Дослідження впливу політично пов'язаних токенів на ринок криптоактивів

Нещодавно журнал Economics Letters опублікував статтю під назвою "Від нуля до героя: Витік ефектів Meme-токенів на ринку криптоактивів". Дослідження аналізує подію випуску Meme-токена певною політичною особою, виявляючи неоднорідні коливання витоку, зумовлені спільним впливом ринкових настроїв та фундаментальних чинників. Політичні сигнали посилюють спекулятивну динаміку, підкреслюючи зростаючу важливість політичних факторів у формуванні ринку криптоактивів та поведінки інвесторів.

Вступ

Політична динаміка все більше впливає на фінансові ринки, а ринок криптоактивів став помітною ареною перетворення політики та фінансів. Вибори в США 2024 року ще більше підкреслюють цей взаємозв'язок, оскільки один з кандидатів від Республіканської партії безпрецедентно почав підтримувати цифрові активи. Він заявив, що зробить США "столицею криптовалют на Землі" і поставить криптоактиви в центр своєї економічної програми, в результаті чого ринок очікує більш дружньої політики під час його терміну.

Ці очікування мають бути реалізовані 18 січня 2025 року, цей політик випустив свій офіційний Мем-токен на блокчейні Solana. Протягом 24 годин ціна на монету зросла на 900%, обсяг торгів досяг 18 мільярдів доларів, а ринкова капіталізація перевищила тодішній найбільший Мем-токен DOGE на 4 мільярди доларів.

Наступного дня випуск Meme-токенів, пов'язаних з його родиною, ще більше сприяв ринковій спекуляції. Ці події не лише мають спекулятивний характер, але й становлять значний зовнішній шок, вплив якого виходить за межі фінансової спекуляції, посилаючи більш широкі сигнали щодо регуляторної та політичної агенди.

Дане дослідження має на меті перевірити, як ця подія одночасно виступає як політичний сигнал та фінансова подія, що впливає на ринок криптоактивів. У статті зосереджено увагу на трьох ключових питаннях:

• Як випуск цього Meme-токена впливає на прибутковість та волатильність основних криптоактивів?

• Чи спричинив цей інцидент фінансовий інфекційний ефект на ринку криптоактивів?

• Чи має цей вплив гетерогенність, що проявляється у різних реакціях різних криптоактивів залежно від їхньої технологічної основи, використання або спекулятивної привабливості?

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

Ця стаття обрала десять найкращих за капіталізацією криптоактивів для емпіричного дослідження і виявила, що після випуску цього Мем-коіну існує значний ефект волатильності, що переходить між криптоактивами, що свідчить про наявність фінансової інфекції на ринку. Подія спричинила суттєві зміни в ринковій динаміці, при цьому Solana та Chainlink зафіксували найбільше зростання через свою інфраструктуру та стратегічні зв'язки. Тоді як основні криптоактиви, такі як біткоїн та ефір, продемонстрували значну стійкість, їх накопичені аномальні доходи (CARs) та дисперсія в кінці події стабілізувалися. Натомість інші Мем-коіни, такі як Dogecoin і Shiba Inu, зазнали знецінення, і кошти, ймовірно, перейшли до нових випущених Мем-коінів.

Дійсно, випуск цієї Мем-монети відбувся в умовах високої політичної поляризації в США, і самі бренди тісно пов'язані з сильною політичною емоцією, що підвищує чутливість інвесторів і загострює реакцію ринку. Для деяких інвесторів ця підтримка символізує унікальну спекулятивну можливість, що породжує сильний "ефект наслідування"; в той час як інші інвестори, усвідомлюючи політичні та регуляторні ризики через його суперечливий імідж, займають більш обережну позицію. Це розподіл пояснює спостережувану високу волатильність і диференційовану реакцію ринку — від ентузіазму щодо очікуваної політичної підтримки до сумніву щодо репутації та політичної невизначеності.

В останні роки ефект зараження на ринку криптоактивів викликав дедалі більше уваги, оскільки він має важливе значення для фінансової стабільності, управління ризиками та диверсифікації портфелів. Існуючі дослідження в основному зосереджені на перетіканнях між криптоактивами або між криптоактивами та традиційними фінансовими активами, виявляючи моделі зв'язності, ризику зараження та передачі волатильності. Однак ці дослідження в основному зосереджені на фінансових або технічних причинах, таких як крах ринку, обмеження ліквідності або інновації в блокчейні. Політичні сигнали, особливо механізми зараження, пов'язані з токенами, що мають політичні зв'язки, залишаються білою плямою в дослідженнях.

Це дослідження є першим, яке аналізує вплив політично пов'язаних токенів на ринок криптоактивів. Воно розширює розуміння того, як політичні наративи впливають на децентралізовані фінансові ринки. Крім того, на відміну від попередніх досліджень, які переважно зосереджувалися на негативних шоках (, таких як обвал цін на біткоїн, крах Terra-Luna, банкрутство FTX або Silicon Valley Bank ), це дослідження зосереджується на впливі позитивних шоків, зумовлених політичними сигналами, на ринок. Особливо варто зазначити, що є докази того, що позитивні шоки впливають на волатильність криптоактивів навіть більше, ніж негативні шоки. Врешті-решт, це дослідження надає важливі рекомендації для академічної спільноти, практиків та політиків, виявляючи гетерогенність ринкової реакції політично пов'язаних токенів та підкреслюючи, як характеристики активів впливають на динаміку фінансової інфекції.

Дані та методи

2.1 Дані та вибір зразків

У цьому дослідженні використовуються спеціальні дані про середню ціну закриття за хвилину (close mid-price), які охоплюють 10 найбільш репрезентативних криптоактивів з 20 найкращих за ринковою капіталізацією: біткоїн (Bitcoin, BTC), ефір (Ethereum, ETH), ріпл (Ripple, XRP), Солана (SOL), догікоін (Dogecoin, DOGE), Chainlink (LINK), Avalanche (AVAX), Shiba Inu (SHIB), Polkadot (DOT) та лайткоїн (Litecoin, LTC). Джерело даних - одна з централізованих торгових платформ США, яка широко використовувалася в попередніх дослідженнях, 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 проміжок до та після випуску цього Мем-коіну ( 18 січня 2025 року ), що полегшує проведення порівняльного аналізу до і після події.

Відповідно до практики, що існує в літературі, у цьому дослідженні використовується наступна формула для розрахунку доходності криптоактивів:

Прибутковість = ln (P t ∕P t−1)

де P t позначає ціну цифрових активів у часі t.

Час події визначається як 18 січня 2025 року, координаційний всесвітній час (UTC) о 2:44, цей момент є першим офіційним оголошенням про випуск нового офіційного Meme токена. Розрахунок накопичених аномальних доходів, використовується для оцінки ефекту інформаційного каскаду. У цій статті розраховуються середні базові доходи для кожного криптоактиву з доходів з 1 січня 2025 року до 10 січня 2025 року, щоб представити відносно стабільну попередню вибірку. Потім з фактичних доходів за період вибірки віднімається цей базовий показник, щоб отримати надприбуток на ринку, і шляхом накопичення отримуються CARs.

2.2 Метод

Використання моделі BEKK-MGARCH для аналізу впливу випуску цього Meme токена на ринок криптоактивів. Припустимо, що логарифмічні доходи підпорядковуються нормальному розподілу з нульовим середнім значенням та умовною матрицею ковариації Ht, модель задається наступним чином:

H позначає безумовну матрицю ковариацій. Параметрична матриця задовольняє умови a,b>0, і a+b<1, щоб забезпечити стабільність та позитивність моделі. Потім проводиться тестування ефекту зараження. Ураховуючи можливі проблеми з помилками першого роду при використанні високочастотних даних, у цій статті застосовано більш строгий рівень значущості α=0.001.

Результат

3.1 Ефект переповнення волатильності

Ця секція графіків надає попередні результати аналізу, що використовуються 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 "подія спричинила ефект вивільнення волатильності". Аналогічно, графік 1(a) показує, що коливання стабільних логарифмічних прибутків в той самий період зросло, що відображає зростання ринкової нестабільності та пришвидшення темпів корекції. Усі панелі праворуч від зображень показують, що прибутки кожного криптоактиву під час цієї події зазнали різких коливань, що додатково підкреслює системний вплив цієї події.

!7384155

Таблиця 1 демонструє динамічну умовну ковариацію, оцінену за моделлю BEKK-MGARCH, та відповідні статистичні значення t-тесту для перевірки наявності ефекту зараження. Результати показують, що ця подія справді викликала фінансове зараження та ефект вивільнення волатильності на ринку криптоактивів. Більшість ковариаційних коефіцієнтів у пізніші періоди подій є значущими на рівні значущості 0.001, особливо між такими активами, як ETH, SOL та LINK, де ковариація суттєво зросла, що свідчить про більш сильну взаємозв'язок та вищий рівень інтеграції на ринку. У порівнянні, SHIB та DOT хоча й досягли значущого рівня 0.01, але їхній вплив є слабшим. Деякі інші активи, такі як LTC та XRP, навпаки, показали зниження ковариації після події, що свідчить про те, що ефект вивільнення не є рівномірно розподіленим між усіма активами. Загалом, результати підкреслюють структурний вплив події випуску Meme-токенів на весь ринок криптоактивів.

!7384156

3.2 Ефект каскаду інформації

На основі вже підтвердженого впливу гетерогенності між криптоактивами, цей розділ через аналіз кумулятивних аномальних доходів (CARs) додатково розкриває каскадні ефекти інформації, викликані випуском цієї Мем-монети. Результати показують, що ця подія має значний структурний вплив на динаміку ринку, що проявляється у специфічних реакційних шляхах активів та посиленні волатильності.

Рисунок 2 демонструє CARs проаналізованих криптоактивів за період зразка. На етапі перед подією більшість криптоактивів зазнали позитивного доходу, що, можливо, було спричинене спекулятивними очікуваннями або оптимістичним ставленням ринку до можливого обрання цієї політичної особи на посаду 47-го президента 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.

!7384157

Після стадії події три ключові динаміки проявляються особливо яскраво:

• SOL демонструє відмінні результати, перевищуючи всі інші активи, що, ймовірно, пов'язано з його прямим технологічним зв'язком як блокчейн для цього Мем-коіна.

• LINK також демонструє стабільність, можливо, через його зв'язок з американською великою технологічною компанією Oracle.

• Біткойн, Ефір, Ріпл, Лайткойн та інші зрілі криптоактиви після помірного зростання поступово стабілізуються, що відображає їхню ринкову стійкість та відносну ізольованість від спекулятивних впливів.

Одночасно DOGE та інші мем-монети, такі як SHIB, виглядають особливо вразливими, демонструючи яскравий ефект заміни активів, а саме спекулятивний капітал переходить від старих мем-монет до нововипущених Токенів. Незважаючи на те, що AVAX і DOT мають міцну технічну основу, вони також не уникли цієї тенденції до переміщення капіталу, демонструючи ознаки втрати вартості.

Рисунок 3 ще чіткіше демонструє, як цей екзогенний шок, пов'язаний з випуском Meme-токена, порушив ринкову кооперативність перед подією. Перед подією між активами спостерігалася висока кореляційна волатильність; після події CAR різних активів різко розділилися, від +20% для Solana до -20% для Dogecoin та Shiba Inu.

!7384158

Цей розділ результатів виявляє: специфічні наративи активів, технологічна взаємозв'язок та суб'єктивне сприйняття інвесторів можуть значно посилити різницю у реакції доходності між активами під час суттєвих інформаційних шоків.

Висновок

Це дослідження вивчає вплив випуску криптоактивів, пов'язаних із політичними діячами, на ринок криптоактивів, зосереджуючи увагу на ефекті викиду волатильності та ефекті інформаційного каскаду.

Дослідження показують, що реакція ринку на цю подію має суттєву гетерогенність. Наприклад, завдяки прямій технічній взаємозв'язку з цим Мем-монетою, SOL значно виграв від цього. А активи, які ділять одну і ту ж базову блокчейн-інфраструктуру, також отримали підтримку завдяки «вітру в спину» цієї події.

Водночас, такі основні криптоактиви, як біткойн та ефір, демонструють свою ключову позицію на ринку.