本研究では，暗号資産市場に対するベージュブック情報の影響を自然言語処理を用いて分析する．米連邦準備制度理事会（FRB）が公表するベージュブックは，地域経済の景況感や多様なトピックを含むテキスト情報を持ち，様々な資産に影響を与えることが実証されている．ベージュブック公表日前後の変動に着目し，ビットコイン価格および採掘難易度（Diﬃculty）への影響を検証した結果，エネルギー関連トピックのセンチメントが採掘難易度の変動幅と有意に関連することが示された．つまり，中央銀行テキストのセンチメントが，暗号資産ネットワークの調整メカニズムに影響し得ることが示唆された．

本研究は，ビットコイン価格と採掘難易度(Diﬃculty)に対するベージュブック情報の影響を実証的に分析する．暗号資産は，2009年の誕生以降，急速に時価総額を拡大し，株式やコモディティに並ぶ新たな投資資産クラスとして注目を集めている[1,2]．ビットコインは代表的な暗号資産として世界的に取引されており，リスク分散手段や投機資産としてだけでなく，マクロ経済環境や金融政策に対する市場の期待を反映する新たな指標としても注目されている．その価格はマクロ経済や金融政策ショックの影響を受ける一方[3,4,5,6]，ネットワークを維持するマイニング行動を通じて採掘難易度が均衡的に決定されることが知られている．ビットコインはプルーフ・オブ・ワーク（Proof-of-Work,PoW）というコンセンサスアルゴリズムを採用して，ネットワーク全体の信用が担保される仕組みとなっている．そしてその仕組みを維持するためマイニングを行うマイナーに報酬を設定している．この報酬はマイニングの難易度を示す採掘難易度に依存する1）．採掘難易度の上昇はビットコイン価格の上昇につながることが確認されている[7,8,9]．このようにビットコイン価格と採掘難易度はマクロ環境と技術的要因の双方に依存するが，中央銀行が公表するテキスト情報がこれらに与える影響は十分に理解されていない．マクロ情報と金融市場を結びつけるうえで，中央銀行が公表する文書のテキスト情報は重要な役割を果たす．特に，連邦準備制度理事会（FRB）が公表するベージュブックは，各地区連銀が収集した聞き取り調査に基づき地域経済の現状を要約したレポートであり，FOMC会合のおよそ2週間前に公表される（図1参照）．先行研究では，ベージュブックのテキストから構築した景気指数が実体経済の変動や景気後退の発生を予測しうることや[10,11,12]，金利やイールドスプレッド，為替や原油などの金融市場変数の予測に有用であることを示している[13,14,15]．ベージュブックはFOMCメンバーが金融政策を議論する際の重要なインプットであり，公表時点で市場参加者のマクロ認識や政策期待を更新させる可能性が高い．しかしながら，このベージュブックの情報がビットコイン価格および採掘難易度にどのように反映されるかは未検証である．したがって本研究の目的は，ビットコイン価格と採掘難易度におけるベージュブックテキストの影響を分析し，中央銀行テキストが暗号資産市場とマイニング活動に与える影響を明らかにすることである．具体的には，(i)ベージュブック公表日前後のビットコイン超過リターンおよび採掘難易度の変化1）採掘難易度(Diﬃculty)はマイニングによりブロックを生成する難易度のことである．ブロックの生成は平均して10分に1回になるように調整される．その調整をするため2週間に1度採掘難易度が変更される．過去2週間の平均が10分より短ければ難易度を上げ(値を下げ），逆に長ければ難易度を下げ(値を上げ）る．マイナーが増えたり，マイニングの技術革新が起きると採掘難易度は上昇する．Thisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).ブックのセンチメントやトピックにより，リターンの絶対値がどのように変化するかを，ベージュブック・コーパスを用いて分析する．3.1H1の検証Welchのt検定ベージュブック公表日の日付を𝑡(𝑏)−1，発表日翌日の日付を𝑡(𝑏)とする．ベージュブック公表日のリターンの絶対値の平均値¯𝑅(𝑏)𝑎𝑏𝑠,𝑖=1|𝑏|∑𝑏|𝑅(1)𝑖,𝑡(𝑏)|に対して，全期間のリターンの絶対値の平均値¯𝑅𝑎𝑏𝑠,𝑖=1|𝑇|∑𝑇𝑡|𝑅(1)𝑖,𝑡|が等しいかどうかを検定する．これにより，ベージュブックの発表によるビットコイン価格および採掘難易度の動向を検証することができる．ベージュブックの有無による影響ビットコインの価格変動は，様々なファクターが関連していることが知られている[3,21]．そのため，直前のリターンや偏差も考慮した上で，ベージュブックが発表された日におけるリターンの絶対値の変化を調べる．まず，被説明変数としてリターンの絶対値𝑅(1)𝑎𝑏𝑠,𝑖,𝑡=|𝑅(1)𝑖,𝑡|を用いる．次に説明変数として，前日のリターンの絶対値𝑅(1)𝑎𝑏𝑠,𝑖,𝑡−1=|𝑅(1)𝑖,𝑡−1|と平均絶対偏差MAD𝑖,𝑡の2つのファクターに加え，ベージュブック公表日を1,それ以外を0としたダミー変数D(𝑏)𝑡を加えて重回帰分析を行う．なお，𝑡時点でのボラティリティは，•MAD𝑖,𝑡:=1|𝑤|∑𝑡∈𝑤|𝐹(1)𝑖,𝑡−𝜇𝑖|と定義する．ここで，𝜇𝑖は𝐹(1)𝑖,𝑡の平均値であり，𝑤=10を使用する．以上を踏まえて検証する回帰式は次の通りである．𝑅(1)𝑎𝑏𝑠,𝑖,𝑡=𝛼+𝛽DD(𝑏)𝑡+𝛽RR𝑎𝑏𝑠,𝑖,𝑡−1+𝛽MADMAD𝑖,𝑡+𝜀𝑡(2)3.2H2の検証次に，データをベージュブック公表日のみに絞り込み，先ほどの回帰式のD(𝑏)𝑡をベージュブックセンチメントSMT(𝑏)𝑡に置き換えることで，ベージュブックのトーンの影響を検証する．分析にはScore𝐷𝐻,Score𝐹𝐵,Score𝐿𝑀を用い集計を行う．なお，ベージュブックセンチメントとして，(a)全体の平均:SMT(𝑏𝐴𝐿𝐿)𝑡(b)"summaryofeconomicactivity"に代表される全体の要約部分:SMT(𝑏𝐸𝐴)𝑡対象𝑡値𝑝値ビットコイン価格-1.6200.108ビットコインの採掘難易度-2.2610.027**注：∗は10％，∗∗は5％，∗∗∗は1％水準で有意．ビットコイン価格ビットコインの採掘難易度𝛼0.0190***0.0061***(27.667)(13.844)0.3613***0.1962***𝛽R(28.649)(14.871)-0.0000***-0.0000***𝛽MAD(0.003)(-5.138)-0.0028-0.0003𝛽D(0.398)(-0.115)𝑅20.1350.046Adj.𝑅20.1340.045𝑛53865386注：括弧内はt値，∗は10％水準，∗∗は5％水準，∗∗∗は1％水準で有意(c)"energy"というエネルギーに関する部分:SMT(𝑏𝐸𝐸)𝑡の3つを使用する．以上を踏まえて検証する回帰式は次の通りである．𝑅(1)𝑎𝑏𝑠,𝑖,𝑡=𝛼+𝛽SMTSMT(𝑏)𝑡+𝛽RR𝑎𝑏𝑠,𝑖,𝑡−1+𝛽MADMAD𝑖,𝑡+𝜀𝑡(3)4実証分析4.1H1の検証Welchのt検定結果を表1に示す．ビットコインの採掘難易度のリターンの絶対値が5%水準で有意となった．よって，ベージュブックの発表の有無が採掘難易度のリターンの絶対値に統計的に有意な影響を与えていることを示している．一方，ビットコイン価格のリターンの絶対値は有意ではなかった．ベージュブックの有無による影響結果を表2に示す．𝛽R,𝛽MAD，𝛽Dはビットコイン価格とビットコインの採掘難易度双方で1％水準で有意となった．この分析から，加えたファクターを考慮すると，ビットコイン価格とビットコインの採掘難易度はベージュブックの公表があるか否かそのものは，リターンの絶対値に影響を与えないことが示唆された．org/licenses/by/4.0/).(a)全体平均(b)概要部分(c)エネルギーScore𝐷𝐻Score𝐹𝐵Score𝐿𝑀Score𝐷𝐻Score𝐹𝐵Score𝐿𝑀Score𝐷𝐻Score𝐹𝐵Score𝐿𝑀𝛼0.0080.0020.0030.0110.0020.0030.0020.0020.005*(0.706)(0.634)(1.004)(1.660)(0.601)(1.022)(0.405)(0.932)(1.823)0.547***0.543***0.544***0.544***0.544***0.547***0.546***0.546***0.536***(8.670)(8.611)(8.554)(8.689)(8.562)(8.675)(8.645)(8.652)(8.614)-0.000-0.000-0.000-0.000-0.000-0.000-0.000-0.000-0.000𝛽R𝛽MAD𝛽𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒𝐷𝐻𝛽𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒𝐹𝐵𝛽𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒𝐿𝑀4.2H2の検証結果を表3に示す．ここでは，ビットコインの採掘難易度の結果を説明する．定数項は一部のモデルを除き有意ではない．また，自己回帰項（𝛽R）は全体平均およびエネルギーのトピックにおいて1%水準で強く有意であり，難易度調整における強い慣性が確認できる．センチメントスコアについては，Score𝐹𝐵,Score𝐷𝐻は全てのトピックにおいて有意ではない一方，Score𝐿𝑀はトピック「エネルギー」において5%水準で有意である．これは，ビットコインのマイニング（採掘）が大量の電力を消費するプロセスであるため[22]，一般的な経済動向よりも，エネルギー関連のセンチメントがマイナー（採掘者）の参入・退出行動，ひいては難易度の変動に影響を与えていることを示唆している．また，回帰係数は正である．これは，エネルギー市場に関するポジティブな情報（あるいはテキストに含まれる情報の確度が高い状態）において，難易度の変動幅（絶対値）が拡大することを示している．エネルギー供給の安定や価格に関する楽観的な見通しが，マイナーの競争環境を活性化させ，結果として難易度の調整幅を大きくしている可能性がある．一方で，経済活動の概要部分（Summary）や全体平均（All）では，全てのスコアで有意性が確認されなかった．この理由として，ビットコインは特定の国（この場合は米国）の景況感よりも，グローバルな規制動向や半導体供給といった固有の要因に依存する側面が強いことが考えられる．特にScore𝐷𝐻やScore𝐹𝐵が有意とならなかった点については，学習(-0.577)(-0.287)(-0.447)(-0.301)(-0.559)(-0.870)(-0.706)(-0.712)(-0.754)-0.015-0.0250.000(-0.509)(-1.402)(0.012)0.0120.0020.001(0.774)(0.280)(0.218)0.009-0.0070.018**(0.340)(-0.527)(2.011)𝑅20.4210.4230.4210.4310.4210.4220.4200.4200.441Adj.𝑅20.4050.4070.4040.4150.4040.4050.4040.4040.426𝑛111111111111111111111111111注：括弧内はt値，∗は10％水準，∗∗は5％水準，∗∗∗は1％水準で有意データとの不適合が挙げられる．Score𝐹𝐵は一般的な金融ニュースを対象としており[18]，Score𝐷𝐻は金融政策に特化したテキストに基づいているため，マイニングという物理的なコスト構造を持つ産業の変動を説明するには至らなかったと考えられる．対してScore𝐿𝑀がエネルギー分野で有意となったのは，同スコアが企業の適時開示資料などを学習データとしており[20]，エネルギー企業の業績や将来見通しといった，マイニングコストに直結するファンダメンタルズ情報を捉えやすかったためと推察される．5まとめと今後の展望政策や需給バランスの変化が市場価格に直結するため，ベージュブックの情報が市場予測に与える影響を評価することは重要である．本研究では，ベージュブックの動向がビットコインの価格及び採掘難易度に与える影響を分析した．具体的には，ベージュブック発表は変動に影響を与えるかどうか(H1)，どのような情報が重要かどうか(H2)を分析した．分析の結果，ベージュブック発表の経済活動の概要部分において，算出方法が異なる3つのスコアを分析し，ベージュブックのセンチメントが影響を与えることが示唆された．つまり，中央銀行テキストのセンチメントが，暗号資産ネットワークの調整メカニズムに影響し得ることが示唆された．org/licenses/by/4.0/).