Связность между DeFi, криптовалютами, акциями и безопасными активами
В данной работе рассматриваются переливы доходности (капитала) внутри и между различными активами DeFi, криптовалютами, акциями и безопасными активами. Результаты показывают, что рынки активов DeFi и криптовалют демонстрируют сильные внутрирыночные и межрыночные переливы доходности, фондовые рынки и рынки безопасных активов демонстрируют слабую взаимосвязь.
Рынки демонстрируют слабую взаимосвязь, а "безопасные" активы являются незначительными получателями и передатчиками межрыночных эффектов перелива. Взаимосвязь между рынками зависит от времени и обнаруживает структурные изменения в начале 2020 года. Кроме того, мы зафиксировали, что финансовые условия определяют динамику эффектов перетока доходности между рынками.
🌍Введение
За последние годы рынки цифровых активов завоевали популярность среди инвесторов и даже обывателей. Наряду с криптовалютами на рынке появились различные виды инвестируемых криптоактивов, представляющие собой новые возможности для инвестиций в быстрорастущие классы активов, опирающиеся на технологии.
Децентрализованные финансовые активы (DeFi) являются одним из таких классов активов, набирающих популярность, поскольку они поддерживаются финансовыми услугами - включая кредитование, заимствование, спот-трейдинг, онлайн-кошельки и деривативы - предоставляемыми одноранговым способом на основе технологии блокчейн без центрального органа (Губарева, 2021; Schär, 2021; Yousaf et al., 2022a). Такие новые активы предлагают новые возможности для инвестиций с точки зрения как производительности, так и способности к хеджированию.
В данной работе мы оцениваем, как DeFi активы связаны с другими классами активов, такими как криптовалюты, а также с обычными акциями и активами-убежищами. Эта информация крайне важна для принятия инвесторами решений по управлению портфелем и рисками, учитывая, что недавняя глобальная пандемия (COVID-19) и геополитические конфликты (война между Россией и Украиной, усиление регулирования криптовалют, деглобализация или резкий рост цен на энергоносители) усилили побочные эффекты на международных рынках, что делает хеджирование сложным и дорогостоящим (Ha and Nham, 2022; Maitra et al., 2022). Поэтому актуально для управления портфельными рисками выявить новые активы, обладающие способностью к хеджированию и "безопасному убежищу".
Предыдущие исследования показывают, что цифровые активы слабо коррелируют с финансовыми и товарными рынками и, таким образом, обеспечивают возможность хеджирования от неблагоприятных движений фондового рынка (см., например, Cao and Xie, 2022; Guesmi et al., 2019). Что касается активов DeFi, Yousaf и др. (2022) показывают сильную связь между DeFi и обычными валютными рынками, в основном в начале 2020 года. Yousaf и Yarovaya (2022b) не находят доказательств стадности, за исключением меняющейся во времени стадности для криптовалют и активов DeFi на коротких инвестиционных горизонтах и в дни с низкой волатильностью. В отличие от этого, Корбет и др. (2021) показывают, что стоимость активов DeFi колеблется независимо от обычных криптовалют, предоставляя возможность хеджирования для цифровых инвесторов. Аналогично, Yousaf и Yarovaya (2022c) обнаружили, что активы DeFi отделены от традиционных классов активов. Piñeiro-Chousa и др. (2022) показывают, что токены DeFi служат безопасным активом против волатильности фондового рынка. Cevik и др. (2022) обнаружили, что DeFi`s имеют свойство безопасных активов для стратегических товарных рынков (сырой нефти и золота). Умар и др. (2022) показывают растущую взаимозависимость между DeFi, NFT и финансовыми рынками, в основном во время пандемического кризиса.
Данная работа вносит вклад в существующие исследования, изучая переливы внутри и между активами DeFi (включая BAT, Maker, LINK и SNX), криптовалютами (включая Bitcoin, Ethereum, Tether и BNB), обычными акциями (включая рынки Японии, США, Великобритании и Европы) и традиционными безопасными активами (включая золото, доллар США и казначейские векселя США). Мы используем процедуру блочной агрегации Гринвуда-Нимо и др. (2015, 2016), основанную, в свою очередь, на подходе связности Диболда и Йилмаза (2014). Для неспокойного периода 2018-2022 годов, отмеченного такими событиями, как пандемия COVID-19, обвал цен на криптовалюту и война в Украине, мы обнаружили, что все рынки в основном подвержены влиянию собственных шоков и что внутри каждого класса активов происходят сильные переливы. Мы также находим убедительные доказательства перетока между рынками DeFi и криптовалют, и слабые доказательства перетока между рынками безопасного убежища и остальными рынками активов. Наконец, мы документально подтверждаем, что финансовые условия, выраженные волатильностью золотого и фондового рынков, неликвидностью, волатильностью криптовалютного рынка, срочным спредом и неопределенностью экономической политики, играют важную роль в формировании динамики чистых перетоков для рынков DeFi, криптовалют, акций и безопасных активов.
Работа построена следующим образом:
- в разделе 2 - рассматриваются методология и данные;
- в разделе 3 - обсуждаются результаты;
- в разделе 4 - приводятся выводы.
🌍Методы и данные
2.1. Моделирование связанности
Мы изучаем связанность перелива доходности между четырьмя рыночными блоками: DeFi (d), криптовалюты (c), акциями (s) и безопасными активами (f), предполагая, что доходность активов на этих рынках эндогенно определяется векторной авторегрессионной (VAR) моделью с Р лагами:
где 𝑦 𝑦,𝑦,𝑦,𝑦,𝑦′ - вектор-столбец, содержащий ј-четыре столбца векторов доходности на рынке 𝑗 𝑑, 𝑐, 𝑠, 𝑓; 𝜇 - вектор столбцов констант; и 𝐴 - блочная матрица коэффициентов (4x4), где каждый блок 𝐴 учитывает эффекты обратной связи между доходностями активов на рынке j, а 𝐴 учитывает
для эффектов обратной связи между доходностями активов на рынках j и i, с 𝑗, 𝑖 𝑑, 𝑐, 𝑠, 𝑓. 𝜀 - это стохастический вектор-столбец с нулевым средним и блочной матрицей дисперсии-ковариации Σ (4x4), в которой блоки Σ учитывают дисперсию-ковариацию между доходностями j-го рынка, а Σ - ковариации между доходностями на рынках j и i. Из представления динамики цен скользящим средним (СС)
Из оценок матриц параметров модели VAR мы можем получить метрики бивариантных и блочных отношений, и оценить статистическую значимость путем моделирования Монте-Карло модели VAR, чтобы построить 95% доверительные интервалы.
Набор данных состоит из цен на четыре класса активов:
- (a) DeFi активы (включая BAT, Maker, LINK и SNX);
- (b) криптовалютные активы (включая Bitcoin, Ethereum, Tether и BNB);
- (c) акции (представленные Nikkei 225 для Японии, Euro Stoxx 50 для Европы, FTSE 100 для Великобритании и S&P 500 для США);
- и (d) безопасные активы (включая золото, торгово-взвешенный индекс для доллара США, не прошедшего рецензирование, и 3-месячные казначейские обязательства США).
Данные были получены из Bloomberg за ежедневные периоды с 1 января 2018 года (начальная дата ограничена доступностью данных) по 18 марта 2022 года. Период выборки включает несколько ключевых экономических и политических событий, таких как обвал цен на биткоин (с падением цены на 65% в феврале 2018 года), пандемия COVID-19 с ее различными вариантами и волнами, глобальное падение спроса на нефть и война в Украине.
В таблице 1 (рисунок ниже) приведены основные статистические характеристики данных. Среднедневная доходность цен близка к нулю; DeFi и безопасные активы демонстрируют самую высокую и самую низкую волатильность, соответственно; доходность активов асимметрична и лептокуртична; нормальность отвергается; все ряды доходности стационарны на 1%-ном уровне.
🌍Эмпирические данные
Данные, приведенные в таблице 2 (ниже), показывают, что все рынки в основном подвержены влиянию собственных шоков. Так, 31% всех шоков для BAT происходит от собственных шоков, в то время как BAT вносит 9,3%, 10,3% и 8% в дисперсию прогнозирования для Maker, LINK и SNX, соответственно. Он также вносит 33,5% в дисперсию прогноза для криптовалюты, 9,1% для акций и менее 2% для безопасных активов. Двусторонние переливы для других классов активов также показывают, что собственные шоки более значимы, чем шоки от других активов. Таблица 3 (ниже) также показывает, что рынки в значительной степени подвержены влиянию собственных шоков.
Интересно, что рынки акций и безопасных активов в основном подвержены влиянию собственных шоков; напротив, рынки DeFi демонстрируют меньшее собственное влияние, получая большее воздействие от других рынков (в основном от криптовалютного) и способствуя большинству шоков (29,6%) на криптовалютном рынке. В целом, рынки DeFi и криптовалют тесно взаимосвязаны, а также относительно оторваны от фондовых рынков и рынков безопасного убежища; последние, в свою очередь, демонстрируют слабую взаимосвязь, как и следовало ожидать в силу их безопасного характера.
На рисунке 1 показана взаимосвязь, а также размер и направление перетока внутри и между рынками DeFi, криптовалют, акций и безопасных активов. Рынки DeFi, криптовалют и акций являются нетто-донорами перетока, в то время как безопасные активы являются нетто-получателями перетока. Более сильный двунаправленный переток наблюдается между рынками DeFi и криптовалют, что отражает большую интеграцию между этими рынками. Безопасные активы получают переливы со всех рынков и передают некоторый риск на фондовые рынки и незначительный риск на рынки DeFi и криптовалют. Фондовые рынки демонстрируют двунаправленную связь со всеми рынками. Среди активов DeFi, BAT, Maker и LINK являются чистым источником переливов, в то время как SNX является чистым получателем. На криптовалютном рынке сеть связанности показывает значительные двунаправленные связи между Bitcoin и Ethereum, что соответствует выводам Beneki et al. (2019). BNB связан как с Bitcoin, так и с Ethereum, в то время как Tether, что интересно, не связан с тремя остальными криптовалютами, что указывает на потенциальные последствия для хеджирования от нисходящего движения цен криптовалют.
Для фондовых рынков наблюдается высокая степень взаимосвязи, причем японский фондовый рынок является чистым получателем побочных эффектов от других фондовых рынков. Напротив, активы безопасного убежища слабо связаны между собой, что говорит о возможном эффекте диверсификации между золотом, казначейскими векселями и индексом доллара США. В целом, инвесторы в акции могут рассматривать активы DeFi, криптовалюты, золото, казначейские векселя и индекс доллара США для хеджирования своих позиций от понижательных движений цен на акции.
Рисунок 1. Связанность внутри и между рынками DeFi, криптовалют, акций и безопасных активов
3.2 Динамика перетока и финансовые условия
Мы исследуем, изменяются ли переливы за период выборки, оценивая эти переливы для ежедневного скользящего окна в 220 торговых дней. Графические данные на рисунке 2 показывают, что переток увеличился во время первой волны COVID-19 (март-апрель 2020 года) и с начала 2021 года:
- (а) перетоки от активов DeFi к криптовалютам и наоборот демонстрировали одинаковые закономерности, варьируясь от 22% в декабре 2020 года до более 35% в марте 2022 года, что соответствует войне в Украине;
- (б) перетоки между безопасными активами и активами DeFi и криптовалютами были более плавными, чем между активами DeFi и фондовыми рынками;
- (c) перетоки между акциями и криптовалютами и активами DeFi увеличились в период с января 2020 года по январь 2021 года и уменьшились для активов safe-haven, препринт не рецензировался, что указывает на важность добавления активов safe-haven в портфели акций-DeFi или акций-криптовалют;
- и, наконец, (d) перетоки от активов safe-haven (безопасные активы) на другие рынки были ниже, чем перетоки от активов DeFi, криптовалют и акций к активам safe-haven (безопасные активы).
Рисунок 2. Динамика связности для рынков DeFi, криптовалют, акций и безопасных активов
Мы исследуем, зависят ли изменяющиеся во времени чистые перетоки от состояния финансового рынка.
В частности, мы рассматриваем:
- (a) неопределенность, выраженную волатильностью на рынках золота и акций (индексы CBOE gold и VIX);
- (b) неликвидность на межбанковском рынке, выраженную спредом TED (3-месячный LIBOR на основе доллара США минус 3-месячная доходность казначейства);
- (c) спред казначейства (10-летняя доходность правительства США минус 3-месячная доходность правительства США);
- (d) волатильность криптовалютного рынка, выраженную индексом VCRIX (Royalton VCRIX Crypto Index; см. Kim et al., 2021);
- и (e) индекс неопределенности экономической политики (EPU).
В таблице 4 представлены расчеты влияния шести контрольных переменных на чистые побочные эффекты для каждого из четырех классов активов. Волатильность золота оказывает отрицательное и значительное влияние на чистые перетоки на рынках DeFi, криптовалют и акций, что означает, что рост неопределенности в отношении золота снижает чистые перетоки на этих рынках. В отличие от этого, влияние на безопасные активы положительное. Индекс VIX не оказывает никакого влияния на чистые перетоки криптовалюты и безопасных активов, но положительно влияет на чистые перетоки на рынках DeFi. Аналогичным образом, влияние VIX на чистые перетоки на фондовых рынках отрицательное, что означает, что рост VIX снижает чистые перетоки на фондовых рынках.
Что касается влияния неликвидности, то TED положительно влияет на чистые перетоки на всех рынках, за исключением активов "безопасного убежища", где знак отрицательный.
Казначейский спрэд отрицательно влияет на перетоки для рынков DeFi и безопасных активов, и положительно для криптовалют и фондовых рынков. VCRIX положительно влияет на чистые перетоки на рынках DeFi, акций и криптовалют и отрицательно - на чистые перетоки на рынках безопасных активов.
Наконец, рост EPU снижает перетоки на всех рынках, за исключением для безопасных активов. В целом, эти результаты подчеркивают значимость условий финансового рынка в формировании переливов между рынками, что согласуется с данными Reboredo et al. (2021) для товарных рынков.
🌍Выводы
В данном исследовании рассматриваются перетоки между четырьмя блоками рынков, а именно: DeFi (BAT, Maker, LINK и SNX), криптовалютами (Bitcoin, Ethereum, Tether и BNB), фондовыми рынками (Япония, США, Великобритания и Европа) и безопасными активами (золото, индекс USD и казначейские векселя США) с использованием индекса перетоков Diebold и Yilmaz (2014) и методологии Greenwood-Nimmo et al. (2015, 2016). Кроме того, мы исследовали влияние некоторых финансовых условий на размер спилловеров, включая подразумеваемую волатильность золота, неопределенность рынка акций (VIX), спред TED, спред казначейства, криптоиндекс Royalton VCRIX и индекс EPU.
Наши результаты показывают, что все рынки в основном подвержены влиянию собственных шоков. Среди всех классов активов наибольшие перетоки демонстрируют DeFi активы и криптовалюты, в то время как активы-убежища имеют наименьшую связь с другими активами. Перетоки между рынками динамичны и достигают своего максимального уровня в период с начала 2020 года по начало 2021 года. Наконец, индекс волатильности золота, VIX, TED, казначейский спред, криптоиндекс Royalton VCRIX и индекс EPU влияют на размер чистого перетока внутри каждого класса активов. Эти выводы полезны для инвесторов и портфельных менеджеров и имеют последствия для разработки политики.