Дослідження політичних сигналів і інфекційних ефектів на ринку криптоактивів

Нещодавно в журналі Economics Letters була опублікована стаття під заголовком "Від нуля до героя: Меми монет у ринку криптоактивів". У цій статті аналізується подія випуску Meme монети відомим політичним діячем, що виявляє гетерогенність коливань, які зумовлені спільним впливом ринкових настроїв та фундаментальних показників. Ця подія підкреслює зростаючу важливість політичних факторів у формуванні ринку криптоактивів та поведінки інвесторів.

Вступ

Вплив політичних динамік на фінансові ринки стає все більш помітним, а ринок криптоактивів став важливою областю перетворення політики та фінансів. Президентські вибори в США 2024 року ще більше підкреслили цю взаємозв'язок, оскільки один з кандидатів від Республіканської партії вперше почав підтримувати цифрові активи. Він заявив, що зробить США "глобальною столицею криптовалют" та поставить криптоактиви в центр своєї економічної програми, внаслідок чого ринок очікує, що під час його терміну будуть запроваджені більш дружні політики.

Ці очікування повинні здійснитися 18 січня 2025 року, цей політик випустив свій офіційний Мем-коін на блокчейні Solana. Протягом 24 годин, ціна цього токену зросла на 900%, обсяг торгів досяг 18 мільярдів доларів, а ринкова капіталізація перевищила ринкову капіталізацію найбільшого Мем-коіну DOGE на 4 мільярди доларів.

Наступного дня випуск іншої мемної монети, пов'язаної з його родиною, ще більше стимулював ринкову спекуляцію. Ці події не лише мають спекулятивний характер, але й становлять значний зовнішній шок, вплив якого виходить за межі фінансової спекуляції, посилаючи сигнали про більш широкі регуляторні та політичні програми.

Це дослідження має на меті вивчити, як ця подія одночасно виступає як політичний сигнал і фінансова подія, що впливає на ринок криптоактивів. Основна увага приділяється трьом ключовим питанням:

1. Як випуск цього Meme монети впливає на прибутковість і волатильність основних криптоактивів?

2. Чи викликала ця подія фінансовий інфекційний ефект на ринку криптоактивів?

3. Чи має цей вплив гетерогенність, проявляючись у різних реакціях різних криптоактивів в залежності від їх технічної основи, призначення чи спекулятивної привабливості?

Для відповіді на ці питання, у статті використовується модель Baba-Engle-Kraft-Kroner(BEKK) багатовимірної загальної авторегресійної умовної гетероскедастичності(MGARCH), яка особливо підходить для аналізу динамічних відносин між волатильністю та кореляцією з часом.

Дослідження обрало десять найбільших за капіталізацією криптоактивів для емпіричного аналізу, виявивши, що після випуску цього мем-активу існує суттєвий ефект перебільшення волатильності між криптоактивами, що свідчить про наявність фінансової інфекції на ринку. Інцидент спричинив значні зміни в динаміці ринку, де Solana та Chainlink зафіксували найбільше зростання завдяки своїй інфраструктурі та стратегічним зв'язкам. Тоді як основні криптоактиви, такі як біткойн та ефір, продемонстрували високу стійкість, їхній накопичений аномальний дохід (CARs) та дисперсія з часом стабілізувалися. Навпаки, інші мем-активи, такі як Dogecoin та Shiba Inu, зазнали знецінення, і капітал, ймовірно, перемістився до нововипущених мем-активів.

Дійсно, випуск цього Мем-монети відбувався в умовах високої політичної поляризації в США, а сама брендована продукція тісно пов'язана з сильними політичними емоціями, що підвищує чутливість інвесторів і загострює реакцію ринку. Для деяких інвесторів ця підтримка символізує унікальну спекулятивну можливість, що сприяє сильному "ефекту наслідування"; тоді як інші інвестори, усвідомлюючи політичні та регуляторні ризики через його спірний імідж, займають більш обережну позицію. Ця поляризація пояснює спостережувану високу волатильність і диференційовану реакцію ринку — від захоплення очікуваною політичною підтримкою до сумнівів щодо репутації та політичної невизначеності.

Останніми роками інфекційний ефект на ринку криптоактивів привертає дедалі більше уваги, оскільки він має важливе значення для фінансової стабільності, управління ризиками та диверсифікації портфеля. Існуючі дослідження в основному зосереджені на перетвореннях між криптоактивами або між криптоактивами та традиційними фінансовими активами, виявляючи моделі зв'язності, ризику зараження та передачі волатильності. Проте ці дослідження переважно зосереджені на фінансових або технічних причинах, таких як крах ринку, обмеження ліквідності або інновації в блокчейні. Політичні сигнали, особливо механізми зараження, пов'язані з політично прив'язаними монетами, залишаються білою плямою в дослідженнях.

Це дослідження є першим, яке аналізує вплив токенів з політичними зв’язками на ринок криптоактивів. Воно розширює розуміння того, як політичні наративи впливають на ринки децентралізованих фінансів. Крім того, на відміну від попередніх досліджень, які в основному зосереджувалися на негативних шоках (, таких як крах ціни біткоїна, крах Terra-Luna, банкрутство певних торгових платформ або банку Сіліконової долини ), це дослідження зосереджується на впливі позитивних шоків, зумовлених політичними сигналами, на ринок. Особливо варто зазначити, що існують докази того, що позитивні шоки мають навіть більший вплив на волатильність криптоактивів, ніж негативні шоки. Зрештою, це дослідження надає важливі рекомендації для академічної спільноти, практиків та політиків, виявляючи гетерогенність ринкової реакції на токени з політичними зв’язками та підкреслюючи, як характеристики активів впливають на динаміку фінансової зараженості.

Дані та методи

2.1 Дані та вибір зразків

У цьому дослідженні використані ексклюзивні дані про закриту середню ціну (close mid-price) за хвилину, які охоплюють 10 найбільш репрезентативних криптоактивів з 20 найбільших за ринковою капіталізацією: біткоїн (Bitcoin, BTC), ефір (Ethereum, ETH), ріпл (Ripple, XRP), солана (SOL), дожкоін (Dogecoin, DOGE), чейнлінк (LINK), аваланч (AVAX), шиба-іну (Shiba Inu, SHIB), полкадот (DOT) та лайткоїн (Litecoin, LTC). Джерело даних – одна з бірж, яка є широко використовуваною в попередніх дослідженнях американською централізованою торговою платформою, конкретні дані отримані з бази даних LSEG Tick History.

Цей набір даних містить загалом 20,160 спостережень, часовий інтервал з 11 січня 2025 року по 25 січня 2025 року, охоплюючи симетричний часовий період за тиждень до та після випуску цього Meme монета ( 18 січня 2025 року ), що полегшує аналіз порівняння до та після події.

Відповідно до вже існуючих літературних джерел, у цьому дослідженні використовується наступна формула для розрахунку доходності криптоактивів:

Прибутковість = ln (P t ∕P t−1)

Тут P t позначає ціну цифрових активів у момент часу t.

Час події визначається як 18 січня 2025 року, координаційний всесвітній час (UTC) о 2:44 ранку. Цей момент є офіційним оголошенням про випуск нового мем-активу США. Обчислюються накопичені аномальні доходи для оцінки ефекту інформаційних каскадів. У цій статті середній базовий дохід кожного криптоактиву обчислюється з доходів з 1 по 10 січня 2025 року, щоб представити відносно стабільну попередню вибірку. Потім з фактичних доходів за вибірковий період вираховується цей базовий дохід, щоб отримати надприбуток на ринку, і потім накопичуються CAR.

2.2 Метод

Використання моделі BEKK-MGARCH для аналізу впливу запуску цього Meme монети на ринок криптоактивів. Припустимо, що логарифмічні доходи підкоряються нормальному розподілу з нульовим середнім значенням і умовною матрицею ковариації Ht, модель встановлена наступним чином:

!7384155

Серед них,

!7384156

H позначає матрицю умовної ковариації. Параметрична матриця задовольняє умови a,b>0, і a+b<1, щоб забезпечити стабільність і додатність моделі. Потім проводиться тестування ефекту зараження. Беручи до уваги можливі помилки першого роду при використанні високочастотних даних, у цій статті використовується більш строгий рівень значущості α=0.001.

Результат

3.1 Ефект перевищення волатильності

Цей розділ графіків надає попередні результати аналізу, призначені для виявлення взаємозв'язків між криптоактивами, які були оцінені за допомогою моделі BEKK-MGARCH. У структурі коваріації, показаній на графіку 1(b), взаємозв'язок між активами значно посилюється на етапі після події. Це відкриття підтримує гіпотезу про те, що "подія викликала ефект розливу волатильності". Так само, графік 1(a) показує, що в той же період коливання стабільних логарифмічних доходів зросли, що відображає підвищення нестабільності ринку та прискорення темпу корекції. Усі праві панелі зображень демонструють, що доходи всіх криптоактивів під час цієї події зазнали різких коливань, що ще більше підкреслює системний вплив цієї події.

!7384157

Таблиця 1 демонструє динамічну умовну ковариацію, оцінену за допомогою моделі BEKK-MGARCH, з відповідними статистичними показниками t-тесту для перевірки наявності ефекту зараження. Результати свідчать про те, що ця подія дійсно викликала фінансове зараження та ефекти волатильності на ринку криптоактивів. Більшість коефіцієнтів ковариації в пізніші періоди подій є значущими на рівні значущості 0,001, особливо між такими активами, як ETH, SOL та LINK, де ковариація суттєво зросла, демонструючи сильнішу взаємозв'язок та вищий рівень інтеграції ринку. У порівнянні, хоча SHIB та DOT також досягли значущого рівня 0,01, але вплив був слабшим. Деякі активи, такі як LTC та XRP, навпаки, показали зниження ковариації після події, що свідчить про те, що ефекти виведення не рівномірно розподілені між усіма активами. Загалом, результати підкреслюють структурний вплив події випуску Meme монет на весь ринок криптоактивів.

!7384158

3.2 Ефект каскаду інформації

На основі підтвердженого впливу гетерогенності між криптоактивами, цей розділ через аналіз кумулятивних аномальних доходів (CARs) додатково розкриває інформаційний каскад, викликаний випуском цієї мем-монети. Результати свідчать про те, що ця подія має суттєвий структурний вплив на динаміку ринку, що проявляється у специфічних реакційних шляхах активів та посиленні волатильності.

Рисунок 2 демонструє CARs аналізованих криптоактивів за період зразка. На етапі перед подією більшість криптоактивів зазнали позитивного доходу, можливо, під впливом спекулятивних очікувань або оптимізму ринку щодо можливого обрання цієї політичної особи 47-м президентом США. Це свідчить про те, що навіть за відсутності переконливої інформації інвестори продемонстрували очевидну спекулятивну поведінку при купівлі, що відповідає характеристикам "страху пропустити" (FOMO), які широко зафіксовані на ринку криптоактивів.

На етапі після події три ключові динаміки особливо виражені:

1. SOL демонструє відмінні результати, перевищуючи всі інші активи, що, ймовірно, пов'язано з його прямим технічним зв'язком як блокчейну для цього Мем-криптоактиву.

2. LINK також демонструє сильні результати, що, можливо, пов'язано з його асоціацією з великим американським технологічним підприємством Oracle.

3. Біткойн, Ефір, Ріпл, Лайткоїн та інші зрілі криптоактиви, після помірного зростання, поступово стабілізуються, що відображає їх ринкову стійкість та відносну ізольованість від впливу каскадних спекуляцій.

Водночас DOGE та інші мем-монети, такі як SHIB, виглядають особливо вразливими, демонструючи очевидний ефект заміщення активів, тобто спекулятивний капітал переходить від старих мем-монет до нововипущених токенів. Незважаючи на те, що AVAX та DOT мають міцну технічну базу, вони також не змогли уникнути цієї тенденції до перенаправлення капіталу, демонструючи ознаки втрати вартості.

!7384159

Рисунок 3 додатково чітко демонструє, як зовнішній шок, пов’язаний з випуском цього Meme-коіна, порушив ринкову кореляцію перед подією. Перед подією між різними активами спостерігалася висока синхронна волатильність; після події CARs різних активів різко диференціювалися, від +20% для Solana до -20% для Dogecoin та Shiba Inu.

!7384160

Цей розділ показує, що наратив, специфічний для активів, технологічна зв'язність та суб'єктивне сприйняття інвесторів можуть значно посилити різницю у реакції доходів між активами під час значних інформаційних шоків.

Висновок

Це дослідження вивчає випуск криптоактивів, пов'язаний з політичними особами (, такими як президент США ), в контексті крипторинку.