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그만큼암호화폐 시장 짧은 기간 동안 가격이 크게 변동하는 높은 변동성으로 유명합니다. 다양한 암호 화폐의 상호 연결성과 시장 역학에 대한 공유 노출은 하나의 암호 화폐의 변동성이 다른 암호 화폐로 확산될 수 있는지에 대한 질문을 제기합니다. 이러한 변동성 파급 효과를 이해하는 것은 투자자, 위험 관리자 및 정책 입안자에게 매우 중요합니다.
변동성의 파급효과 정의:
유출휘발성 한 자산 또는 시장에서 다른 자산 또는 시장으로 충격 또는 변동성 변화를 전달하는 것을 말합니다. 암호화폐의 맥락에서 변동성의 파급 효과는 한 암호화폐의 변동성이 다른 암호화폐의 변동성에 영향을 미칠 때 발생합니다.
유출에 기여하는 요인:
1. 시장 상호 연결성: 암호화폐는 다양한 거래소에서 거래되며 상호 연결성이 높은 경우가 많습니다. 시장 정서, 투자자 행동 또는 외부 이벤트의 변화는 하나의 암호화폐에 변동성을 유발하여 다른 암호화폐에 파급 효과를 일으킬 수 있습니다. 이러한 상호 연결성은 시장 전반에 걸쳐 변동성의 전달을 증폭시킵니다.
2. 공통 요소: 암호화폐는 변동성의 파급 효과에 기여할 수 있는 특정 공통 요소를 공유합니다. 예를 들어, 규제 개발, 기술 발전, 거시 경제 상황 또는 뉴스 이벤트는 전체 암호화폐 시장에 영향을 미쳐 변동성의 동기화된 움직임으로 이어질 수 있습니다.
암호화폐의 스필오버 측정 및 분석 방법
- 파급 효과 이해 및 정량화암호화폐 시장은 투자자, 연구원 및 정책 입안자에게 매우 중요합니다. cryptocurrencies의 맥락에서 유출을 측정하고 분석하기 위해 여러 가지 방법과 기술을 사용할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 접근 방식입니다.
- 상관관계 분석:
상관 분석은 서로 다른 암호 화폐 쌍 간의 연관성 정도를 측정하는 간단하면서도 효과적인 방법입니다. Pearson 상관관계 또는 Spearman의 순위 상관관계와 같은 상관계수를 계산하여 암호화폐 수익률 또는 변동성 간의 관계의 강도와 방향을 평가할 수 있습니다. 상관관계 값이 높을수록 파급 효과가 더 강함을 나타내는 반면 음의 상관관계는 잠재적인 다각화 이점을 나타냅니다.
- 그레인저 인과 관계:
Granger 인과성 테스트는 한 변수의 과거 값이 다른 변수를 예측하는 데 유용한 정보를 제공하는지 여부를 조사합니다. 스필오버의 맥락에서 Granger 인과성 테스트를 적용하여 한 암호화폐 시리즈의 과거 변동성 또는 수익률을 사용하여 다른 암호화폐 시리즈의 변동성 또는 수익률을 예측할 수 있는지 여부를 평가할 수 있습니다. 이는 인과 관계의 존재와 파급 효과의 방향을 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 벡터 자동 회귀(VAR) 모델:
VAR 모델은 여러 변수 간의 동적 상호 작용을 캡처하는 다변량 시계열 모델입니다. 암호화폐 수익률이나 변동성을 변수로 하는 VAR 모델을 추정함으로써 지연된 관계와 파급 효과를 분석할 수 있습니다. 임펄스 응답 분석 및 분산 분해 기술을 적용하여 유출의 규모와 기간을 조사할 수 있습니다.
- 동적 조건부 상관(DCC) 모델:
DCC 모델은 시간에 따라 변하는 상관 관계를 허용하는 기존 상관 관계 분석의 확장입니다. 이러한 모델은 변화하는 시장 조건을 설명하면서 시간이 지남에 따라 암호화폐 간의 진화하는 관계를 포착합니다. DCC 모델은 보다 정확한 상관 관계 추정치를 제공하고 시장 스트레스 또는 변동성이 높은 기간 동안 파급 효과를 포착할 수 있습니다.
- 네트워크 분석:
네트워크 분석은 암호 화폐를 네트워크의 노드로 취급하고 이들 간의 연결 및 상호 작용을 검사합니다. 중심성 측정, 클러스터링 계수 및 커뮤니티 감지 알고리즘과 같은 다양한 네트워크 메트릭을 적용하여 네트워크 내에서 영향력 있는 암호화폐 및 변동성 유출의 전송 채널을 식별할 수 있습니다. 네트워크 분석은 스필오버의 구조를 시각화하고 시스템의 주요 암호화폐를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 고주파 데이터 분석:
고주파수 데이터를 사용하여 스필오버를 분석하면 역학에 대한 보다 상세하고 세분화된 보기가 제공됩니다. 실현된 변동성, 고주파 상관 관계 또는 공동 점프 측정과 같은 기술을 사용하여 연구원은 일중 또는 시간 내 유출을 포착하고 전염 증가 기간을 식별하며 변동성 전송에 대한 뉴스 또는 이벤트의 영향을 평가할 수 있습니다.
- 기계 학습 및 인공 지능:
머신 러닝 알고리즘을 사용하여 암호 화폐 시장에서 파급 효과를 모델링하고 예측할 수 있습니다. 신경망, 지원 벡터 머신 또는 랜덤 포레스트와 같은 기술은 데이터에서 복잡한 비선형 관계 및 패턴을 캡처할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 숨겨진 종속성을 발견하고 파급 효과에 대한 보다 정확한 예측을 제공할 수 있습니다.
변동성 파급 효과:
- 위험 관리: 변동성의 유출은 투자자와 위험 관리자가 위험 노출을 평가할 때 암호 화폐의 상호 연결성을 고려해야 함을 의미합니다. 변동성 파급 효과가 중요한 경우 서로 다른 암호 화폐에 걸친 다각화는 완전한 보호를 제공하지 못할 수 있습니다. 강력한 위험 관리 전략은 변동성 전파 가능성을 고려해야 합니다.
- 포트폴리오 할당: 변동성 파급 효과를 이해하면 포트폴리오 할당 결정을 알릴 수 있습니다. 특정 암호화폐 사이에 강력한 파급 효과가 있는 경우 투자자는 포트폴리오 가중치를 조정하거나 변동성 전송의 영향을 관리하기 위해 헤지 전략을 고려해야 할 수 있습니다.
- 시장 안정성: 변동성의 유출은 시장 안정성과 시스템적 위험에 영향을 미칠 수 있습니다. 하나의 암호화폐에 상당한 충격이나 변동성이 퍼지면 잠재적으로 시장 전체에 전파되어 더 광범위한 중단으로 이어질 수 있습니다. 규제 기관과 정책 입안자는 시장 안정성을 유지하기 위해 변동성 유출과 관련된 시스템적 위험을 모니터링하고 해결해야 합니다.
위험 관리:
암호화폐 시계열 사이의 변동성 파급 효과는 암호화폐 시장의 상호 연결된 특성과 다양한 자산에 걸쳐 위험이 전파될 가능성을 강조합니다. 이러한 여파를 분석하고 이해하는 것은 투자자, 위험 관리자 및 정책 입안자에게 필수적입니다. 적절한 모델링 기술을 사용하고 변동성 파급 효과에 기여하는 요인을 고려함으로써 시장 참여자는 위험을 더 잘 관리하고 정보에 입각한 투자 결정을 내리며 시장의 안정성과 탄력성에 기여할 수 있습니다.암호화폐 생태계 .