An Auditable Framework for Stablecoin Depeg Detection: Validation, Bias Quantification and Evidence from a Decade of Stablecoin Data

द ग्रेट डिजिटल डॉलर डिटेक्टिव स्टोरी (The Great Digital Dollar Detective Story)

कल्पना कीजिए कि एक ऐसी दुनिया है जहाँ लोग ऐसे डिजिटल टोकन का उपयोग करते हैं जिनकी कीमत ठीक एक अमेरिकी डॉलर के बराबर होनी चाहिए, न कम, न ज़्यादा। इन्हें "स्टेबलकॉइन्स" (stablecoins) कहा जाता है। इन्हें डिजिटल 'IOUs' की तरह समझें जो हमेशा एक असली डॉलर नोट के बदले में दिए जाने का वादा करते हैं। ये एक नए प्रकार के इंटरनेट मनी की जीवनधारा हैं, जिनका उपयोग दोस्तों को पैसे भेजने से लेकर ऑनलाइन चीजें खरीदने तक सब कुछ करने के लिए किया जाता है। लेकिन यहाँ एक पेचीदा बात है: कभी-कभी, ये डिजिटल टोकन अपनी पकड़ खो देते हैं। वे 98 सेंट या $1.05 तक गिर सकते हैं या बढ़ सकते हैं। जब ऐसा होता है, तो इसे "डीपेग" (depeg) कहा जाता है।

लंबे समय से, वैज्ञानिक और नियामक यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि ये डीपेग कितनी बार होते हैं और कितने गंभीर होते हैं। लेकिन एक बहुत बड़ी समस्या है: कोई भी उन्हें मापने के तरीके पर सहमत नहीं है। यह किसी कमरे में कितने लोग "लंबे" हैं, यह गिनने की कोशिश करने जैसा है, लेकिन एक व्यक्ति कहता है कि 5'10" से ऊपर का कोई भी लंबा है, जबकि दूसरा कहता है कि आपको 6'2" से ऊपर होना चाहिए। यदि आप मापने वाला पैमाना बदल देते हैं, तो आपको पूरी तरह से अलग गिनती मिलती है। यह शोध पत्र ठीक इसी उलझन में उतरता है। यह एक सरल लेकिन महत्वपूर्ण प्रश्न पूछता है: क्या इन डिजिटल डॉलरों के लिए "बुरे दिनों" की संख्या उन नियमों पर निर्भर करती है जिनका उपयोग हम उन्हें पहचानने के लिए करते हैं? उत्तर एक जोरदार "हाँ" है, और स्थिरता को मापने का तरीका हमारे इन डिजिटल संपत्तियों के बारे में हमारी पूरी समझ को बदल देता है।

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द पेपर: डिजिटल डॉलर ग्लिच (खामियों) के लिए एक जासूसी गाइड

तो, शोधकर्ताओं ने वास्तव में क्या किया? उन्होंने डेटा में इन डीपेगिंग घटनाओं का पता लगाने के लिए एक अत्यंत सख्त, ऑडिट योग्य "डिटेक्टिव किट" बनाई। केवल अनुमान लगाने के बजाय, उन्होंने एक नियम सेट बनाया ताकि वे एक स्टेबलकॉइन को तब पकड़ सकें जब वह अपने $1.00 के वादे से भटक जाता है। उन्होंने एक दशक (2016 से 2026 तक) में दस अलग-अलग अमेरिकी डॉलर-पेग्ड स्टेबलकॉइन्स को देखा, जिसके लिए उन्होंने दैनिक कीमतों के एक विशाल डेटाबेस का उपयोग किया।

यहाँ बड़ा खुलासा है: आपके द्वारा खोजे गए डीपेग की संख्या पूरी तरह से उन नियमों पर निर्भर करती है जो आप निर्धारित करते हैं।

यदि शोधकर्ता अपनी "संवेदनशीलता" (sensitivity) कम रखते—यानी, यदि वे $1.00 से केवल 1% की दूरी को डीपेग के रूप में चिह्नित करते—तो उन्हें 191 घटनाएं मिलतीं। लेकिन यदि वे नियमों को अधिक सख्त बनाते और केवल 5% से बड़े उतार-चढ़ाव को ही गिनते, तो घटनाओं की संख्या घटकर केवल 21 रह जाती। "अवधि" (duration) के नियम को बदलना भी मायने रखता था: यदि उन्होंने शर्त रखी कि कीमत कम से कम सात दिनों तक अजीब बनी रहनी चाहिए, तो गिनती 191 से घटकर केवल 29 हो गई। शोध पत्र दिखाता है कि इन क्रैश की "आवृत्ति" (frequency) और "गंभीरता" (severity) बाजार के निश्चित तथ्य नहीं हैं; वे केवल उस गणित का परिणाम हैं जिसे हम उपयोग करना चुनते हैं। यह यह कहने जैसा है कि एक कमरा "भीड़भाड़ वाला" है केवल तभी जब आप तय करते हैं कि भीड़ 10 लोगों से शुरू होती है, लेकिन "खाली" है यदि आप तय करते हैं कि भीड़ 100 लोगों से शुरू होती है।

"घोस्ट" (Ghost) इवेंट्स

सबसे दिलचस्प और महत्वपूर्ण खोजों में से एक "घोस्ट" इवेंट्स को खोजना था। शोधकर्ताओं ने पाया कि उनके द्वारा शुरू में पकड़े गए कच्चे डीपेग इवेंट्स में से 21.4% वास्तव में नकली थे। ये वास्तविक बाजार क्रैश नहीं थे; ये केवल डिजिटल दुनिया के "घोस्ट टाउन" (सुनसान शहर) के समान थे। ये "घोस्ट्स" तब हुए जब एक स्टेबलकॉइन को बंद कर दिया गया या लिस्टिंग से हटा दिया गया, और बचे हुए कुछ कीमतें केवल एक खाली बाजार के रैंडम शोर (noise) मात्र थीं। यदि आप इन्हें फ़िल्टर नहीं करते, तो आप सोचेंगे कि बाजार में बहुत अधिक बार क्रैश हो रहा है। शोध पत्र स्पष्ट रूप से इन्हें वास्तविक स्थिरता विफलताओं के रूप में गिनने से मना करता है।

विश्वास का पदानुक्रम (The Hierarchy of Trust)

एक बार जब उन्होंने डेटा को साफ कर दिया और "घोस्ट्स" को हटा दिया, तो उन्होंने स्टेबलकॉइन्स को उनके $1.00 के वादे को निभाने के आधार पर रैंक किया। परिणाम स्पष्ट थे:

• गोल्ड स्टैंडर्ड: वास्तविक केंद्रीय बैंकों और फिएट मनी (जैसे USDC) द्वारा समर्थित स्टेबलकॉइन्स सबसे वफादार थे, जिनमें मामूली विचलन लगभग 2.4 बेसिस पॉइंट्स (यानी 0.024%) था।
• जोखिम भरे बच्चे: अन्य क्रिप्टोकरेंसी (जैसे DAI और SAI) द्वारा समर्थित स्टेबलकॉइन्स बहुत अधिक अस्थिर थे, जिनमें क्रमशः 20.3 और 125.5 बेसिस पॉइंट्स का विचलन था।
• आकार का मिथक: शोध पत्र स्पष्ट रूप से इस विचार का खंडन करता है कि "बड़ा मतलब सुरक्षित" होता है। सबसे बड़ा स्टेबलकॉइन, USDT, वास्तव में मध्यम श्रेणी में था, सबसे स्थिर नहीं। इसलिए, यदि आप सोचते हैं कि सबसे बड़ा कॉइन सबसे सुरक्षित है, तो डेटा बताता है कि आप गलत हो सकते हैं।

आदर्श नियम (The Perfect Rule)

शोधकर्ताओं ने केवल खराब नियमों की शिकायत नहीं की; उन्होंने एक बेहतर नियम प्रस्तावित किया। उन्होंने वास्तविक समस्याओं का पता लगाने के लिए "स्वेट स्पॉट" (सही बिंदु) खोजने के लिए "यूडेन'स जे" (Youден's J) नामक एक सांख्यिकीय ट्रिक का उपयोग किया। उन्होंने पाया कि 2.5% दैनिक क्लोज थ्रेशोल्ड (सीमा) एक इष्टतम नियम था। इस नियम ने हर एक दस्तावेजी वास्तविक दुनिया के संकट को पकड़ लिया (100% संवेदनशीलता), जबकि अधिकांश गलत अलार्मों से बचा। शोध पत्र सुझाव देता है कि नियामकों और निवेशकों को मनमाने नियमों (जैसे "1% से ऊपर कुछ भी बुरा है") का उपयोग करना बंद कर देना चाहिए और उन नियमों का उपयोग करना चाहिए जो वास्तविक ऐतिहासिक डेटा के विरुद्ध सिद्ध हुए हैं।

हम कितने आश्वस्त हैं?

यह शोध पत्र अपनी सीमाओं के बारे में बहुत ईमानदार है। हालांकि उन्होंने पाया कि स्टेबलकॉइन्स की रैंकिंग (केंद्रीकृत बनाम क्रिप्टो-समर्थित) मजबूत है, वे स्वीकार करते हैं कि उनके कुछ गहरे सांख्यिकीय मॉडल "अंडर-पावर्ड" (कम शक्तिशाली) हैं। इसका मतलब है कि उनके पास यह निश्चित रूप से कहने के लिए पर्याप्त डेटा पॉइंट नहीं हैं कि कुछ कॉइन्स क्यों विफल होते हैं, केवल यह कि वे विफल होते हैं।

उन्होंने अपने निष्कर्षों का दूसरे, स्वतंत्र डेटा प्रदाता के साथ परीक्षण भी किया। परिणाम क्या रहा? उनके द्वारा खोजे गए "गंभीर" डीपेग इवेंट्स (बड़े क्रैश) में से केवल 61.9% ही दूसरे स्रोत द्वारा पुष्ट किए गए थे। इसका मतलब है कि उनके द्वारा खोजे गए सबसे बड़े क्रैश में से लगभग दो-पांचवां हिस्सा पहले डेटा प्रदाता की रिपोर्टिंग में त्रुटि हो सकती है। शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि हमें "गंभीर" घटनाओं को देखते समय बहुत सावधान रहने की आवश्यकता है, क्योंकि वे वास्तविक बाजार घबराहट के बजाय डेटा की खामियां (glitches) हो सकती हैं।

मुख्य निष्कर्ष (The Takeaway)

यह शोध पत्र हमें सिखाता है कि डिजिटल मुद्रा की दुनिया में, स्थिरता को मापने का तरीका उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि स्थिरता स्वयं। आप केवल एक चार्ट देखकर यह नहीं कह सकते कि "यह क्रैश हो गया" या "यह ठीक है" बिना यह जाने कि आप किस पैमाने (रूलर) का उपयोग कर रहे हैं। अध्ययन सुझाव देता है कि सबसे विश्वसनीय सुरक्षा के लिए, हमें वास्तविक डॉलर द्वारा समर्थित स्टेबलकॉइन्स पर टिके रहना चाहिए, "सबसे बड़ा ही सबसे अच्छा है" वाले मिथक को नजरअंदाज करना चाहिए, और वास्तविक परेशानी को पहचानने के लिए 2.5% थ्रेशोल्ड का उपयोग करना चाहिए। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह हमें चेतावनी देता है कि यदि हम खेल के नियम तय नहीं करते हैं, तो हम कभी भी इस पर सहमत नहीं हो पाएंगे कि कौन जीत रहा है।