Исследование политических сигналов и эффекта заражения на рынке криптоактивов

Недавно журнал Economics Letters опубликовал исследование под названием "От нуля до героя: Вспомогательный эффект мем-токенов на рынке криптоактивов". В статье анализируется событие, связанное с выпуском мем-токена известным политическим деятелем, и раскрываются гетерогенные колебания, вызванные совместным воздействием рыночного настроения и фундаментальных факторов. Это событие подчеркивает все более важную роль политических факторов в формировании рынка криптоактивов и поведения инвесторов.

Введение

Политическая динамика все больше влияет на финансовые рынки, и рынок криптоактивов стал важной сферой пересечения политики и финансов. Президентские выборы в США в 2024 году еще больше подчеркивают эту связь: один из кандидатов от Республиканской партии беспрецедентно начал поддерживать цифровые активы. Он заявил, что сделает США "глобальной столицей криптовалюты" и поставит криптовалюту в центр своей экономической повестки, в результате чего рынок ожидает более дружелюбной политики в его срок.

Эти планы должны быть реализованы 18 января 2025 года, этот политический деятель выпустил свой официальный Мем-токен на блокчейне Solana. В течение 24 часов цена этого токена выросла на 900%, объем торговли достиг 18 миллиардов долларов, а рыночная капитализация превысила рыночную капитализацию самого большого Мем-токена DOGE на 4 миллиарда долларов.

На следующий день выпуск другого Meme токена, связанного с его семьей, еще больше стимулировал рыночную спекуляцию. Эти события не только носили спекулятивный характер, но также стали значительным экзогенным шоком, влияние которого выходит за рамки финансовой спекуляции, посылая более широкие сигналы о регулировании и политической повестке.

Данное исследование направлено на изучение того, как это событие одновременно выступает в качестве политического сигнала и финансового события, влияющего на рынок Криптоактивов. Основное внимание уделяется трем ключевым вопросам:

1. Как выпуск этого Meme токена влияет на доходность и волатильность основных криптоактивов?

2. Этот случай вызвал финансовый инфляционный эффект на рынке криптоактивов?

3. Имеет ли это влияние гетерогенность, проявляющаяся в том, что разные Криптоактивы реагируют по-разному в зависимости от своей технической основы, назначения или спекулятивной привлекательности?

Для ответа на эти вопросы в статье используется модель многомерной обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности (MGARCH) Baba-Engle-Kraft-Kroner(BEKK), которая особенно подходит для анализа динамических взаимосвязей между волатильностью и корреляцией во времени.

Исследование выбрало десять ведущих по рыночной капитализации криптоактивов для эмпирического анализа и обнаружило, что после выпуска этого Meme-токена существует значительный эффект волатильности, передающийся между криптоактивами, что указывает на наличие финансовой инфляции на рынке. Событие вызвало значительные изменения в динамике рынка, при этом Solana и Chainlink зафиксировали наибольшее увеличение из-за своей инфраструктуры и стратегической связи. В то время как такие основные криптоактивы, как биткойн и эфириум, продемонстрировали высокую устойчивость, их накопленная аномальная доходность (CARs) и дисперсия в поздний период события стремились к стабильности. Напротив, другие Meme-токены, такие как Dogecoin и Shiba Inu, показали обесценение, и средства, вероятно, перетекли в недавно выпущенные Meme-токены.

Действительно, выпуск этой Meme-токена произошел в условиях высокой политической поляризации в США, и сам бренд тесно связан с сильными политическими эмоциями, что увеличивает чувствительность инвесторов и усиливает рыночную реакцию. Для некоторых инвесторов эта поддержка символизирует уникальную спекулятивную возможность, порождая сильный эффект «следования за толпой»; в то время как другие инвесторы, осознавая политические и регуляторные риски из-за его спорного имиджа, принимают более осторожную позицию. Эта поляризация объясняет наблюдаемую высокую волатильность и дифференцированную рыночную реакцию — от энтузиазма по поводу ожидаемой политической поддержки до сомнений в отношении репутации и политической неопределенности.

В последние годы внимание к эффектам заражения на рынке криптоактивов возросло, поскольку они имеют важное значение для финансовой стабильности, управления рисками и диверсификации инвестиционного портфеля. Существующие исследования в основном сосредоточены на переливании между криптоактивами или между криптоактивами и традиционными финансовыми активами, выявляя модели связи, рисков заражения и передачи волатильности. Однако большинство из этих исследований акцентируют внимание на финансовых или технических факторах, таких как крах рынка, ограничения ликвидности или инновации в области шифрования. Политические сигналы, особенно механизмы заражения, связанные с политически связанными токенами, все еще остаются белым пятном в исследованиях.

Данное исследование является первой работой, анализирующей влияние токенов, связанных с политикой, на рынок криптоактивов. Оно расширяет понимание того, как политические нарративы влияют на рынок децентрализованных финансов. Кроме того, в отличие от предыдущих исследований, которые в основном сосредоточены на негативных шоках (, таких как крах цен на биткойн, крах Terra-Luna, банкротство какой-либо торговой платформы или банка Silicon Valley ), данное исследование сосредотачивается на влиянии положительных шоков, вызванных политическими сигналами, на рынок. Особенно стоит отметить, что есть доказательства того, что положительные шоки оказывают влияние на волатильность криптоактивов даже больше, чем негативные шоки. В конечном итоге данное исследование предоставляет важные ссылки для академического сообщества, практиков и политиков, раскрывая гетерогенность рыночной реакции на токены, связанные с политикой, и подчеркивая, как характеристики активов влияют на динамику финансовой передачи.

Данные и методы

( 2.1 Данные и выбор образцов

В данном исследовании использованы эксклюзивные данные о среднем курсе закрытия за минуту )close mid-price###, охватывающие 10 наиболее представительных Криптоактивы из 20 по рыночной капитализации: Биткойн (Bitcoin,BTC), Эфириум (Ethereum,ETH), Риппл (Ripple,XRP), Солана (SOL), Догикойн (Dogecoin,DOGE), Чейнлинк (LINK), Авала́нч (AVAX), Шиба Ину (Shiba Inu,SHIB), Полкадот (DOT) и Лайткойн (Litecoin,LTC). Данные получены из одной из бирж, которая является американской централизованной торговой платформой, широко используемой в предыдущих исследованиях, конкретные данные были извлечены из базы данных LSEG Tick History.

Этот набор данных содержит в общей сложности 20 160 наблюдений, временной интервал с 11 января 2025 года по 25 января 2025 года, охватывает симметричный временной период до и после выпуска этого Мем-токена ( 18 января 2025 года ), что упрощает анализ сравнения до и после события.

Согласно практике, описанной в существующих литературных источниках, в данном исследовании используется следующая формула для расчета доходности криптоактивов:

Доходность= ln (P t ∕P t−1)

где P t обозначает цену цифровых активов в момент времени t.

Время события определено как 18 января 2025 года по всемирному координированному времени (UTC) в 2:44 утра, этот момент является официальным выпуском нового токена Meme, впервые официально объявленного новым президентом США. Рассчитывается накопленная аномальная доходность для оценки эффекта каскадирования информации. В этой статье средняя базовая доходность каждого криптоактива рассчитывается на основе доходности с 1 января 2025 года по 10 января 2025 года, чтобы представить относительно стабильную выборку на раннем этапе. Затем из фактической доходности в выборке вычитается эта база, чтобы получить избыточную доходность на рынке, и путем накопления получаются CAR.

( 2.2 Метод

Использование модели BEKK-MGARCH для анализа влияния запуска этого Meme токена на рынок Криптоактивов. Предполагается, что логарифмические доходности распределены нормально с нулевым средним и условной матрицей ковариации Ht, модель задана следующим образом:

!7384155

В частности,

!7384156

H обозначает безусловную матрицу ковариации. Параметры матрицы удовлетворяют условиям a,b>0 и a+b<1, чтобы обеспечить стационарность и положительность модели. Затем проводится тест на эффект заражения. Учитывая возможные ошибки первого рода при использовании высокочастотных данных, в данной работе применяется более строгий уровень значимости α=0.001.

Результат

) 3.1 Эффект волатильности

Данный график предоставляет предварительные результаты анализа, используемые для раскрытия взаимосвязей между криптоактивами, которые были оценены с помощью модели BEKK-MGARCH. В структуре ковариации, показанной на графике 1###b###, взаимосвязь между активами значительно усиливается на этапах после события. Это открытие поддерживает гипотезу о том, что "событие вызвало эффект волатильности". Аналогично, график 1(a) показывает, что амплитуда колебаний стационарных логарифмических доходностей увеличивается в тот же период, что отражает рост нестабильности на рынке и ускорение процесса адаптации. Все боковые панели изображений показывают, что доходность различных криптоактивов в течение этого события претерпела резкие колебания, подчеркивая системное влияние данного события.

!7384157

Таблица 1 демонстрирует динамическую условную ковариацию, оцененную с помощью модели BEKK-MGARCH, с соответствующими статистическими показателями t-теста для проверки наличия эффекта заражения. Результаты показывают, что это событие действительно вызвало финансовое заражение и эффект волатильности на рынке криптоактивов. Большинство коэффициентов ковариации в поздних периодах событий значимы на уровне значимости 0,001, особенно для таких активов, как ETH, SOL и LINK, где ковариация значительно возросла, показывая более сильную взаимосвязь и более высокий уровень интеграции на рынке. В то же время, SHIB и DOT хотя и достигли значимого уровня 0,01, но их влияние было слабее. Также некоторые активы, такие как LTC и XRP, показали снижение ковариации после события, что свидетельствует о том, что эффект распространения не распределен равномерно между всеми активами. В целом, результаты подчеркивают структурное влияние события выпуска Мем- токенов на весь рынок криптоактивов.

!7384158

( 3.2 Эффект каскадной информации

На основе подтвержденного влияния гетерогенности между криптоактивами, в этом разделе посредством анализа накопленной аномальной доходности )CARs### дополнительно раскрывается каскадный эффект информации, вызванный выпуском этого Мем-коина. Результаты показывают, что данное событие оказывает значительное структурное влияние на динамику рынка, проявляющееся в специфических реакционных путях активов и усиливающейся волатильности.

Рисунок 2 демонстрирует CARs анализируемых криптоактивов в течение выборки. На этапе до события большинство криптоактивов испытали положительную доходность, возможно, под влиянием спекулятивных ожиданий или оптимизма рынка по поводу того, что этот политик может быть избран 47-м президентом США. Это указывает на то, что даже при отсутствии убедительной информации инвесторы проявили очевидное спекулятивное поведение при покупке, что соответствует широко зафиксированной в криптоактивах характеристике "страха упустить".

На этапе после события особенно выделяются три ключевых динамических проявления:

1. SOL показывает отличные результаты, превышая все другие активы, что, вероятно, связано с его прямым технологическим отношением к этой Мем-валюте, основанной на блокчейне.

2. LINK также показывает сильные результаты, что может быть связано с его связью с крупной технологической компанией Oracle в США.

3. Биткойн, Эфириум, Риппл, Лайткойн и другие зрелые криптоактивы, после умеренного роста, постепенно стабилизировались, что отражает их рыночную устойчивость и относительную изоляцию от каскадного спекулятивного влияния.

Тем временем, DOGE и другие мем-токены, такие как SHIB, выглядят особенно слабыми, демонстрируя очевидный эффект замещения активов, то есть спекулятивные средства перетекают из старых мем-токенов в новые выпущенные токены. Несмотря на то, что AVAX и DOT имеют прочную техническую базу, они также не смогли избежать этой тенденции капитального перемещения, показывая признаки потери стоимости.

!7384159

Рисунок 3 дополнительно проясняет, как внешний шок, связанный с выпуском этого Мем токена, разрушил предшествующий рыночный режим совместного движения. Перед событием между активами наблюдалась высокая совместная волатильность; однако после события CAR различных активов резко дифференцировались, от +20% для Solana до -20% для Dogecoin и Shiba Inu.

!7384160

Данные результаты показывают, что специфические для активов нарративы, технологическая взаимосвязь и субъективное восприятие инвесторов могут значительно увеличить различия в реакциях доходности активов во время значительных информационных шоков.

Заключение

Данное исследование рассматривает выпуск криптоактивов, связанный с политическими деятелями (, такими как президент США ), и его влияние на крипторынок.