本研究は、個人のデジタルフットプリント^* を活用したクレジットスコアリングの可能性を論ずるものである。

• （*インターネットを利用したときに残る記録の総称。作成したアカウント、ソーシャルメディアへの記事やメッセージの投稿、電子メールの送受信、ウェブページの閲覧履歴など。）

全世界には約20億人ものクレジットスコアを持たない人々が存在（IMF2017）している。本事象は発展途上国のみにおける問題ではなく、キャッシュレス大国である米国においても4500万人にも上る人々がクレジットスコアを有していない（Consumer Financial Protection Bureau, 2015）。「クレジットスコア」がなんらかの代替手段によって評価される場合、それらの人々が「良い借り手」になる可能性が期待され、未開拓市場として注目されている。一方で、発展途上国での携帯電話の導入率は98.7%であり、インターネットおよびソーシャルメディアの使用は指数関数的に増加しており、近年これらから得られる情報、すなわち「デジタルフットプリント」を活用した代替的なクレジットスコアが検討されてきたBerg, Burg, Gombovic and Puri, 2019）。

著者らは、インド国内（2016-2018）で得られた個人のデジタルフットプリントのなかでも、アクセスログをはじめとするよりディープ（取得が困難）なフットプリントを活用した機械学習により、

1. （1）デジタルフットプリントの、ローン希望者のデフォルト予測におけるクレジットスコアに対する優位性
2. （2）ディープ・デジタルフットプリント（＝通話ログ）の活用による予測精度の改善

を明らかにした。クレジットスコアを有さなくとも、構造化されていない情報を携帯電話内に大量に保持している人々を対象に、潜在的なクレジットカード利用可能者の拡大が期待される結果が示された。

本研究は、ビットコインの標準的なREE（Rational Expectation Equilibrium）モデルを構築し、そのモデルと実データとの比較に関して論ずるものである。

一般的な通貨は周知のとおり、中央銀行によって発行されその信用をもって価値の創出・維持されるが、当該機関が信用を失った場合にはインフレや金融危機に直面する（トルコ、ベネズエラ、ジンバブエ等）。一方、インターネット上でやりとりできる財産的価値である「暗号資産（仮想通貨）」は、銀行等の第三者を介することなく、財産的価値をやり取りすることが可能な仕組みとして、高い注目を集めている。しかし、「お金は本来、国民の信頼を享受する説明責任のある機関に支えられた不可欠な社会的慣習であり…中略…ビットコインや最近急成長した他の暗号資産などのプライベートデジタルトークンは、根本的なこのお金の価値と性質に関する信頼を危険にさらしてはならない」（Agustin Carstens,BIS）、「ビットコインは純粋なバブルで、本質的な価値のない資産であり、信頼が失われると、価格はゼロになる」（Jean Tirole, TSE）等の警告を提言する有識者も存在する。それでも現在のビットコインの時価総額は1,000億ドルを超えて（2020年1月現在）おり、この価値は非合理なものなのか、それとも基本的な経済学と矛盾を持たない合理的なものなのか、という議論は尽きない。

著者らは、暗号資産のファンダメンタルズとして考えられる、トランザクションにおけるコストやリスクを導入した中央銀行通貨と仮想通貨からなる単純な世代重複モデル（The Overlapping Generations Models:OLG）を構築、それをもとに暗号通貨特有のトランザクションコストやハッキングリスクなどのファンダメンタル・バリューを反映した価格均衡のモデルを導出した。モデルの乗法構造性は、均衡価格の多様性を示唆するとともに、ファンダメンタル・バリューのモデル反映がビットコインの価格変動の一部を説明できると主張した。

本研究は、理論およびデータの両側面における、FX市場における取引量、ボラティリティ、および非流動性に関する共通の決定要因について論ずるものである。

近年では、変動FXレート、オープンエコノミー、および資本移動の拡大により、FXのボラティリティ、取引量、および非流動性のより良い理解が求められるようになった。その一方で、外国為替市場は分散化されておりFXの取引量に関するデータの入手は困難であったため、取引量とその他の要素との関係性の分析は十分に行われてこなかった。その中で、2002年にCLS Continuous Linked Settlement）は、決済メンバーとその顧客のFXトランザクションの決済リスクを軽減するPvP（Payment Versus Payment：多通貨同時）決済サービスの運用を開始。そのシェアは急速に増加し、2017年3月までにグローバルFX取引の50%を上回るほどとなり、CLSで蓄積されたグローバルFX取引量が分析対象として注目されるようになった。

著者らは、上述のCLSにおけるグローバルFX取引量データを用いて、取引量とボラティリティを決める主な要因は、ある情報に対する投資家間の意見の不一致であることを示し、インプライド・ボラティリティによる取引量の増加をはじめとする、取引量とボラティリティおよび非流動性の間の相関関係や、流動性により価格効率が形成されることを明らかにした。