Moins d'arbitragistes autorisés : un stablecoin est-il mieux protégé d'une ruée ?

Dans le modèle d’un document de travail du NBER, oui, toutes choses égales par ailleurs, capacité des arbitragistes et liquidité des réserves comprises : moins d’arbitragistes, c’est un arbitrage moins efficace, un risque de ruée plus bas et un cours qui fluctue davantage. Les données du même document ne documentent qu’une association entre concentration et écarts de cours, sur six stablecoins. Les probabilités de ruée qu’il chiffre sortent du modèle calibré, non d’une observation.

1. Un résultat de modèle. Le risque de ruée y décroît en K = 1/(nχ), où n est le nombre d’arbitragistes et χ leur capacité : plus d’arbitragistes ou plus de capacité font monter le risque.

2. Un prix payé en stabilité du cours. Dans le modèle, moins d’arbitrage fait baisser le risque de ruée et fait davantage varier le prix du marché secondaire.

3. Une association, sur six pièces. La partie empirique relie une concentration plus forte à des écarts de cours plus marqués.

Un document de travail de mai 2025, non revu par les pairs selon l’avertissement du NBER

Le texte est le document de travail 33882 du NBER, daté de mai 2025 et signé de trois auteurs rattachés à Columbia Business School, à la Wharton School et à Chicago Booth. Sa couverture déclare qu’il n’a pas été revu par les pairs ni par le conseil du NBER. Elle remercie toutefois un éditeur et deux rapporteurs anonymes, sans nommer de revue ni dire si le papier est accepté. Elle indique aussi qu’au moins un coauteur a déclaré des liens potentiellement pertinents pour cette recherche. Les opinions sont celles des auteurs, non du NBER.

Il combine trois choses : des faits descriptifs sur six stablecoins adossés au dollar, un modèle théorique, et un calibrage du modèle sur USDT et USDC seulement. L’analyse de base porte sur la chaîne Ethereum, et la fin de l’échantillon est mars 2022.

Dans le modèle, un arbitrage moins efficace abaisse le risque de ruée

Le mécanisme énoncé est le suivant. Quand les arbitragistes sont plus nombreux ou mieux capitalisés, le prix du marché secondaire réagit moins aux ventes des investisseurs, ce qui rend la vente précoce plus rémunératrice et encourage la vente de panique. Quand l’arbitrage est moins efficace, la vente d’autres investisseurs fait baisser le prix davantage, ce qui décourage de vendre. Les auteurs présentent cela comme un résultat théorique.

La ruée reste possible dans le modèle parce que l’émetteur honore les rachats des arbitragistes en liquidant avant terme des réserves illiquides, avec décote. Elle naît de la transformation de liquidité. La concentration de l’arbitrage en module la probabilité, elle n’en est pas l’origine.

Le Corollaire 1 écrit la conséquence : quand l’efficacité de l’arbitrage augmente, les autres paramètres étant tenus fixes, la variance du prix baisse et le risque de ruée monte. La grandeur qui recule côté stabilité est la variance du prix sur le marché secondaire. Les auteurs décrivent le secteur des arbitragistes comme un « pare-feu » entre marché secondaire et marché primaire.

La variable que choisit l’émetteur est le nombre n d’arbitragistes autorisés à racheter et à créer. Les auteurs jugent peu probable que l’émetteur contrôle la capacité χ, et la tiennent fixe dans le modèle. Sous deux conditions techniques, l’émetteur dont les réserves sont plus illiquides choisit un secteur d’arbitrage plus concentré (Proposition 3).

Les auteurs en proposent une lecture pour Tether, au conditionnel : Tether « may » ne pas avoir le même accès que Circle à des actifs en dollars sûrs et liquides, détenir des actifs plus illiquides et choisir un arbitrage plus concentré.

Ce que les données mesurent : des comptes d’arbitragistes et des écarts de cours

En moyenne mensuelle sur Ethereum, USDT compte six arbitragistes observés en train de racheter, USDC 521. Les médianes mensuelles sont 6 et 168. Le papier déclare que son regroupement des adresses par établissement peut ne pas être exhaustif, et que la concentration mesurée est donc une borne basse.

La part du premier arbitragiste dans les rachats vaut en moyenne 66 % chez USDT et 45 % chez USDC. C’est une moyenne de parts mensuelles : le papier ne dit pas si le premier est le même d’un mois à l’autre. GUSD est, selon les auteurs, le marché de rachat le plus concentré, avec un arbitragiste.

D’après des participants de marché, USDC permet à des entreprises ordinaires de s’enregistrer comme arbitragistes, alors que USDT impose une longue diligence, des restrictions de domiciliation, un montant minimal de 100 000 dollars par opération et des frais du plus élevé de 0,1 % et de 1 000 dollars par rachat. Ces conditions ne sont pas datées.

Les écarts de cours sont fréquents. Sur l’échantillon complet, l’écart moyen à la baisse est de 0,54 % pour USDT et de 0,01 % pour USDC. Sur l’échantillon démarrant en janvier 2020, il est de 0,06 % et de 0,01 %. Pour les auteurs, un tel écart n’est pas un indicateur de ruée.

Le « Fact 3 » énonce que les stablecoins aux arbitragistes plus concentrés connaissent des écarts plus marqués. Les auteurs concluent au conditionnel (« it seems ») à une association. La preuve est la figure 6 : deux panneaux de six points, un point par stablecoin.

Ses grandeurs diffèrent de celles des tableaux. L’écart est la moyenne des écarts absolus à un dollar, à la hausse comme à la baisse. Le nombre d’arbitragistes compte ceux qui rachètent et/ou créent, et celui d’USDC, supérieur à 5 000, est ramené à 500 pour la présentation. Sur le panneau (a), USDT (environ 20 arbitragistes) et USDP (environ 220) sont à un écart voisin, vers 0,4 %, selon une lecture approximative de la figure.

Dans les 60 pages du PDF, le mot « causal » n’apparaît pas, et aucune occurrence ne rapporte un test de cette relation.

Les probabilités de ruée sont des sorties du modèle calibré

Elles sont calculées à la valeur de K optimale pour l’émetteur, par mois de publication des réserves, et définies comme des probabilités « ex ante » sur la distribution des fondamentaux. En septembre 2021, le papier donne 2,495 % pour USDT et 2,134 % pour USDC. En juin 2021, l’ordre s’inverse : 3,893 % pour USDC, 2,590 % pour USDT.

Les auteurs imputent la fragilité d’USDT à sa transformation de liquidité plus forte, et celle d’USDC à un arbitrage moins concentré et à son exposition aux dépôts bancaires. Ils précisent que les réserves utilisées sont celles que déclarent USDT et USDC, non vérifiables sur la chaîne, et que ces estimations se lisent comme un scénario le plus favorable, une borne basse.

Ce que les auteurs en tirent pour la régulation

Dans le modèle, un droit de rachat sans restriction pour tous les détenteurs revient à rendre l’arbitrage plus efficace : meilleure tenue du cours, risque de ruée possiblement plus élevé. Des frais ou des « portes » sur les rachats auraient l’effet inverse, résultat que les auteurs disent établir formellement dans une annexe absente du PDF étudié.

Le modèle calibré chiffre l’effet de frais de rachat passant de 0 à 50 points de base, avec K tenu à sa valeur optimale sans frais : la probabilité de ruée de septembre 2021 baisse de 2,01 % pour USDC et de 2,38 % pour USDT, sans que le texte précise s’il s’agit de points ou d’une variation relative. Les auteurs jugent ces frais « quite effective » contre le risque de ruée et déclarent ne pas pouvoir chiffrer leur effet sur la stabilité du cours.

Les auteurs écrivent que la stabilité du cours et le risque de ruée sont deux considérations essentielles pour la régulation. Ils notent que la première s’observe au jour le jour, alors que le second ne se matérialise que dans des événements extrêmes. Sur les réserves, ils jugent important de concevoir conjointement les règles sur leur liquidité et celles sur la concentration.

Ce qu’un lecteur qui doit décider peut en faire

Citer le mécanisme comme un résultat de modèle, avec sa variable : le risque de ruée décroît en K = 1/(nχ), et le Corollaire 1 vaut les autres paramètres étant tenus fixes. Ne pas remplacer « moins d’arbitragistes » par « arbitrage moins efficace » sans préciser χ. Ne pas en tirer de comparaison entre pièces : pour septembre 2021, le modèle calibré donne à USDT, qui compte en moyenne mensuelle moins d’arbitragistes au rachat qu’USDC, une probabilité de ruée de 2,495 %, au-dessus des 2,134 % d’USDC, et les auteurs imputent la fragilité d’USDT à sa transformation de liquidité plus forte.

Citer les probabilités de ruée comme des sorties du modèle calibré, avec leur mois, et non comme des fréquences observées. Citer l’écart de cours comme une association sur six pièces, sans parler d’effet de la concentration.

Mes réserves

• Des investisseurs supposés rationnels. Le résultat central suppose des investisseurs rationnels. Les auteurs envisagent que, avec des investisseurs moins rationnels, la concentration puisse amplifier le mouvement de foule, et écartent cette lecture comme incompatible avec leurs données. C’est un argument des auteurs, non un test.
• Un calibrage sur deux pièces, jusqu’en mars 2022. Les probabilités de ruée ne portent que sur USDT et USDC, et l’échantillon s’arrête en mars 2022.
• Une preuve empirique de six points. Aucun test n’est rapporté pour l’association entre concentration et écarts de cours.
• Des annexes hors du PDF étudié. Les annexes A à J citées par le corps ne figurent pas dans le PDF de 60 pages. Ce que le corps en dit est relayé, non vérifié, notamment le résultat sur les frais et les portes de rachat.
• Des défauts d’édition. Le papier écrit « $1.6 trillion » pour un revenu que son Tableau 4 donne à 1 634,2 millions de dollars. La pièce ne reprend pas ce chiffre.