加密貨幣回報(bào)與市場(chǎng)不確定性價(jià)格敏感性的
加密貨幣回報(bào)與市場(chǎng)不確定性價(jià)格敏感性的！2024年8月，F(xiàn)inance Research Letters發(fā)表了“Nonlinear relationship between cryptocurrency returns and price sensitivity to market uncertainty”一文，該文對(duì)加密貨幣回報(bào)與市場(chǎng)不確定性的價(jià)格敏感性的非線性關(guān)系進(jìn)行了研究。作者選取了2018年6月至2023年2月期間的數(shù)據(jù)，在控制市場(chǎng)、規(guī)模、反轉(zhuǎn)和流動(dòng)性因素后，發(fā)現(xiàn)具有中等不確定性風(fēng)險(xiǎn)的加密貨幣的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的周收益比具有低和高不確定性風(fēng)險(xiǎn)的加密貨幣高5.73%，證明了加密貨幣收益與波動(dòng)率指數(shù)(VIX)beta因子之間的非線性關(guān)系。為類似彩票的加密貨幣支付過高的價(jià)格會(huì)降低預(yù)期回報(bào)，進(jìn)一步解釋了這種非線性關(guān)系。相關(guān)關(guān)系在使用兩次橫斷面回歸、各種分位數(shù)組合和其他風(fēng)險(xiǎn)因素時(shí)依然具有穩(wěn)健性。中國(guó)人民大學(xué)金融科技研究所對(duì)研究核心部分進(jìn)行了編譯。
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一、引言
系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與共同因子有關(guān)，而這些共同因子又影響著投資者對(duì)資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)。在均衡狀態(tài)下，資產(chǎn)價(jià)格應(yīng)反映出投資者持有對(duì)系統(tǒng)性沖擊更敏感的資產(chǎn)所需的溢價(jià)。以前的資產(chǎn)定價(jià)研究主要集中在傳統(tǒng)金融資產(chǎn)上，但越來越多的文獻(xiàn)已經(jīng)提出了幾個(gè)可能的因素，可以對(duì)加密貨幣的預(yù)期回報(bào)作橫截面解釋。例如，Liu等人(2020)確定了加密貨幣市場(chǎng)中三個(gè)最廣為人知的因素(即市場(chǎng)、規(guī)模、動(dòng)量)。此外，Liu和Tsyvinski(2021)證明，加密貨幣的回報(bào)是通過網(wǎng)絡(luò)用戶的共同變化來預(yù)測(cè)的。其他論文提出的因素包括流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、傳染風(fēng)險(xiǎn)和特質(zhì)波動(dòng)性。
另一類資產(chǎn)定價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)將市場(chǎng)不確定性風(fēng)險(xiǎn)作為可能的影響因素。有充分的證據(jù)表明對(duì)市場(chǎng)不確定性的敏感性是影響股票、債券、外匯等金融市場(chǎng)重要因素。其他相關(guān)研究考察了單個(gè)加密貨幣的波動(dòng)性如何解釋回報(bào)。例如Zhang和Li(2020)發(fā)現(xiàn)特質(zhì)波動(dòng)率與加密貨幣的預(yù)期回報(bào)正向相關(guān)。
以往的研究還探討了加密貨幣回報(bào)與市場(chǎng)不確定性之間的關(guān)系。例如，Akyildirim等人(2020)指出，加密貨幣的條件相關(guān)性和由芝加哥期權(quán)交易所的波動(dòng)率指數(shù)(VIX)衡量的金融市場(chǎng)壓力之間存在隨時(shí)間變化的的正相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，Smales (2022) 證明波動(dòng)率指數(shù)水平與收益呈負(fù)相關(guān)。
現(xiàn)有的研究主要集中在加密貨幣的回報(bào)和單個(gè)加密貨幣的波動(dòng)水平或股票市場(chǎng)波動(dòng)。然而據(jù)作者所知，目前還沒有研究指出加密貨幣回報(bào)與它們對(duì)金融市場(chǎng)不確定性的價(jià)格敏感性之間的關(guān)系，即單個(gè)加密貨幣的價(jià)格是否取決于其對(duì)VIX異常變化的敏感性。
本文在原有的資產(chǎn)定價(jià)研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究不確定性風(fēng)險(xiǎn)在加密貨幣市場(chǎng)的作用，為現(xiàn)有的加密貨幣研究做出了貢獻(xiàn)。此外，這篇文章首次解釋了具有高敏感性的加密貨幣通過其類似彩票的特征表現(xiàn)出較低的所需回報(bào)過程的非線性特征，從而增強(qiáng)我們對(duì)加密貨幣市場(chǎng)的理解。
二、研究過程
2.1 數(shù)據(jù)
2.1.1周度風(fēng)險(xiǎn)因素
文章作者從coinmarketcap.com收集了從2017年9月16日到2023年2月17日，共1981天的每日加密貨幣數(shù)據(jù)。為了避免不活躍和小型加密貨幣的潛在問題，作者排除了那些在前一周市值低于10萬美元以及每周交易天數(shù)少于五天的加密貨幣。由于不確定性風(fēng)險(xiǎn)因素（ΔVIXt）和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因素（LIQt）是非交易性因素，它們代表了與非交易的宏觀經(jīng)濟(jì)或整體市場(chǎng)變量相關(guān)的不確定性來源，作者通過回歸殘差來推導(dǎo)出股票市場(chǎng)波動(dòng)性和加密貨幣市場(chǎng)廣泛流動(dòng)性的意外變化。其他可交易風(fēng)險(xiǎn)因素如市場(chǎng)（MKTt）、規(guī)模（SMBt）和反轉(zhuǎn)（DMUt）是根據(jù)加密貨幣投資組合構(gòu)建的。
2.1.2周度beta因子
本文的主要研究問題是：VIX的beta因子是否在加密貨幣的橫截面回報(bào)中定價(jià)。beta估計(jì)表明單個(gè)加密貨幣回報(bào)對(duì)特定風(fēng)險(xiǎn)因素的敏感性。對(duì)于每種加密貨幣，使用時(shí)間序列回歸模型來估計(jì)其對(duì)選定風(fēng)險(xiǎn)因素的敏感性。公式如下：
2.2 實(shí)證分析
2.2.1. 摘要統(tǒng)計(jì)
表1給出了總體風(fēng)險(xiǎn)因素和個(gè)體beta估計(jì)的描述性統(tǒng)計(jì)。面板A報(bào)告了在回歸模型中作為解釋變量的風(fēng)險(xiǎn)因素的描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性，使用的是2017年9月22日至2023年2月17日的數(shù)據(jù)。波動(dòng)性因子與其他因子的同時(shí)相關(guān)性適中，突出了不確定性風(fēng)險(xiǎn)因子作為候選因子的潛力。VIX創(chuàng)新與市場(chǎng)因子負(fù)相關(guān)，表明市場(chǎng)整體不確定性或市場(chǎng)恐慌指數(shù)在市場(chǎng)看漲時(shí)趨于下降。此外，VIX創(chuàng)新與流動(dòng)性因子也負(fù)相關(guān)，表明市場(chǎng)恐慌緩解時(shí)市場(chǎng)流動(dòng)性增加。面板B報(bào)告了從式(1)中估計(jì)的每周beta的橫截面統(tǒng)計(jì)的中位數(shù)。面板B的每周beta時(shí)間跨度為245周，從2018年6月15日到2023年2月17日，平均每周有661種加密貨幣。VIX bata和流動(dòng)性beta均為負(fù)，而其他betas為正。變異系數(shù)(CV)表明VIX betas的分散性足以探索加密貨幣回報(bào)的橫截面變化。
表1 總體風(fēng)險(xiǎn)因素和個(gè)體beta估計(jì)的描述性統(tǒng)計(jì)
面板A 風(fēng)險(xiǎn)因素的描述性統(tǒng)計(jì)
面板B 單個(gè)貝塔的橫斷面統(tǒng)計(jì)的中位數(shù)
2.2.2. 投資組合分析
本文使用Daniel和Titman(1997)描述的投資組合方法探索市場(chǎng)不確定性betas與加密貨幣回報(bào)之間的關(guān)系。具體來說，每周根據(jù)它們預(yù)先排名的VIX betas將加密貨幣分成十個(gè)投資組合，這些betas是使用本文建立的時(shí)間序列模型估計(jì)的。
表2展示了按VIX beta排序的每個(gè)十分位投資組合的平均加密貨幣特征、超額回報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整回報(bào)(alphas)，以及長(zhǎng)短期投資組合。預(yù)先排名的VIX betas和價(jià)格是每個(gè)十分位投資組合形成周的價(jià)值加權(quán)平均值，超額回報(bào)是下一周十分位投資組合超額回報(bào)的價(jià)值加權(quán)平均值。Alphas和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是使用Gibbons等人(1989)檢驗(yàn)估計(jì)的，該檢驗(yàn)是對(duì)每個(gè)投資組合下一周超額回報(bào)在不同因子模型的時(shí)間序列回歸。樣本周期覆蓋了從2018年6月15日到2023年2月17日的245周。
表2 投資組合分析
表3報(bào)告了波動(dòng)性指數(shù)beta排序的投資組合的四因素風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整回報(bào)(alpha)，這些投資組合是在各種加密貨幣的五分位數(shù)內(nèi)形成的類似彩票的特征(例如，價(jià)格、最大值、條件偏度)。作者首先使用控制變量將加密貨幣分成五分位數(shù)，然后在每個(gè)五分位數(shù)內(nèi)，根據(jù)預(yù)先排名的VIXbeta將加密貨幣分類為五分位數(shù)的投資組合。然后在控制五分位數(shù)上對(duì)五個(gè)VIXbeta排序的投資組合取平均值構(gòu)建具有分散的VIX但控制變量水平相似的五分位數(shù)投資組合。在四因素模型(MKT, SMB, DMU, LIQ)上對(duì)每個(gè)投資組合下周超額收益的時(shí)間序列回歸進(jìn)行了檢驗(yàn)。列(3−1)表示投資組合3與投資組合1的alpha之差。樣本周期為245周，從2018年6月15日至2023年2月17日。
表3 投資組合分析:雙重分類
2.2.3. 橫斷面分析
表4報(bào)告了風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和t值，使用Newey和West(1987)的方法計(jì)算了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差。總體而言，表4的結(jié)果與表2的結(jié)果一致，使用對(duì)單個(gè)加密貨幣的兩遍橫斷面回歸測(cè)試證實(shí)了非線性和凹關(guān)系。
表4 單個(gè)加密貨幣的橫斷面資產(chǎn)定價(jià)測(cè)試
三、結(jié)論
本文研究了2018-2023年美國(guó)股市波動(dòng)與加密貨幣回報(bào)之間的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果顯示購買具有中等不確定性風(fēng)險(xiǎn)的加密貨幣并出售具有低或高不確定性風(fēng)險(xiǎn)的加密貨幣的投資組合可以獲得顯著的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整回報(bào)，揭示了不確定性風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)之間的非線性關(guān)系。估值過高的類似彩票的加密貨幣降低了預(yù)期回報(bào)，解釋了這種非線性關(guān)系。回歸結(jié)果在不同的模型規(guī)范中仍然是穩(wěn)健的。
未來的研究可以通過使用數(shù)字資產(chǎn)自身的波動(dòng)性或來自社交媒體或搜索引擎的關(guān)注指數(shù)代替美國(guó)股市的波動(dòng)性，探索不確定性風(fēng)險(xiǎn)與單個(gè)加密貨幣回報(bào)之間的關(guān)系。
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