執筆：Cooper Duschang、CoinMetrics
翻訳：Saoirse、Foresight News
ブロックチェーンのステーブルコインは、安定した価値にペッグされたトークンであり、ユーザーはこれを用いてレンディングプロトコルに参加したり、他のトークンと交換したり、ネットワーク内の各種サービスへの支払いを行ったりできる。ステーブルコインの価格動向はマクロ経済環境をも反映しており、クロスボーダー送金によく使われるほか、高インフレや自国通貨の継続的な下落に悩む国のユーザーがドル建て資産を保有するのにも役立つ。
ステーブルコインの成長の歩み
ステーブルコイン業界は複数の経済サイクルを経験してきた。2023年3月、シリコンバレー銀行が長期債の損失により預金者の取り付け騒ぎに見舞われ、USDCのデペッグが発生し、USDCの準備資産の一部が打撃を受けた。このデペッグ事件により、USDCの供給量は2022年のピークである566億ドルから、2024年2月には最低279億ドルまで落ち込んだ。
出典: Talos CM Network Data Pro
2024年11月、機関投資家の需要が高まり、ステーブルコインの供給量の伸びが加速した。2025年3月、USDCの供給量は過去最高水準に回帰した。しかし2026年にはステーブルコインの成長の勢いが停滞し、一部のステーブルコインでは供給量が減少に転じた。2026年の成長停滞と2025年の市場活況の背後にはどのような違いがあるのか。この点を踏まえ、私たちはステーブルコインの供給増加に影響を与える要因を探り、その成長を予測するための実行可能な考え方を模索する研究を進めた。
回帰分析
ステーブルコインごとに規模と流通構造は大きく異なる。小型ステーブルコインは個別要因の影響を極めて受けやすく、供給増加を牽引する中核的な変数を切り出すことが難しい。例えば、小規模ステーブルコインの成長は発行体の補助金インセンティブに大きく依存することが多く、持続性に欠ける。
本稿ではUSDCとUSDTを研究サンプルとして選定した。両者はいずれも規模が250億ドルを超え、複数のパブリックチェーンと主要取引所で広く流通しており、トークン自体が保有者にネイティブな利回りインセンティブを提供することはない。私たちは過去4年間の週次データを用い、6つの変数を選定し、駆動因子に1期のラグ処理を施した上で、各因子がUSDC・USDTの供給量増加に与える影響を分析した。
変数の説明：
- 無期限契約の資金調達率：建玉残高上位5取引所における、BTC・ETH市場の年率換算平均資金調達率
- 競合ステーブルコインの供給量：その他7種類のステーブルコイン（BUSD、TUSD、GUSD、PYUSD、EURCなど）の当期総供給量
- 暗号資産総時価総額：ステーブルコインを除いた全暗号資産の総時価総額の前週比変化（CapMrktCurUSD）
- 2年物米国債利回りの変動：米国2年物固定利付国債の市場利回りの週次差分（データ出典：FRED）
- 連邦準備制度（FRB）の純流動性増分：FRBの純流動性の前週比変化。計算式：FRB総資産 − 財務省一般会計 − 翌日物リバースレポ（データ出典：FRED）
- ドル指数：広義名目ドル指数の前週比変化（データ出典：FRED）
出典: Talos CM Market Data, Network Data Pro, FRED（セントルイス連邦準備銀行）
基礎モデルの結果によると、無期限契約の資金調達率、競合供給量、暗号資産総時価総額、2年物米国債利回りの変動は、いずれも5%の有意水準で統計的に有意だった。そのうち無期限契約の資金調達率だけで、USDCとUSDTの供給増加の変動の13.3%を説明できる。前週のBTC・ETH市場全体の年率換算無期限資金調達率が上昇した場合、翌週のステーブルコイン供給量の伸びは通常、平均を上回る。
ステーブルコイン別の分解分析
USDCとUSDTは機能が似ているが、両者のネットワーク分布や対象とする地域のユーザー層には違いがある。2種類のステーブルコインの供給増加データを個別に分解すると、各因子が両者に与える影響は同じではないことが分かる。
出典: Talos CM Market Data, Network Data Pro, FRED
無期限資金調達率の上昇は、翌週のUSDC・USDTの供給量の伸びを押し上げるが、これは影響力が最も強い単一因子でもある。他の変数をコントロールした場合、この因子はUSDCで約10%、USDTで約4%の週次供給変動をそれぞれ説明する。高い資金調達率は市場のレバレッジ需要の高まりを表しており、トレーダーはUSDC/USDTを鋳造して証拠金とし、レバレッジポジションを構築する。
USDTは先物市場の証拠金規模の約42%を占め、中央集権型取引所で最も中核的な証拠金資産である。USDCは先物証拠金市場の約10%をカバーし、Hyperliquid、dYdX、Deribitなどのプラットフォームに集中しており、USDCがオンチェーンのDeFiエコシステムに深く組み込まれている特徴を示している。
暗号市場のリターンが2種類のステーブルコインに与える影響は方向が逆であり、統計的に有意である。 前週に暗号資産価格が上昇した場合、翌週のUSDCの供給増加ペースは鈍化する傾向があり、この指標はUSDCの週次成長の4.6%の変動を説明できる。 逆に、暗号市場の上昇後、USDTの翌週の供給増加は加速し、この指標はUSDTの週次成長の5.3%の変動を説明する。
簡単に言えば、市場のリスク選好が高まり、レバレッジが拡大する局面では、USDTの供給もそれに伴って拡大する。市場が下落する局面では、トレーダーはレバレッジを解消すると同時に、資金準備としてUSDCを鋳造し、オンチェーンの利回りを追求する。
金利差因子の導入
基礎モデルは4年間の過去データを用い、因子の有意性検定の信頼性を確保している。私たちは2023年以降にのみ取得可能な変数——金利差を新たに追加した。これはAave v3プラットフォームにおけるステーブルコインの平均預金年率利回りから3か月物米国短期証券利回りを差し引いたものと定義される。
研究の時間枠を2023年から現在までに調整し、回帰モデルを再実行した。まずUSDC+USDTの合算モデルを構築して金利差変数を組み込み、次に2種類のステーブルコインをそれぞれ個別に回帰した。
出典: Talos CM Market Data, Network Data Pro, Protocol Metrics, FRED
金利差と無期限資金調達率は、いずれも市場全体のレバレッジ水準を示す代理指標であり、両者の相関は高く、相関係数は0.61である。したがって、新たに追加した金利差変数が追加の有効な説明力をもたらすのか、それとも2つの変数が説明する変動が大きく重複しているのかを区別する必要がある。
合算サンプルおよびUSDT単独モデルについては、金利差を加えた後の追加的な説明効果は限定的であり、モデルは相関の高い2つの変数の間で分散を配分するだけだった。しかしUSDCについては、金利差は5%の有意水準でその週次供給量増加を有効に説明できる。資金調達率+金利差の2指標を合わせると、USDCの週次供給増加の変動の15.9%を説明できる。USDCはDeFiネイティブの担保資産であり、オンチェーンのレンディング利回りが上昇すると、市場はUSDCを鋳造してプロトコルに預け入れ、金利差を稼ぐ。無期限資金調達率と比べ、金利差指標はこのロジックをより精緻に捉えることができる。
ラグ変数は分析効果を最適化できるか？
説明変数を1期ラグさせることは、当週の同時データを用いてモデルを構築するよりも、フィッティング効果が優れている。
出典: Talos CM Market Data, Network Data Pro, FRED
ラグ処理を施した後、各因子を合わせるとUSDCで約13%、USDTで約16%の週次供給変動を説明できる。有意な駆動要因が供給変動の前に発生していることは、因子が供給変化を駆動しているのであり、逆の因果関係ではないことを示している。
それでもなお、モデルで説明できない変動が大量に残っている。すべてのモデルは、ステーブルコインの供給増加の変動の最大でも25%しか説明できない。残りの変動は、発行体の財務資金運用、鋳造・償還インセンティブ、入出金チャネルの接続、各法域の規制政策など、さまざまな特殊要因に由来する。
結論
すべてのモデルはステーブルコインの供給量変動の最大でも25%しか説明できないものの、無期限契約の資金調達率、金利差、暗号資産総時価総額を含むオンチェーン指標は、いずれもUSDC・USDTの週次供給増加の変動の一部を有意に説明できる。
暗号市場の進化のスピードは極めて速く、過去のモデルの大きな難点はマクロメカニズムの切り替えに対応しにくいことにある。サンプルに2022年のデータを含めると、FTX、Celsius、Three Arrows Capitalの破綻といった業界のブラックスワンイベントも含まれることになる。近年のモデルは、機関資本の参入後の市場環境により適合している。機関によるブロックチェーンインフラの採用が続くにつれ、将来的には新たな指標が登場し、ステーブルコインの供給増加の根底にある駆動ロジックをさらに理解する助けとなるだろう。
