Исследование влияния токенов, связанных с политикой, на рынок криптоактивов

На днях журнал Economics Letters опубликовал статью под названием "От нуля до героя: Эффект переноса Meme-токенов на рынке криптоактивов". В этом исследовании анализируется событие, связанное с выпуском Meme-токена определенным политическим деятелем, которое выявляет гетерогенные волатильные эффекты, вызванные совместным воздействием рыночных настроений и фундаментальных факторов. Политические сигналы усиливают спекулятивную динамику, подчеркивая все более важную роль политических факторов в формировании рынка криптоактивов и поведения инвесторов.

Введение

Политическая динамика все более влияет на финансовые рынки, и рынок криптоактивов стал значительной площадкой пересечения политики и финансов. Выборы в США 2024 года дополнительно подчеркивают эту взаимосвязь, когда один из кандидатов от Республиканской партии беспрецедентно стал поддерживать цифровые активы. Он заявил, что сделает США "столицей криптоактивов на Земле" и поместит криптоактивы в центр своей экономической повестки, в результате чего рынок ожидает более дружелюбной политики в его срок.

Эти ожидания должны быть реализованы 18 января 2025 года, этот политик выпустил свой официальный Мем-токен на блокчейне Solana. В течение 24 часов цена токена взлетела на 900%, объем торгов составил 18 миллиардов долларов, а рыночная капитализация превысила рыночную капитализацию самого крупного Мем-токена DOGE на 4 миллиарда долларов.

На следующий день выпуск Meme-токена, связанного с его семьей, дополнительно стимулировал рыночные спекуляции. Эти события не только имеют спекулятивный характер, но и представляют собой значительный экзогенный шок, влияние которого выходит за рамки финансовых спекуляций, посылая более широкие сигналы о регулировании и политической повестке.

Данное исследование направлено на проверку того, как это событие одновременно служит политическим сигналом и финансовым событием, влияющим на рынок криптоактивов. В статье рассматриваются три ключевых вопроса:

• Как выпуск этой Мем-криптовалюты влияет на доходность и волатильность основных криптоактивов?

• Этот инцидент вызвал финансовый инфекционный эффект на рынке криптоактивов?

• Есть ли у этого влияния гетерогенность, проявляющаяся в том, что разные Криптоактивы реагируют по-разному в зависимости от их 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.

В данной статье проведено эмпирическое исследование десяти крупнейших по рыночной капитализации криптоактивов, в результате которого было обнаружено, что после выпуска данного Мем-токена существует значительный эффект волатильности, передающийся между криптоактивами, что указывает на наличие финансовой инфекции на рынке. Это событие вызвало значительные изменения в динамике рынка, при этом Solana и Chainlink зафиксировали наибольший рост благодаря своей инфраструктуре и стратегическим связям. В то же время основные криптоактивы, такие как биткойн и эфириум, проявили значительную устойчивость, их совокупные аномальные доходности (CARs) и дисперсия в последующей стадии события стали стабилизироваться. Напротив, другие Мем-токены, такие как Dogecoin и Shiba Inu, потеряли в стоимости, и средства, вероятно, были перенаправлены на новоиспеченные Мем-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 усугубляет реакцию рынка. Для некоторых инвесторов эта поддержка символизирует уникальную спекулятивную возможность, что порождает сильный "эффект следования"; 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 реакцию рынка --- от энтузиазма по поводу ожидаемой политической поддержки до скептицизма по поводу репутации и политической неопределенности.

В последние годы эффект заражения на рынке криптоактивов привлекает все большее внимание, так как он имеет важное значение для финансовой стабильности, управления рисками и диверсификации портфеля. Существующие исследования в основном сосредоточены на переливе между криптоактивами или между криптоактивами и традиционными финансовыми активами, выявляя модели связности, рисков заражения и передачи волатильности. Однако большинство из этих исследований акцентируется на финансовых или технических факторах, таких как обвал рынка, ограничения ликвидности или инновации в области блокчейна. Политические сигналы, особенно связанные с механизмами заражения, связанными с политически связанными токенами, все еще остаются пробелом в исследованиях.

Это исследование является первой работой, анализирующей влияние токенов с политической связью на рынок криптоактивов. Оно расширяет понимание того, как политические нарративы влияют на децентрализованные финансовые рынки. Кроме того, в отличие от предыдущих исследований, которые в основном сосредоточены на негативных шоках (, таких как крах цен на биткойн, крах Terra-Luna, банкротство FTX или Silicon Valley Bank ), это исследование сосредотачивается на влиянии позитивных шоков, вызванных политическими сигналами, на рынок. Особенно стоит отметить, что есть доказательства того, что положительные шоки оказывают даже большее влияние на волатильность криптоактивов, чем негативные шоки. В конечном счете, это исследование предоставляет важные ссылки для академиков, практиков и политиков, раскрывая гетерогенность рыночной реакции на токены с политической связью и подчеркивая, как характеристики активов влияют на динамику финансовой передачи.

Данные и методы

( 2.1 Данные и выбор образцов

В данном исследовании использовались эксклюзивные данные о закрывающей средней цене )close mid-price### за минуту, охватывающие 10 наиболее представительных криптоактивов из 20 по рыночной капитализации: биткойн (Bitcoin,BTC), эфириум (Ethereum,ETH), риппл (Ripple,XRP), Солана (SOL), догикоин (Dogecoin,DOGE), Чейнлинк (LINK), Авалач (AVAX), шиба-ину (Shiba Inu,SHIB), Полкадот (DOT) и Лайткоин (Litecoin,LTC). Данные получены с одной из централизованных торговых платформ США, которая широко использовалась в предыдущих исследованиях, конкретные данные были извлечены из базы данных LSEG Tick History.

Данный 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 в неделю до и после выпуска данного Мем токена ( 18 января 2025 года ), что упрощает сравнительный анализ до и после события.

Согласно практике, изложенной в существующей литературе, в данном исследовании используется следующая формула для расчета доходности криптоактивов:

Доходность = ln (P t ∕P t−1)

где P t представляет собой цену цифровых активов в момент времени t.

Время события определяется как 18 января 2025 года, координированное всемирное время (UTC) в 2:44 утра. Этот момент является официальным первым объявлением о выпуске нового официального Meme-токена. Рассчитываются накопленные аномальные доходы для оценки эффекта каскада информации. В данной статье рассчитывается средний базовый доход для каждой криптоактивы на основе доходов с 1 января 2025 года по 10 января 2025 года, чтобы представить относительно стабильную выборку в начале периода. Затем из фактических доходов в выборочном периоде вычитается этот базовый доход, чтобы получить избыточный доход по рыночному базису, который затем суммируется для получения CARs.

( 2.2 Метод

Использование модели BEKK-MGARCH для анализа влияния запуска данного Мем-токена на рынок криптоактивов. Предполагается, что логарифмические收益ности подчиняются нормальному распределению с нулевым средним и условной ковариационной матрицей Ht, установка модели следующая:

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

Результат

) 3.1 Эффект волатильности

Данная секция графиков предоставляет предварительные результаты анализа, направленные на раскрытие взаимосвязей между криптоактивами, которые были оценены с помощью модели BEKK-MGARCH. В структуре ковариации, представленной на графике 1###b###, взаимосвязь между активами значительно усиливается на стадии после наступления события. Это открытие поддерживает гипотезу о том, что "событие вызвало эффект перераспределения волатильности". Точно так же график 1(a) показывает, что амплитуда колебаний устойчивых логарифмических доходностей за тот же период увеличивается, что отражает рост нестабильности на рынке и ускорение темпов корректировки. Все правые панели изображений демонстрируют, что доходности каждого криптоактива во время данного события претерпели резкие колебания, что дополнительно подчеркивает системное воздействие этого события.

!7384155

Таблица 1 демонстрирует динамическую условную ковариацию, оцененную с помощью модели BEKK-MGARCH, и прилагает соответствующие статистики t-тестов для проверки наличия эффекта заражения. Результаты показывают, что это событие действительно вызвало финансовое заражение и эффект волатильности на рынке криптоактивов. Ковариационные коэффициенты большинства событий на более поздних этапах оказались значительными на уровне значимости 0.001, особенно среди таких активов, как ETH, SOL и LINK, где ковариация значительно возросла, демонстрируя более сильную взаимосвязь и более высокий уровень интеграции на рынке. В то же время, хотя SHIB и DOT также достигли значительного уровня 0.01, их влияние было слабее. Другие активы, такие как LTC и XRP, показали снижение ковариации после события, что указывает на то, что эффект распространения не распределяется равномерно между всеми активами. В целом, результаты подчеркивают структурное влияние данного события выпуска Meme-токенов на весь рынок криптоактивов.

!7384156

( 3.2 Эффект каскадирования информации

На основе подтвержденного влияния гетерогенности между криптоактивами, этот раздел дополнительно выявляет каскадные эффекты информации, вызванные выпуском данного Мем-токена, через анализ накопленных аномальных доходов )CARs###. Результаты показывают, что это событие оказывает значительное структурное влияние на рыночную динамику, проявляющееся в специфических реакциях активов и увеличенной волатильности.

Рисунок 2 показывает CARs проанализированных криптоактивов в течение образца. 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 заметное спекулятивное поведение при покупке, что соответствует широко зафиксированной в криптоактивном рынке характеристике "страха упустить".

!7384157

На этапе после происшествия три ключевые динамики особенно выделяются:

• SOL показывает отличные результаты, превосходя все другие активы, что, вероятно, связано с его прямой технической связью как блокчейна для этой Мем-токен.

• LINK также показывает сильные результаты, возможно, это связано с его связью с крупной американской технологической компанией Oracle.

• Биткойн, Эфириум, Риппл, Лайткойн и другие成熟ные криптоактивы после умеренного роста постепенно стабилизировались, что отражает их рыночную стойкость и относительную изолированность от влияния каскадных спекуляций.

В то же время DOGE и другие мем-токены, такие как SHIB, кажутся особенно уязвимыми, демонстрируя явный эффект замещения активов, то есть спекулятивные средства переходят от старых мем-токенов к вновь выпущенным токенам. Несмотря на то, что AVAX и DOT имеют прочную техническую основу, они также не смогли избежать этой тенденции к перемещению капитала, показывая признаки потери стоимости.

Рисунок 3 дополнительно показывает, как внешний шок, связанный с выпуском данного Meme токена, нарушил характер совместного движения на рынке до события. Перед событием активы демонстрировали высокую совместную волатильность; однако после события CAR разных активов резко диверсифицировались, от +20% у Solana до -20% у Dogecoin и Shiba Inu.

!7384158

Результаты этого раздела показывают, что специфические для активов нарративы, технологическая взаимосвязанность и субъективные восприятия инвесторов могут значительно увеличить различия в реакциях доходности между активами в случае значительных информационных шоков.

Вывод

Данное исследование рассматривает влияние выпуска криптоактивов, связанных с политическими деятелями, на крипторынок, с акцентом на анализ эффекта волатильности и эффекта информационной каскада.

Результаты исследований показывают, что реакция рынка на это событие имеет значительную неоднородность. Например, благодаря прямой технической связи с данным Мем-токеном, SOL значительно выиграл. Активы, использующие ту же базовую блокчейн-инфраструктуру, также получили поддержку благодаря "попутному ветру" этого события.

В то же время такие основные криптоактивы, как биткойн и эфириум, проявляют