フラクショナルオーナーシップ：新しい投資の方法

最近、テクノロジーが投資の仕方を変えたんだ。今では、高級ワインやアート作品、ラグジュアリーカーみたいに手が届かなかったものの一部を所有できるようになった。これをフラクショナルオーナーシップって呼ぶんだ。丸ごと買う代わりに、みんなでお金を出し合ってそのピザの一切れを買う感じ。だけど、ちょっと問題があって、後でそのシェアを売るのが難しいこともある。まるでパーティで半分食べたピザのスライスを売ろうとするみたいに。

#流動性の問題

金融における流動性って、価格に大きな変動を与えずにモノを買ったり売ったりできるかどうかを意味してる。市場が流動的なら、取引は簡単。でも流動性が低いと、思ったよりも長くそのピザのスライスを持っていることになるかも。フラクショナルオーナーシップの新しい世界では、市場がかなり非流動的なことがある。これが、売りたいときに買い手を見つけるのが難しい理由なんだ。そこで研究が必要なんだ-これらの市場をどうやって良くするかを見つけたいんだ。

#研究の目標

この研究の目標は、エージェントベースのモデリング（ABM）という方法を使って、こうした市場で起こることをシミュレートすることだったんだ。つまり、フラクショナルシェアを売買する小さな仮想投資家（エージェント）がいると想像してみて。そのやり取りを観察することで、流動性について学べる-如何にしてもっと多くの人に君のピザのスライスを買ってもらえるかって！

#モデルの仕組み

私たちのモデルの中のエージェントには、いくつかの異なる役割があるよ：

1. ピュアバイヤー（PB）: これらの人たちはシェアを買いたいだけ。欲しいスライスが適正価格で出るのを待ってるピザ好きだね。

2. ピュアセラー（PS）: これらのエージェントはシェアを売るだけ。余ったピザのスライスをできるだけ良い価格で売りたい人たちだ。

3. バイヤーセラー（BS）: これらのエージェントは買ったり売ったりできる。もっと魅力的なスライスと交換するために、自分のスライスを取引するピザ愛好家だね。

#市場の設定

私たちのモデルは、フラクショナルオーナーシップに関わるフィンテックスタートアップからの実データに基づいている。この設定では、投資家はそれぞれ€50の資産のシェアを買うことができる。これらの資産は二次市場で取引される。

市場はこんな感じで動いてる：

• 取引日: 市場は月に少なくとも一度は取引が行われる。みんなが好きなスライスを持ち寄る月例ピザパーティーみたいだね。

• 取引ルール: 売り手は、資産の価値の範囲内で価格を設定してシェアをリストできる。価格が高すぎたり低すぎたりすると、あまり売れない。

• オーダーマッチング: 買いと売りのオファーは、先着順でマッチングされる。まるで最後のピザのスライスを掴む人が誰かを決めるみたい！

#重要な要素

流動性にはいくつかの要因が影響する：

1. シェアの数: シェアがたくさんあるほど、売るのが簡単。ただ、みんなが一度に売りたがると問題になるかも。

2. 価格設定: 資産の価値がどう評価されるかも大事。みんながピザのスライスを€2だと思っている時に、他の人が€1だと思っていると、取引が難しくなる。

3. 市場ルール: 各プラットフォームには、自分独自のルールがあって、それが人々の取引のしやすさに影響する。

#シミュレーションフレームワーク

私たちはABMを使って、エージェント間の複雑なやり取りをシミュレートしている。各エージェントは、買ったり売ったりするための戦略を持っている。彼らは自分の予算や市場のルールに基づいて行動するんだ。

エージェントはシンプルな行動から複雑な行動までできる。中にはランダムに動くものもあれば、環境から学ぼうとする賢い友達みたいに、どのタイミングでスライスを掴むかを知っているやつもいるよ！

#エージェントの行動

#ピュアセラー

ピュアセラーは、自分のスライスを売る理由があって、売り出すんだ。現在の所有状況と市場価格に基づいて、どのくらい売るかを決める。もし気前が良ければ、買い手を惹きつけるためにちょっと安く設定するかも。

#ピュアバイヤー

ピュアバイヤーは、自分がダイレクトに買えない以上のものを所有したいという欲望から動いている。オファーブックを見て回り、低価格のシェアを買う傾向がある。でも正直言うと、美味しそうに見えるスライスを選んじゃうかも！

#バイヤーセラー

バイヤーセラーは、スライスを買ったり売ったりできる。彼らは、他のエージェントが何を求めていると思うかに基づいて価格を設定する。まるで秘密のピザ屋を知っていて、最高の取引を見つける友人みたいだね。

#市場のダイナミクス

市場は2つのフェーズを経る：セラーがオファーをリストする取引前フェーズと、バイヤーが購入する取引フェーズ。モデルでは、時間を通じてこれらのやり取りがどう展開するかを見ることができる。

#データ収集

このシミュレーションのデータは、実際のプラットフォームでの取引活動から来ていて、より正確なモデルを構築するのに役立っている。取引、価格、関与している人々の情報を収集したよ。

統計によると、多くのオファーが決済されていないことがわかった。これは、みんながピザを食べたがっているけど、必ずしもシェアする相手が見つからない状況だね。

#結果と分析

シミュレーションの市場結果を実際のデータと比較したんだ。驚くべきことに、シミュレーションは実際の市場のダイナミクスをかなりうまく再現できた。私たちが見た主な指標は流動性比率だよ。

流動性比率って何？ 実際に取引が行われた数と、提示されたオファーの数の比率だ。もしピザパーティーで10スライスあって、2つしか食べられなかったら、それはあまり流動的じゃないよね！

#感度分析

エージェントの行動の変化が流動性に与える影響をテストしたよ。面白い発見がいくつかあった：

• セラーが増えると: 市場にセラーが増えると、みんなが最高の取引を求めようとして、流動性が低くなるかも。まるで最後のスライスを巡って争う人が多すぎる感じ！

• バイヤーの活動: バイヤーがもっと活動的になると、流動性比率が上がる。これって、売るより買いたい人が多いってこと；ピザパーティーの成功だね！

• 価格範囲: オファーの価格範囲を調整すると、セラーやバイヤーによって異なる効果が出たよ。

#結論

要するに、この研究はフラクショナルオーナーシップにおける非流動市場をよりよく理解し、シミュレートする方法を示している。このエージェントたちの行動をモデル化することで、流動性を改善する新しい方法を見つけられるかもしれない。

結果は、市場の中で予測できることもあれば、意外なこともあると示している。ピザパーティーと同じで、誰が来るかわからないし、実際にどれだけスライスが食べられるかもわからないからね！

#今後の方向性

今後は、エージェントをもっと多様化させたいと思ってる。市場ルールの変更が流動性を最大化するかどうかも探っていくつもりだ。

だから、次にフラクショナルオーナーシップを考えるときは、ピザパーティーと同じように、適切なスライスをシェアして、スムーズに物事を進めることが大事だってことを覚えておいてね！