Что индекс Херфиндаля — Хиршмана (HHI) говорит о криптовалютном рынке?

Кто предложил концепцию?

Концепция индекса Херфиндаля — Хиршмана (HHI) восходит к книге Альберта Хиршмана «Национальная мощь и структура внешней торговли» (1945). В ней немецкий экономист описал, как крупные игроки влияют на уровень рыночной конкуренции.

Хиршман считал, что важным условием экономического развития являются выборочные государственные инвестиции в ключевые отрасли: инфраструктуру, энергетику, тяжелую промышленность и другие стратегически важные сектора.

В 1950 году американский экономист Оррис Херфиндаль развил идеи немецкого коллеги в докторской диссертации «Концентрация в сталелитейной промышленности США». Пока Хиршман применял свою концепцию для анализа импорта и экспорта на уровне страны, Херфиндаль использовал ее для изучения конкурентоспособности отдельно взятой отрасли.

Со временем HHI стал удобным инструментом для анализа рыночной концентрации по всему миру. Его взяли на вооружение как государственные антимонопольные комитеты, так и различные экономические институты.

В чем суть HHI?

HHI — это статистический показатель концентрации рынка в определенной отрасли. 

Инструмент помогает инвесторам и аналитикам выявить признаки монополизации и оценить конкуренцию. В частности, HHI показывает, какие криптокомпании или их активы, вероятно, обладают значительной рыночной властью.

Индекс может не учитывать доминирование отдельных игроков на региональном уровне, например, локальных лидеров бирж. HHI также не принимает во внимание факторы волатильности, сетевые эффекты и регуляторные изменения, характерные для блокчейн-индустрии.

Чем ближе рынок к монополии, тем выше его концентрация и ниже уровень конкуренции. Если в отрасли существует только одна компания (абсолютная монополия), ее HHI будет равен 10 000 пунктам.

Если на рынке в равной степени присутствуют тысячи фирм, индекс будет близок к нулю и свидетельствовать о почти совершенной конкуренции.

В «Руководстве по слиянию компаний» Министерства юстиции США и Федеральной торговой комиссии приводится следующая градация состояния рынков в зависимости от показателя HHI:

• менее 1000 — конкурентная среда со множеством участников без доминирующих игроков;
• от 1000 до 1800 — умеренно концентрированный рынок с усиленным влиянием нескольких компаний;
• от 1800 до 10 000 — высококонцентрированный рынок с угрозой возникновения олигополии или монополии.

Как правило, слияния, увеличивающие HHI более чем на 100 пунктов в высококонцентрированных рынках, вызывают опасения у антимонопольных служб.

Основное преимущество индекса — простота вычисления и небольшое количество данных, необходимых для расчета. Основной же недостаток заключается в том, что он не учитывает все особенности различных рынков, что не всегда позволяет оценить с высокой точностью уровень баланса отрасли.

Как HHI применяют на крипторынке?

1 марта 2024 года в издании SpingerOpen вышло исследование, авторы которого попытались на примере криптовалют эмпирически доказать теорию Фридриха фон Хайека о частных денежных средствах. Одним из основных показателей выступил HHI.

Для расчета концентрации на рынке криптовалют использовались ежемесячные данные о рыночной капитализации 101 монеты за период с 1 января 2016 по 31 августа 2022 года. Использованные в анализе активы составили более 90% всего рынка.

Динамика данных показала следующие результаты:

• в январе 2016 года HHI был близок к 8000, указывая на высокую концентрацию;
• январь 2018 — индекс достиг исторического минимума ниже 2000, свидетельствуя об относительно высокой конкуренции;
• после 2018 концентрация выросла, колеблясь в районе 4000;
• 2021 год — HHI снова снизился до ~2000.

Из исследования видны значительные перемены в структуре крипторынка начиная с 2016 года. В первый «криптобум» на него смогли выйти новые конкуренты, что привело к снижению концентрации.

Категория активов без учета стейблкоинов показала большую сосредоточенность и варьировалась между умеренными и высокими показателями.

HHI также помог в исследовании предпочтений студентов университетов при инвестировании в цифровые активы. Этот подход позволил выявить наиболее популярные криптовалюты и изучить причины их выбора.

Использование индекса HHI имеет широкое применение в криптовалютах. Его можно использовать для вычисления монополии создателей мем-коинов, определения уровня децентрализации стейкинга или концентрации государственной власти в стейблкоинах.

Так, в 2020 году Ark Invest c помощью HHI показал движение майнинга биткоина к децентрализации.

Другие варианты применения HHI:

• доминирование криптобирж. Высокий HHI Binance и Coinbase сигнализирует о концентрации торговли. Это может указывать на риски рыночной манипуляции и недостатка конкуренции;
• концентрация стейблкоинов. HHI позволяет оценить долю USDT, USDC, DAI и выявить системные риски возникновения монополии;

• распределение токенов. HHI помогает обнаружить наличие китов — крупных держателей токенов;

• рынок мем-коинов. Если Dogecoin и Shiba Inu доминируют в сегменте, HHI продемонстрирует концентрацию. Высокий показатель может привести к волатильности и резким колебаниям цен.

Какие недостатки у индекса?

HHI имеет ограничения в условиях высокой волатильности и сложной структуры рынка. Он не всегда отражает локальные монополии, влияние сетевых эффектов и кроссчейн-взаимодействие.

Главным недостатком можно назвать неспособность корректно и реалистично определить границы анализируемого пространства.

Например, HHI используется для оценки отрасли, состоящей из 10 компаний, каждая из которых занимает примерно 10% рынка. Согласно расчету, это высококонкурентная среда. Однако единственная компания может контролировать до 80–90% продаж в определенном сегменте. В этом случае у нее будет фактически монопольное положение, чего не покажет индикатор.

Другой проблемой могут стать географические факторы. На практике каждая фирма может обладать монополией в регионе, несмотря на кажущуюся конкурентную структуру глобального рынка в целом.

Поэтому для корректного использования HHI необходимо учитывать дополнительные факторы и четко определять границы анализируемого сегмента.