Criptomonedas, Fiat y Activos Son Ahora Rivales Estratégicos

Al discutir inversiones en clases de activos específicas, ya sea bienes raíces, acciones o criptomonedas, es importante no mirarlas de forma aislada. Esto se debe a que todas compiten entre sí por el mismo conjunto limitado de capital y atención del público inversionista.

Por lo tanto, varios mercados financieros deben verse como el complejo resultado de las interacciones entre muchos factores que influyen no solo en clases de activos específicas, sino también en la interrelación entre esas clases de activos.

La teoría de juegos es una rama de las matemáticas aplicadas que puede ayudar a explicar mejor cómo funciona esto. Analiza situaciones en las que las partes, llamadas jugadores, toman decisiones interdependientes, lo que obliga a cada jugador a considerar las posibles decisiones o estrategias del otro jugador al formular su propia estrategia.

En un artículo científico recién publicado¹, dos investigadores de la Universidad de Stavanger (Noruega) utilizan la teoría de juegos para modelar el impacto de las criptomonedas en la estrategia financiera. Su modelo cubrió las acciones, estrategias e interacciones entre hogares, gobiernos, bancos centrales, empresas, CeFi (Finanzas Centralizadas) y DeFi (Finanzas Descentralizadas).

Publicaron sus hallazgos en la revista International Review of Financial Analysis, bajo el título “A game-theoretic model of cryptocurrencies, fiat currencies and assets”.

Using Game Theory For Crypto & Macroeconomics

Si bien es aplicable a juegos como el ajedrez, las aplicaciones más importantes de la teoría de juegos están en los campos de la política y la economía. La teoría de juegos se ha utilizado para modelar y dar forma a las políticas de los bancos centrales, las expectativas del público sobre la inflación, los conflictos comerciales internacionales y muchas otras aplicaciones.

Un concepto clave aquí es la “utilidad”, que asigna un número a cada alternativa del jugador para transmitir su atractivo relativo. Maximizar la utilidad esperada de alguien determina automáticamente la opción más preferida del jugador.

Debe señalarse que la utilidad no es lo mismo que las ganancias máximas. Por ejemplo, a veces, asegurarse de que se produzca alguna ganancia puede considerarse óptimo para un jugador, incluso si eso implica dejar dinero sobre la mesa.

En sus formas más avanzadas, la teoría de juegos también introduce elementos más complejos, como la asimetría de información (algunos actores saben más que otros), el efecto de comportamientos pasados en expectativas futuras, y la comprensión de que pueden existir múltiples equilibrios de Nash (un resultado en un juego no cooperativo para dos o más jugadores en el que el resultado esperado de ningún jugador puede mejorarse cambiando su propia estrategia) al mismo tiempo.

El modelo utilizado en este estudio se desplegó como un “juego” de cinco jugadores, representando respectivamente:

• Hogares, que eligen consumo, trabajo, endeudamiento y asignación de activos.
• Gobiernos, que eligen impuestos y sanciones.
• Bancos centrales, que eligen tasas de interés fiat y creación o retiro de dinero.
• Empresas privadas, que eligen salarios y condiciones de producción.
• Banco CeFi y DeFi, que eligen condiciones de préstamo en los mercados fiat y cripto.

La idea es que los rendimientos netos de fiat, cripto y otros activos provienen de decisiones independientes respecto a todos estos factores.

“Los lectores pueden, por lo tanto, entender el modelo completo como una versión ampliada de un mecanismo más simple: los cambios de política alteran los incentivos al endeudamiento, el endeudamiento cambia la inflación y las condiciones del balance, y esos cambios retroalimentan la elección de cartera y los pagos institucionales.”

Building A Crypto Macroeconomics Game Theory

Setting Up The Stage

El modelo distingue los activos tradicionales (p. ej., monedas fiat, bonos, acciones) de las criptomonedas.

Los activos tradicionales, como las monedas fiat (incluyendo CBDC), son emitidos y controlados centralmente, sujetos a impresión/retiro por parte de los bancos centrales, ajustes inflacionarios y plena tributación/sanciones.

Las criptomonedas, en contraste, son descentralizadas, con suministros fijos o limitados algorítmicamente (p. ej., el límite de Bitcoin), lo que permite nuevos usos más allá de las monedas tradicionales:

• Contratos inteligentes programables para préstamos automatizados en DeFi.
• Tokenización de activos del mundo real (p. ej., activos como NFTs como una clase distinta).
• Transferencias punto a punto sin fronteras que reducen los costos de transacción.

Esto hace que tanto el modelo como las criptomonedas en la vida real sean resilientes a la manipulación central. En este modelo, la innovación cripto impulsa ganancias de utilidad DeFi (incluyendo anonimato para ciertos activos), pero la volatilidad puede disuadir la adopción tradicional para transacciones “normales”.

Sin embargo, para mantener el modelo lo suficientemente simple y estable, no se introdujeron sesgos conductuales (acción irracional desde un punto de vista económico), y no se incluyeron choques económicos ni picos de volatilidad.

En este modelo, la inflación, la credibilidad de la política, los rendimientos esperados, la volatilidad, la tributación, la adopción y la confianza influyen en el comportamiento alrededor de los activos financieros y el retorno futuro de las criptomonedas y las clases de activos tradicionales. Para capturar esta interrelación, los investigadores rastrearon 11 clases de activos distintas, categorizadas por su función económica:

These 11 assets and the behavior + interactions of the 5 types of “players” were modeled into 26 derived equations, encompassing utility functions, constraints, inflation definitions, and equilibrium conditions.

Model Calibration With Different Countries

The authors calibrated their model to the US and Nigeria in order to relate the results to recognizable institutional and macroeconomic environments. For example, here are some of the changes made:

• The US is modeled as more consumption-driven.
• Nigeria’s model was modified to match its higher target inflation environment.
• The transaction cost parameter was lowered for the US to reflect more efficient digital banking and crypto exchange conditions and raised for Nigeria to reflect the informal economy, weaker infrastructure, and higher transaction frictions.

The same calibration could be done for many more countries and business environments. This method also lets the model equations show what would happen if some parameters were to change—for example, if new crypto regulations are adopted, if inflation rises, etc.

What Can the Game Theory Model Tell Us About Crypto?

What Did The Model Show?

When running the model, the researchers came to 12 different “formal propositions” on how crypto is affected by borrowing, inflation, portfolio substitution, wages, and utilities responding to changes in key household, monetary, and structural parameters. To make these findings easier to consume, they can be organized by their core financial dynamics:

Dynamics of Borrowing, Interest Rates & DeFi Utility

• Proposition 1: An increase in fiat borrowing attractiveness can raise fiat borrowing. In contrast, cryptocurrency borrowing and DeFi bank utility exhibit initial growth followed by contraction.
• Proposition 2: Higher perceived borrowing costs in both fiat and cryptocurrencies can still increase fiat borrowing when the induced inflation benefit outweighs the direct borrowing cost.
• Proposition 3: Fiat withdrawal can reduce fiat borrowing and CeFi bank utility, while still making decentralized finance relatively more attractive.
• Proposition 4: Higher policy rates can expand both fiat and cryptocurrency borrowing in the context of high inflationary expectations.
• Proposition 5: Cryptocurrency inflation can cause a portfolio reallocation that increases cryptocurrency borrowing and DeFi bank utility.
• Proposition 10: Fiat money printing asymmetrically crowds out cryptocurrency borrowing, as central bank fiat currency printing escalates fiat borrowing, inflation, and central finance utility.

Dynamics of Wages, Labor & Market Structure

• Proposition 6: Wage allocation to consumption increases with the utility of holding fiat currency.
• Proposition 7: Greater wage curvature (greater reduction in salary from high unemployment conditions) alters the fiat–crypto borrowing mix in ways that favor decentralized finance.
• Proposition 8: A higher population strengthens government utility, because larger household numbers expand the tax base and induce compensating borrowing and portfolio adjustments.
• Proposition 9: Higher employment rates can reduce nominal wages, yet improve both household and firm welfare.
• Proposition 11: More numerous companies raise household wages and consumption, and reduce borrowing and inflation.
• Proposition 12: Higher wages compress borrowing and inflation while hurting firms.

Policy Recommendations

The first one is a warning that conventional monetary tools may not operate in hybrid fiat-cryptocurrency systems in the same way as in purely fiat economies. For example, such a hybrid system will react to tighter fiat conditions differently—in some condition sets boosting traditional finance, in some other sets doing the opposite.

A direct consequence is that tax policy and enforcement should be coordinated with financial regulation.

“This points toward balanced tax design, proportionate penalties, improved reporting standards, and better institutional coordination across tax authorities, financial supervisors, and central banks. Excessively harsh enforcement in one market segment may not eliminate risk, but merely relocate it.”

A third recommendation is that CBDCs (Central Bank Digital Currencies) should prioritize payment efficiency, low transaction costs, interoperability, and legal clarity.

In the same way, financial regulation should target resilience, not only suppression. A policy hostile to cryptocurrencies and reducing decentralized finance through tighter fiat conditions may fail or even backfire.

“A well-designed CBDC may therefore improve financial inclusion and transaction efficiency while limiting destabilizing shifts between centralized and decentralized finance.”

Lastly, wage compression or income insecurity may push households toward greater reliance on both fiat and crypto borrowing. Policies that stabilize household income may therefore support not only welfare, but also macro-financial resilience.

The context of the country also matters, with higher inflation and a stronger informal finance system having a massive impact on the use of fiat and cryptocurrencies.

Overall, this game theory macroeconomic model proves that central banks and policymakers need to update their mathematical and mental models for the existence of cryptocurrencies. What worked in the past might have completely opposite results now that a new parallel, and radically different type of currency exists and is accessible to the public.

“The central policy challenge in hybrid fiat-cryptocurrency economies is therefore to manage substitution, spillovers, and incentives across markets rather than to regulate each market in isolation.”