政治ミームコインが暗号市場における異種波及の引き金を引く SOLとLINKが上昇を主導し、BTCは安定していました

政治動向が暗号通貨市場に与える影響:トランプ・ミーム・コインを例に挙げる

最近の研究では、著名な政治家がMemeコインを発行した事件を分析し、市場の感情とファンダメンタルズによって駆動される異質なボラティリティの波及効果を明らかにしました。この事件は、暗号資産市場と投資家の行動を形成する上で政治的要因がますます重要な役割を果たしていることを浮き彫りにしています。

はじめに

政治の動向が金融市場に与える影響は日増しに増大しており、暗号資産市場は政治と金融が交差する重要な領域となっています。2024年のアメリカ大統領選挙はこの関係をさらに際立たせ、ある共和党候補者は前例のない形でデジタル資産を支持する姿勢を示しました。彼はアメリカを「地球上の暗号通貨の首都」にすることを宣言し、暗号化資産を彼の経済 agenda の中心に置くと述べました。そのため市場は彼の任期中により友好的な政策が期待されると見込んでいます。

これらは2025年1月18日に実現する予定であり、その候補者はSolanaブロックチェーン上で公式のMeme通貨を発行しました。24時間以内に、その通貨の価格は900%急騰し、取引量は180億ドルに達し、市場価値は当時最大のMeme通貨であるDOGEを40億ドルも上回りました。

次の日、ファーストレディに関連するMeme通貨の発行が市場の投機をさらに促進しました。これらの出来事は投機的な性質を持つだけでなく、顕著な外生的ショックを構成し、その影響は金融投機の範囲を超え、より広範な規制と政治的アジェンダの信号を発しました。

本研究は、この事件がどのように政治的シグナルと金融イベントとして暗号資産市場に影響を与えるかを検証することを目的としています。研究は3つの重要な問題に焦点を当てています:

  1. このMemeコインの発行は、主要な暗号資産の収益とボラティリティにどのように影響しますか?

  2. この事件は暗号資産市場内で金融感染効果を引き起こしましたか?

  3. この影響は異質性を持ち、異なる暗号資産がその技術的基盤、用途、または投機的魅力の違いに基づいて異なる反応を示すことがありますか?

これらの質問に答えるために、本稿ではBaba-Engle-Kraft-Kroner(BEKK)多変量一般化自己回帰条件付異方差(MGARCH)モデルを採用します。このモデルは、ボラティリティと相関が時間とともに変動する動的関係を分析するのに特に適しています。

本稿では、市場価値ランキング上位10の暗号資産を対象に実証研究を行い、このMeme通貨の発行後に暗号資産間で顕著なボラティリティの溢出効果が存在することを発見し、市場に金融感染現象が存在することを示しています。この事件は市場のダイナミクスに重大な変化を引き起こし、その中でSolanaとChainlinkはそのインフラストラクチャと戦略的関係により最大の上昇率を記録しました。一方、ビットコインやイーサリアムなどの主流暗号資産は強いレジリエンスを示し、その累積異常収益(CARs)と分散は事件後期に安定してきました。逆に、DogecoinやShiba Inuなどの他のMeme通貨は価値が下落し、資金は新しく発行されたMeme通貨に移行する可能性が高いです。

確かに、このMeme通貨の発行は、アメリカの高度に政治的に分化した環境で行われ、その関連ブランド自体が強い政治的感情と密接に関連しているため、投資家の敏感性が高まり、市場の反応が加速しています。一部の投資家にとって、この裏付けは独自の投機機会を象徴し、強い「追随効果」を生み出しました。一方で、他の投資家はその論争の的となるイメージから政治的および規制リスクを認識し、より慎重な立場を取っています。このような分化は、観察された高いボラティリティと異なる市場反応を説明しています。期待される政治的支持への熱意から、評判と政治的不確実性への疑念まで。

近年、暗号資産市場における感染効果がますます注目されており、これは金融安定性、リスク管理、投資ポートフォリオの多様化において重要な意味を持っています。既存の研究は主に暗号資産同士の内部での波及効果、または暗号資産と伝統的金融資産との間の波及効果に焦点を当てており、接続性、感染リスク、及び変動伝達のパターンを明らかにしています。しかし、これらの研究はほとんどが金融的または技術的な誘因、例えば市場崩壊、流動性制約、またはブロックチェーンの革新に関心を寄せています。政治的シグナル、特に政治関連トークンに関連する感染メカニズムについては、依然として研究の空白です。

本研究は、政治的関連性のあるトークンが暗号資産市場に与える影響を分析した初の論文です。それは、政治的な物語がどのように分散型金融市場に影響を与えるかの理解を拡張します。さらに、従来の研究が主にネガティブな衝撃に焦点を当てているのとは異なり、本研究は政治的シグナルに駆動されたポジティブな衝撃が市場に与える影響に焦点を当てています。特に注目すべきは、ポジティブな衝撃が暗号資産のボラティリティに与える影響がネガティブな衝撃を上回るという証拠があることです。最終的に本研究は、学界、実務者、政策立案者に重要な参考を提供し、政治的関連性のあるトークンの市場反応の異質性を明らかにし、資産の特性が金融感染のダイナミクスにどのように影響するかを強調します。

データと方法

2.1 データとサンプルの選択

本研究使用的是毎分の終値中間価格(close mid-price)の専有データで、市場価値ランキング上位20の暗号資産の中で最も代表的な10種類をカバーしています:ビットコイン(Bitcoin,BTC)、イーサリアム(Ethereum,ETH)、リップル(Ripple,XRP)、ソラナ(SOL)、ドージコイン(Dogecoin,DOGE)、チェーンリンク(LINK)、アバランチ(AVAX)、シバ犬(Shiba Inu,SHIB)、ポルカドット(DOT)とライトコイン(Litecoin,LTC)。データはある米国の中央集権型取引プラットフォームから取得されており、これは前の研究で広く使用されているプラットフォームで、具体的なデータはLSEG Tick Historyデータベースから得られています。

本データセットには合計20,160件の観測が含まれており、期間は2025年1月11日から2025年1月25日まで、Meme通貨が(のリリースである2025年1月18日の前後1週間の対称的な期間をカバーしており、イベント前後の比較分析が容易になります。

既存の文献の方法に従い、本研究では以下の公式を使用して暗号資産の収益率を計算します:

収益率 = ln)Pt ∕ Pt-1(

ここでPtは時間tのデジタル資産価格を示します。

イベントの時間は2025年1月18日協定世界時)UTC(午前2時44分と定義され、この時点で新任アメリカ大統領の公式Meme通貨の発表が初めて行われました。累積異常収益を計算し、情報級連効果を評価します。本論文では2025年1月1日から2025年1月10日までの収益から各暗号資産の平均ベンチマーク収益を計算し、相対的に安定したサンプル初期を代表します。次に、サンプル期間内の実際の収益からこのベンチマークを引き算し、市場ベンチマークにおける超過収益を得て、累積してCARsを算出します。

) 2.2メソッド

BEKK-MGARCHモデルを使用して、このMeme通貨の導入が暗号資産市場に与える影響を分析します。対数収益が平均ゼロ、条件付き共分散行列Htの正規分布に従うと仮定し、モデル設定は次の通りです:

!7384155

その中で、

!7384156

Hは無条件共分散行列を示します。パラメータ行列はa,b>0を満たし、a+b<1とすることでモデルの安定性と正定性を確保します。その後、感染効果の検定を行います。高頻度データを使用する際に発生する可能性のある第一種過誤の問題を考慮し、本稿では比較的厳格な有意水準α=0.001を採用しました。

結果

3.1 ボラティリティオーバーフロー効果

本節のグラフは、暗号資産間の相互関係を明らかにするための初期分析結果を提供します。これらの関係は、BEKK-MGARCHモデルを通じて推定されました。図1###b(に示される共分散構造では、イベント発生後の段階で資産間の相互関連性が著しく強化されています。この発見は「イベントがボラティリティの逸脱効果を引き起こした」という仮説を支持しています。同様に、図1)a(は、同じ期間における安定した対数収益の変動幅が増加していることを示しており、市場の不安定性の上昇と調整速度の加速現象を反映しています。すべての画像右側のパネルは、各暗号資産の収益がこのイベント期間中に激しく変動したことを示しており、今回のイベントのシステマティックな影響をさらに強調しています。

!7384157

表1は、BEKK-MGARCHモデルを通じて推定された動的条件共分散を示し、感染効果の存在を検証するための対応するt検定統計量が添付されています。結果は、このイベントが暗号資産市場において確かに金融感染およびボラティリティのオーバーフロー効果を引き起こしたことを示しています。ほとんどのイベント後の共分散係数は、有意水準0.001で有意であり、特にETH、SOL、LINKなどの資産間でその共分散が有意に上昇し、より強い連動性と市場の統合度の高さを示しています。それに対して、SHIBとDOTは0.01の有意水準に達したものの、影響は弱いです。また、LTCやXRPのような一部の資産は、イベント後に共分散が逆に下降しており、オーバーフロー効果がすべての資産間で均等に分布しているわけではないことを示しています。全体的に見て、結果は今回のMeme通貨の発行イベントが暗号資産市場全体に対して構造的な影響を及ぼすことを強調しています。

!7384158

) 3.2 情報カスケード効果

異質性の影響が確認された暗号資産間に基づき、本節では累積異常収益###CARs(の分析を通じて、Meme通貨の発行が引き起こす情報のカスケード効果をさらに明らかにします。結果として、このイベントは市場のダイナミクスに対して顕著な構造的影響を持ち、資産特有の反応パスと増大するボラティリティとして現れています。

図2は、サンプル期間内に分析された暗号資産のCARを示しています。イベント前の段階では、ほとんどの暗号通貨が正のリターンを経験しており、これは投機的な期待によって駆動される可能性があるか、またはある候補者が第47代アメリカ合衆国大統領に選ばれる可能性について市場が持つ楽観的な態度によるものです。これは、確固たる情報が欠如しているにもかかわらず、投資家が明らかな投機的な買い行動を示していることを示しており、この現象は暗号通貨市場で広く記録されている「取り逃がし恐怖症」の特徴と一致しています。

事件が発生した後の段階では、特に際立つ三つの重要なダイナミクスが存在します:

  1. SOLは優れたパフォーマンスを示し、他のすべての資産を上回っています。これは、Memeコインの基盤となるブロックチェーンとしての直接的な技術的関連性による可能性が高いです。

  2. LINKも強いパフォーマンスを示しており、これはアメリカの大手テクノロジー企業Oracleとの関連性に関係している可能性があります。

  3. ビットコイン、イーサリアム、リップル、ライトコインなどの成熟した暗号資産は、穏やかな上昇を経た後、徐々に安定しており、その市場の弾力性と級聯的な投機の影響に対する相対的な絶縁性を反映しています。

その一方で、DOGEやSHIBなどの他のMeme通貨は特に脆弱に見え、明らかな資産代替効果を示しています。つまり、投機資金が古いMeme通貨から新しく発行されたトークンに移行しています。AVAXやDOTは堅実な技術基盤を持っていますが、これらの資本移転のトレンドから免れることはできず、価値の流失の兆候を示しています。

!7384159

図3は、Meme通貨の発行による外生的ショックが、イベント前の市場の共動性パターンをどのように破壊したかをさらに明確に示しています。イベント発生前は、各資産間に高い協調的変動性が見られましたが、イベント発生後は、異なる資産のCARが激しく分化し、Solanaの+20%からDogecoinとShiba Inuの−20%まで様々でした。

!7384160

本節の結果は、資産特有の物語、技術的関連性、そして投資家の主観的認識が、重大な情報ショックが発生した際に資産間のリターンの差異反応を著しく拡大する可能性があることを明らかにしています。

まとめ

本研究は、政治家)、例えばアメリカ大統領(に関連する暗号通貨の発行が暗号市場に与える影響を調査し、特にボラティリティの溢出効果と情報の連鎖効果を分析しました。

研究結果は、市場がこのイベントに対して顕著な異質性を持って反応していることを示しています。例えば、そのMeme通貨との直接的な技術的関連性があるため、SOLはそこから利益を得ています。

MEME-9.28%
SOL3.48%
原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については免責事項をご覧ください。
  • 報酬
  • 3
  • リポスト
  • 共有
コメント
0/400
ImpermanentLossEnjoyervip
· 20時間前
横竖とも初心者だ!
原文表示返信0
RugPullProphetvip
· 20時間前
政治のギャンブルをし、memeを作っても、初心者は本当に増え続ける。
原文表示返信0
ILCollectorvip
· 20時間前
くそ、またこのお金のサークルの師匠を炒め始めた。
原文表示返信0
いつでもどこでも暗号資産取引
qrCode
スキャンしてGateアプリをダウンロード
コミュニティ
日本語
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)