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Crypto回报与市场不确定性价格敏感性的非线性关系

  • 2024年9月21日 00:18

来源|FinanceResearchLetters

作者| SeungOhHan

编译 |陈燕婷

2024年8月,FinanceResearchLetters发表了“Nonlinearrelationshipbetweencryptocurrencyreturnsandpricesensitivitytomarketuncertainty”一文,该文对Crypto回报与市场不确定性的价格敏感性的非线性关系进行了研究。作者选取了2018年6月至2023年2月期间的数据,在控制市场、规模、反转和流动性因素后,发现具有中等不确定性风险的Crypto的风险调整后的周收益比具有低和高不确定性风险的Crypto高5.73%,证明了Crypto收益与波动率指数(VIX)beta因子之间的非线性关系。为类似彩票的Crypto支付过高的价格会降低预期回报,进一步解释了这种非线性关系。相关关系在使用两次横断面回归、各种分位数组合和其他风险因素时依然具有稳健性。中国人民大学金融科技研究所对研究核心部分进行了编译。

一、引言

系统性风险与共同因子有关,而这些共同因子又影响着投资者对资产的预期回报。在均衡状态下,资产价格应反映出投资者持有对系统性冲击更敏感的资产所需的溢价。以前的资产定价研究主要集中在传统金融资产上,但越来越多的文献已经提出了几个可能的因素,可以对Crypto的预期回报作横截面解释。例如,Liu等人(2020)确定了Crypto市场中三个最广为人知的因素(即市场、规模、动量)。此外,Liu和Tsyvinski(2021)证明,Crypto的回报是通过网络用户的共同变化来预测的。其他论文提出的因素包括流动性风险、传染风险和特质波动性。

另一类资产定价相关文献将市场不确定性风险作为可能的影响因素。有充分的证据表明对市场不确定性的敏感性是影响股票、债券、外汇等金融市场重要因素。其他相关研究考察了单个Crypto的波动性如何解释回报。例如Zhang和Li(2020)发现特质波动率与Crypto的预期回报正向相关。

以往的研究还探讨了Crypto回报与市场不确定性之间的关系。例如,Akyildirim等人(2020)指出,Crypto的条件相关性和由芝加哥期权交易所的波动率指数(VIX)衡量的金融市场压力之间存在随时间变化的的正相关关系。同时,Smales(2022)证明波动率指数水平与收益呈负相关。

现有的研究主要集中在Crypto的回报和单个Crypto的波动水平或股票市场波动。然而据作者所知,目前还没有研究指出Crypto回报与它们对金融市场不确定性的价格敏感性之间的关系,即单个Crypto的价格是否取决于其对VIX异常变化的敏感性。

本文在原有的资产定价研究的基础上,进一步研究不确定性风险在Crypto市场的作用,为现有的Crypto研究做出了贡献。此外,这篇文章首次解释了具有高敏感性的Crypto通过其类似彩票的特征表现出较低的所需回报过程的非线性特征,从而增强我们对Crypto市场的理解。

二、研究过程

2.1数据

2.1.1周度风险因素

文章作者从coinmarketcap.com收集了从2017年9月16日到2023年2月17日,共1981天的每日Crypto数据。为了避免不活跃和小型Crypto的潜在问题,作者排除了那些在前一周市值低于10万美元以及每周交易天数少于五天的Crypto。由于不确定性风险因素(ΔVIXt)和流动性风险因素(LIQt)是非交易性因素,它们代表了与非交易的宏观经济或整体市场变量相关的不确定性来源,作者通过回归残差来推导出股票市场波动性和Crypto市场广泛流动性的意外变化。其他可交易风险因素如市场(MKTt)、规模(SMBt)和反转(DMUt)是根据Crypto投资组合构建的。

2.1.2周度beta因子

本文的主要研究问题是:VIX的beta因子是否在Crypto的横截面回报中定价。beta估计表明单个Crypto回报对特定风险因素的敏感性。对于每种Crypto,使用时间序列回归模型来估计其对选定风险因素的敏感性。公式如下:

表3投资组合分析:双重分类

三、结论

本文研究了2018-2023年美国股市波动与Crypto回报之间的关系。实证结果显示购买具有中等不确定性风险的Crypto并出售具有低或高不确定性风险的Crypto的投资组合可以获得显著的风险调整回报,揭示了不确定性风险与回报之间的非线性关系。估值过高的类似彩票的Crypto降低了预期回报,解释了这种非线性关系。回归结果在不同的模型规范中仍然是稳健的。

未来的研究可以通过使用数字资产自身的波动性或来自社交媒体或搜索引擎的关注指数代替美国股市的波动性,探索不确定性风险与单个Crypto回报之间的关系。

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