暗号通貨のボラティリティは投資家が考えるよりも速く拡散する
By Daniel Martin 暗号通貨投資家は、しばしば分散投資をより多くの資産を保有することとみなす。ポートフォリオにビットコイン 、イーサ、いくつかのレイヤー1ネットワーク、そして小規模トークンの選択を含めると、1つのコインに集中したポジションよりもバランスが取れているように見える。しかし、ボラティリティがそれらの資産全体にほぼ即座に広がると、そのバランスは説得力を失う。 Finance Research Lettersに掲載された新しい研究1は、暗号通貨を相互接続されたネットワークのノードとして扱うことでこの問題を検証している。各資産の過去のボラティリティだけでなく、市場のある部分のボラティリティが隣接する高相関コインのボラティリティとどのように関係しているかを測定した。 研究結果は、暗号通貨の価格が緊密に結びついたシステムとして機能していることを示唆している。価格のボラティリティは同日ネットワーク全体に強く拡散し、翌日も隣接資産に影響し続ける。一方、取引量のボラティリティは個々のコインに対してはるかに局所的である。 投資家にとって、この区別は重要である。追加の暗号通貨を保有することでエクスポージャーは広がるが、保有数が示すほど市場全体のショックに対する保護は得られない可能性がある。 研究者が暗号通貨のボラティリティをマッピングした方法 従来のボラティリティモデルは一般に資産を時間軸で分析する。大きな価格変動の後にさらに大きな変動が続くボラティリティ・クラスタリングといったパターンを特定できる。しかし、従来のモデルは多数の資産が相互に影響し合う状況を表現するのが困難であることが多い。 研究者はこの制限を動的なSpatial ARCHモデルで克服した。「spatial（空間的）」という用語は通常地理的場所に結び付けられるが、暗号通貨は物理的な位置を必要とせずにネットワークを形成できる。その経済的近接性はリターン相関の強さで定義できる。 この枠組みでは、リターンが統計的に十分近い関係を示す場合、2つのコインは隣接とみなされる。モデルは、あるコインのボラティリティのうちどれだけが隣接コインのボラティリティと即時または1日遅れで結びついているかを推定できる。 データセットは時価総額上位100の暗号通貨から開始された。完全な履歴がない資産を除外した結果、研究者は2021年1月6日から2025年3月2日までの連続1,517取引日をカバーする50の暗号通貨のバランスの取れたパネルを作成した。これにより、最終的な価格モデルとボリュームモデルのために75,700の観測値が得られた。 分析では価格ボラティリティと取引量ボラティリティを分離した。その結果、両者は市場内で同じように動かないことが明らかになった。 測定項目 価格モデル 取引量モデル 分析対象暗号通貨 50 50 取引日数 1,517 1,517 同時ネットワーク効果 0.43 0.12...
