влиять на рыночную стоимость: канал транзакций, формализующий компромисс между размером транзакции и окончательностью платежа, и канал спекуляций, который не связан с текущим использованием биткоина в качестве децентрализованного средства обмена, но вместо этого заставляет инвесторов накапливать монеты, поскольку они оценивают долгосрочную жизнеспособность системы.

Во второй части статьи мы проверяем выводы модели эмпирически. Мы используем макроэконометрические методы, чтобы изолировать изменения в интенсивности майнинга, которые не являются результатом эндогенной адаптации майнеров к свободному входу. Мы используем две схемы идентификации, которые эконометрически совершенно разные, но дают один и тот же главный результат: потрясения, связанные с майнингом, оказывают значительное влияние на цены биткойна и объясняют до 15 процентов существенной волатильности цен биткойна. Дополнительные тесты, уточняющие нашу эмпирическую стратегию, подтверждают теоретический механизм через безопасность системы. Хотя мы не исключаем существования спекулятивного канала, мы в первую очередь находим доказательства, которые связывают усилия майнеров со способностью Биткойна облегчать передачу стоимости.

Один из способов прочтения наших результатов заключается в том, что Биткойн, как утверждают его сторонники, действительно получает часть своей рыночной стоимости благодаря уникальному подходу к обеспечению безопасности записи транзакций децентрализованным способом. В то же время наши результаты свидетельствуют о том, что этот подход имеет свои уязвимости. Вместо того чтобы быть подверженным единой точке отказа, как в централизованных платежных системах, пользователи подвержены экзогенным колебаниям интенсивности добычи по всему миру, которые вносят колебания в результаты торговли на марже. Вместо того чтобы плавно работать в фоновом режиме, майнинг не является безобидным для способности Биткойна функционировать в качестве платежной системы и, как следствие, для его рыночной цены. Действительно, он является одним из дополнительных источников значительной волатильности цены Биткойна.

Наши выводы имеют последствия для будущего Биткойна и других криптовалют на основе PoW. Некоторые события, используемые в нашем подходе к идентификации нарративов, включают инциденты, когда оборудование для майнинга конфисковывалось властями из-за опасений по поводу его влияния на местное электроснабжение. Если в будущем обеспокоенность по поводу высокого потребления энергии будет расти, это может привести к дополнительным регулятивным вмешательствам. Наши результаты показывают, что это не останется без последствий для торговой активности биткоина и его рыночной оценки.

TELEGRAM | INSTAGRAM | TRADINGVIW