Эта статья взята из статьи «Что движет ценами на криптоактивы?»

Автор оригинала: Остин Адамс, Маркус Иберт, Гордон Ляо

Составлено: Odaily Planet Daily Как поживает ваш муж?

В статье «Что движет ценами на криптоактивы?», написанной совместно исследователями из Uniswap Labs, Копенгагенской бизнес-школы и Circle, модель VAR (структурная векторная авторегрессия) используется для анализа данных о ценовых тенденциях Биткойна на протяжении многих лет и влиянии три институциональных шока, раскрывающие рыночную эффективность Биткойна, демонстрирующие его двойные характеристики как инструмента хранения стоимости и спекулятивного актива. В этой статье много технического контента, и Odaily Planet Daily специально собрала упрощенную версию контента для читателей. ' ссылка.

Ключевые выводы:

  • Традиционная денежно-кредитная политика и шоки премий за риск оказывают существенное влияние на цены криптоактивов.

  • Более двух третей резкого падения Биткойна в 2022 году можно объяснить ужесточением денежно-кредитной политики.

  • Основным драйвером доходности криптовалют с 2023 года стало сокращение премий за риск криптовалюты, а не волатильность на традиционных рынках.

  • Стейблкоины считаются безопасными активами в криптоэкосистеме. Наблюдая за колебаниями рыночной стоимости стейблкоинов, шок спроса на криптовалюту можно разделить на шоки внедрения криптовалюты и шоки премий за риск криптовалюты.

  • Сжатые премии за риск криптовалюты объясняют положительную доходность Биткойна в 2023 году и далее, особенно в связи с запуском Blackrock Bitcoin ETF.

  • Положительный шок традиционной премии за риск приводит к падению цены Биткойна, равно как и цен на традиционные активы, такие как казначейские облигации США и акции.

  • Шок агрессивной сдерживающей денежно-кредитной политики приведет к падению цен на биткойны, росту доходности облигаций и падению цен на акции.

Понимание движущих сил цен на криптовалюту и их связи с традиционными финансовыми рынками является важной, но сложной задачей для экономистов, политиков и инвесторов. Поскольку криптовалюты становятся все более популярными в основном мире, их потенциальное влияние на более широкую финансовую систему также увеличивается. Однако факторы, влияющие на движение цен на криптовалюты и взаимосвязь криптовалют с традиционными классами активов, еще не до конца изучены.

Целью этой статьи является раскрытие движущих факторов криптоактивов через призму векторной авторегрессионной модели (VAR). иллюстрирует полезность нашего подхода к разложению доходности биткойнов на три структурных шока: традиционные шоки денежно-кредитной политики, традиционные шоки премий за риск и шоки спроса, специфичные для криптовалют.

На графике показана совокупная разбивка с 2019 по 2024 год (панель A) и по годам (панель B). Модель показывает, что традиционные шоки существенно влияют на доходность новых классов активов. Например, шок денежно-кредитной политики привел к росту Биткойна на 50% в 2020 году, но привел к падению Биткойна на 50% в 2022 году. Другими словами, модель предполагает, что, если бы ФРС неожиданно не ужесточила свою денежно-кредитную политику в течение 2022 года, доходность Биткойна была бы более чем на 50% выше.

Модель даже предполагает, что денежно-кредитная политика будет более влиятельной в обеспечении доходности криптовалют в 2022 году, чем шоки спроса, специфичные для криптовалют. Традиционные шоки премий за риск («шоки снижения риска») в целом положительно повлияли на доходность криптоактивов в течение нашего выборочного периода, предполагая снижение традиционных премий за риск, но кратковременное во время распродажи из-за COVID-19 в марте 2020 года. период. Наконец, хотя традиционные потрясения могут оказывать сильное низкочастотное воздействие на цены на криптовалюту, большинство ежедневных колебаний цен на биткойны нельзя объяснить традиционными потрясениями.

Мы принимаем интуитивные и теоретически обоснованные ограничения знаков. В частности, мы утверждаем, что положительный шок традиционной премии за риск (т. е. шок неприятия риска) приводит к снижению цен на биткойны, снижению доходности казначейских облигаций США и снижению цен на акции. Вместо этого мы утверждаем, что агрессивный (сдерживающий) шок денежно-кредитной политики приводит к снижению цен на биткойны, повышению доходности казначейских облигаций и снижению цен на акции через классический канал учетной ставки. Наконец, мы подчеркиваем, что шоки спроса, специфичные для криптовалют, могут привести к росту цен на биткойны, но влияние на традиционные активы остается неопределенным (в то время как влияние шоков криптовалют на традиционные активы контролируется посредством количественных ограничений).

Интуитивно понятно, что модель VAR объясняет ежедневную доходность криптовалюты различными потрясениями, основанными на общем движении активов. Например, если процентные ставки значительно упадут, а цены на акции и Биткойн вырастут в один и тот же день, модель подвергнется экспансионистскому (негативному) шоку денежно-кредитной политики. С другой стороны, если акции восстанавливаются, процентные ставки падают, а биткойн растет, модель связывает положительную доходность биткойнов со снижением традиционных премий за риск. Путем агрегирования доходности биткойнов с конкретными закономерностями в Казначействе США и на фондовых рынках с поправкой на величину их доходности модель оценивает совокупное влияние каждого фактора риска на цены биткойнов с течением времени. Далее мы анализируем шоки, связанные с криптовалютой, и связанную с ними доходность активов, изучая вклад роста криптовалюты и премий за риск криптовалюты. Чтобы добиться этого, мы расширяем модель, объединяя колебания рыночной капитализации стейблкоинов с тремя ранее упомянутыми активами.​

Стейблкоины считаются безопасным активом в более широкой экосистеме цифровых активов, а изменения в их общей рыночной капитализации относительно волатильной доходности криптоактивов помогают различать шоки, вызванные в первую очередь премиями за риск или темпами внедрения.

Основное предположение в этой расширенной модели заключается в том, что положительный шок от внедрения криптовалюты увеличивает рыночную капитализацию стейблкоинов и цену биткойнов, в то время как положительный шок премии за риск криптовалюты (хеджирование криптовалюты) снижает цену биткойнов, но увеличивает рыночную капитализацию стейблкоинов.

Модель показывает, что мы обнаруживаем, что премии за риск криптовалюты значительно сократились, начиная с 2023 года, и объясняют большую часть положительной доходности Биткойна, особенно в связи с запуском Bitcoin Spot ETF. Четыре шока, изученные в нашей расширенной модели, описывают внутреннюю динамику криптовалютных рынков и их взаимодействие с более широкими финансовыми переменными.

Шоки принятия криптовалюты — это изменения внутренней стоимости криптовалюты и темпов принятия, которые отражают инновации, изменения в регулировании или изменения в настроениях по принятию. С другой стороны, шоки премии за риск криптовалюты представляют собой изменения в компенсации за риск, которую инвесторы должны иметь при хранении криптоактивов, на которые могут влиять такие факторы, как ликвидность рынка и волатильность. Аналогичным образом, традиционные шоки премии за риск включены для учета изменений в компенсации за риск, необходимой для владения традиционными финансовыми активами, которые могут косвенно влиять на цены криптовалюты через изменения в склонности инвесторов к риску и ребалансировке портфеля.​

Наконец, считается, что шоки денежно-кредитной политики отражают влияние более широкой динамики экономического роста на рынки криптовалют, признавая взаимосвязь криптовалют с более широкими финансовыми рынками. В то время как шоки традиционной денежно-кредитной политики и премии за риск влияют на доходность биткойнов реже, большая часть изменений в ежедневной доходности биткойнов связана с шоками премии за риск криптовалюты. И, как и исследования акций, премии за риск играют значительную роль в объяснении доходности.